|0x00 需求真的多嗎？
需求太多，是程序員們共同面對的困局。
從前端到後端、從數據到分析、從交互到測試，幾乎每個人都很忙。大公司的用人標準，早期有一個很常見的說法，叫作“三個程序員，拿四個人的工資，做五個人的事情”。在行業高速發展期，給更多的錢，確實非常吸引人。但後來，行業發展不像早期那麼快速，內卷的趨勢隱隱然在加劇，乾脆就把“996”當作了工作的常態。這種情況下，需求多，讓大家自覺的加班工作，看起來就是很自然的現象了。
但是，你的需求真的多嗎？
某種意義上是的，產品不斷的在提需求，如果業務高速發展，那就多點功能吸引用戶；如果業務遇到瓶頸，那就多嘗試方法來尋找突破點。所以定期總有新的需求過來，再加上時不時的緊急任務支持，需求是真的多。
某種意義上卻不是的，並不是說我們真的做不完，而是要花費很多的經歷在需求溝通、合作方對接等雜事上。“白天開會、晚上coding”，是很多人平時真實的工作狀態，以至於我們喊出了“少開會”的口號，或者是封閉式開發，每天黃金時間內，誰找都不理。
每個組都在不斷的提升局部的效率，成果還是有的，只是全局的效率卻一直上不來，根本問題沒有解決。
|0x01 需求方想要什麼？
需求方想要什麼？用一句話解釋，就是持續交付有價值的產品。
我們可以設想兩個場景：一個場景是在醫院中看病，每位大夫都是專家，看病速度又好又快，但我們卻要花費很多的時間在排隊上：檢查、交費、打印報告…… 醫院是一個典型的局部效率非常高的地方，但也是典型的全局效率非常低的地方，因此幾乎每個人提到去意願，心裏都會默默的打怵。另一個場景是物流快遞，現在的物流效率已經遠遠不是過去所能相比的，基本上在京東上下單，隔日就到非常正常，在江浙滬包郵區，很多淘寶的商品也能做到次日送達。雖然局部效率可能很低，例如快遞送到的時候我們不在家、例如快遞員丟到了快遞櫃中，但是從全局來看，效率是非常高的，這也讓中國電商的購物體驗遠遠超過了其他國家。
其實在日常的工作中也是如此，業務、產品、運營等需求方，並不關心數據的建設情況是怎樣的，也不會關心現有的數據能不能體現出它應有的價值，但非常關心能不能持續的給我交付有價值的產出，哪怕這種產出只是導出數據，也會給人帶來非常不一樣的感覺。
因此，我們最理想的狀態上，在整體協調的基礎上，提升交付速度，同步提升資源效率和流動效率。
但是，“屁股決定腦袋。理想都是全棧”，除非全部的東西都是自己做，不然跨了團隊、或者跨了合作人，效率總是有打折的。最核心的問題，往往都是相同的：“我做這件事的價值是什麼？爲什麼不提前說一下？你真的想好了產品的價值嗎？”
可以說，數據持續交付的過程中，從來不缺少有經驗的數據工程師，而是缺少有價值的產品需求。
|0x02 如何滿足需求方？
有些時候數據的同學很容易說話，幫忙做個事情，順手也就做了，但其實是不對的，工作還是要有原則的支撐。
典型的原則，有兩個：
- 一是要講述需求的完整故事；
- 二是要能夠加速標準化的流程。
很多時候我們接到的是一個半吊子需求，分析人員覺的能做、產品覺得可行，然後找到了你，要求實現它，但仔細一看需求，跟想法卻有了千差萬別的地方，於是又要重新跟產品溝通，再覈對一遍邏輯，砍掉一些需求。最後交付的時候，不僅樣子變了很多，週期也非常的長。
因此，在對接需求的時候，一定要有一個意識，判斷這個需求的背景是怎樣的，產出的價值是怎樣的。如果確實很好，標記爲P0，優先支持；如果需求本身就存在很多問題，那就標記爲P1或者P2，反正都有問題了，就不要急於去交付。
有一個很著名的利特爾法則，平均交付週期 = 在製品數量/吞吐率，如果我們想持續的交付產品，那就必須減少在製品數量。
因此，我們根據正常的產品交付週期：臨時、緊急插入的需求，作爲P0需求；正常情況，規劃和排期的需求，作爲P1/P2需求；其他需求，作爲P3需求。儘管數據的研發流程與前後端不同，但分出個輕重緩急，也是必須要做的。
另一件事情，就是要有標準化的流程，並且能夠加速這個流程。數據團隊面臨的最大問題，是高速發展一段時間後，面臨的架構重構問題。我們平時爲了快速搞定需求，會搞出很多臨時性的方案：例如命名不規範、沒有Code Review、ADS跨層依賴ODS等。儘管數據交付出去了，質量也沒有問題，但卻是對架構產生了很重大的影響。
解決的思路也是有的，但要看情況，有條件的可以自行搞一些自動化的監控過程：例如跨層依賴、代碼相似度、數據引用次數等；或者是提交的任務，定期交給負責人進行審覈，簡單的掃一眼，就能減少很多的問題。
但根源還是在於團隊要有標準化的流程體制，定義明確評審標準、交付過程和驗收標準。這個流程很重，我們可以簡化，但不能沒有。只有堅持下來，才能夠在兼顧速度的情況，提升架構質量，不然總有重構的那一天。
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數據存在的意義是產出商業價值，而不是產出技術價值。換一換思維，把資源效率爲核心，改爲以流動效率爲核心，或許你會發現一個不一樣的新天地。
