最好的技術人員解決錯誤的問題注定會失敗和沮喪。然而，我們經?？吹絺ゴ蟮腜ython開發(fā)人員和SQL專家創(chuàng)造出出色的技術，但對業(yè)務幾乎沒有什么價值。在某些情況下，情況要糟糕得多。這些解決方案的價值并不值得商榷，而是耗盡了資源，混淆了業(yè)務流程。作為數據工程師，我們有責任充分理解我們的解決方案所支持的業(yè)務流程。

作為高級數據工程師，我們應該非常了解業(yè)務，我們建議如何提高效率和增強工作。一個大膽的聲明，但我會舒舒服服地死在這把劍上，和任何不同意的人戰(zhàn)斗。當然，打個比喻，因為我沒有劍，與其說是斗士，不如說是個情人。關鍵是，我們需要了解業(yè)務，有一個重要的工具可以幫助我們實現這一目標。

在我們開始之前，讀一下朱利安·科維齊克的這句精彩的話，它簡潔地指出了問題：

“如今，通過理解底層數據和與之相伴隨的業(yè)務流程來塑造數據似乎不如移動數據的能力重要?！?

他在這里說的是，我們太忙于將數據從那里轉移到這里，以及我們可以使用的所有酷的工具，我們忘記了我們首先做這一切的原因。數據工程師從多個來源收集原始數據，并創(chuàng)建可供人和機器有效使用的可消耗軟件包。對我們的消費者來說，介于兩者之間的一切都是一個黑匣子。為什么我們把大部分時間和精力都花在黑匣子上，而不是消耗性的包裝上？

憤世嫉俗的觀點會說，這是因為黑匣子是有趣的部分。雖然這可能是等式中的一個因素，但我相信我們中的許多人只是不太了解業(yè)務流程，無法有效地將時間花在改進可消費軟件包上。讓我說清楚。更好地理解業(yè)務是你的工作和責任。不容易啊。在一個完美的世界里，我們會有很好的文檔可以依賴，但是…嗯…你知道的。這就是我們數據工程工具箱中最重要的工具。

這是什么基本工具？

問題。就在那兒。問題。很多。好的。壞的。尷尬的那些。所有的問題！這對你來說足夠強調了嗎？你想從好到好嗎？問問題并充分理解您支持的業(yè)務流程。我怎么強調都不為過，與一個只關心技術的數據工程師交談是多么令人沮喪，而我是一名數據工程師。想象一下，你是一名財務分析師、人力資源主管或銷售人員。他們需要可消耗的數據包，但可能不理解技術術語。除了他們使用的特定工具之外，他們可能對技術知之甚少。

因此，僅僅提出問題是不夠好的。相反，我們需要用企業(yè)理解的語言提出正確的問題。忘掉表、數據源和主鍵吧。這些事情來得更晚，往往是由對更多人的更多問題決定的。相反，詢問人們在日常工作中做了什么。詢問業(yè)務目標是什么。工作如何通過各種系統(tǒng)流動。問，直到你完全理解公司使用的業(yè)務流程。然后記錄下來。

編寫業(yè)務文檔。當然，做這件事是他們的工作，但你才是需要它的人。創(chuàng)建流程圖，包括業(yè)務使用的任何工具。包括人們與流程交互的地方。然后和業(yè)務一起審查，問更多的問題。您可能會發(fā)現沒有一個人能理解所有的事情，所以您將與幾個人交談并最終統(tǒng)一業(yè)務流程。您編寫的文檔將成為業(yè)務中有價值的工件。砰！你對公司來說是無價之寶。我敢說，你剛成為一名高級數據工程師？

已經打包

作為數據工程師，理解我們的解決方案支持的業(yè)務流程是我們的責任。如果不充分了解這些過程，我們注定會受挫和失敗。我們生活的這個不完美的世界通常沒有很好的記錄，而我們數據工程師是需要弄清楚這一切的人。通過提出大量的問題，我們可以更好地理解我們的解決方案支持的業(yè)務流程，這使我們能夠不斷改進我們工作的影響。所以，開始吧。質疑一切！