❤️淘宝大数据负责人建议数据开发从业者具有的3个核心能力❤️

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: ❤️淘宝大数据负责人建议数据开发从业者具有的3个核心能力❤️

数据开发从业者的3个核心能力

前面讲了数据开发技术的三个方向:1)流批一体成为主流开发模式,2)代码自动化技术走向成熟,3)OLAP Cubes终将衰落。对于数据开发从业者而言,在技术的发展中,如何持续保持个人竞争力,我认为最重要的是如下三项能力。

1、能深入理解你所服务的业务

只有深入理解业务,才能真正知道当前业务处在什么阶段,碰到了什么问题,重点目标是什么。对应到企业的数据建设,一定要先解决“为什么”的问题,当前数仓服务的业务现状是什么,为了解决业务什么问题,期望达到什么目标,这些是无法靠技术自动化解决的。然后才是模型设计、实施落地。

2、有把数据做深的能力

数据会被用来搭建一个个分析报表,服务一个个数据产品,好像数据产生后,就和数据开发从业者无关了,以至于从业者很多自嘲是“人肉SQL机器”,是“数据搬运工”,也经常被合作方称做“ETL工程师”。把数据做深的能力是指生产数据之外,能持续去思考从这些数据里能获取什么,不管是通过数理统计还是机器学习,探索能否挖掘出推动业务增长的洞察,以及行动指引,是做“数据掘金者”。

3、具备数据链路的全局观

数据链路的全局观不仅仅是清楚整个数据架构是什么样子,熟悉数据是如何流转的,更是能做数据链路的全局优化。如整个数据链路的稳定性保障,数据资产的组织和管理机制设计,数据的全链路价值评估、成本治理,数据的质量管理及测试、监控机制的建设等。


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
1月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
348 7
|
1月前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
53 2
|
1月前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
90 1
|
2月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
56 3
|
29天前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系,保留最大方差信息,实现数据压缩、去噪及可视化。本文详解PCA原理、步骤及其Python实现,探讨其在图像压缩、特征提取等领域的应用,并指出使用时的注意事项,旨在帮助读者掌握这一强大工具。
69 4
|
1月前
|
存储 大数据 数据管理
大数据分区简化数据维护
大数据分区简化数据维护
24 4
|
1月前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
58 3
|
1月前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
71 2
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
数据为王:大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用,包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术,企业能够从海量数据中提取有价值的信息,预测市场趋势,优化业务流程,从而在竞争中占据优势。
115 2