数据人 PK 也无人，为什么业务部门的数据需求都是急活？

**导读：**你是不是经常听到数据开发吐槽业务部门：我可以理解业务部门数据需求多，但为什么经常要得这么急呢？

作为一个数据开发者，可以回想一下，当初是怎么进入数据行业的。

是不是也是听一些大 V 忽悠，大数据时代来临，数据岗位肯定是个金饭碗。

还有一些洗脑软文鼓吹，数据岗位动辄年限 XX 万，于是动心了。

放弃原来的专业，通过知识付费、在线培训，然后跳槽或转岗来完成一次“华丽”的蜕变，捧上了数据行业这个金饭碗。

经常憧憬着，一旦干上数据有关的工作，每日必然是高精尖的技术信手拈来、高大上的牛人常伴左右，什么大数据、人工智能、深度学习、脑机接口等都成为日常用词。

直到进入数据这个行业一段时间，才发现，理想越丰满，现实越骨感！本来以为是高大上的岗位，没想到就是一个取数的。

不需多介绍，数据开发肯定都有感触，最经常面对的就是业务部门的急活儿。

通常业务部门都比较强势，理由也很简单，因为业务部门是利润中心，能赚钱的部门自然更受重视。而数据部门一般都是成本中心，没有业绩压力，所以就必须承受来自业务部门的压力。

比如，

为了完成 KPI，业务部门经常需要提取各类业务指标；

为了了解客户，业务部门经常需要查询客户信息和交易历史；

为了解决投诉，业务部门经常需要提取相关各类操作日志；

为了设计新产品，业务部门经常需要查询各类产品和渠道数据

然而，新数据还没取回来，领导又在催，能不能先用以前提的数据做个趋势分析呢？

这张报表要跨几个系统拉数据，暂时没办法做报表，能不能写个宏把几个报表的数据整合了？

。。。 。。。

数据开发无奈地吐槽：我可以理解业务部门数据需求多，但为什么经常要得这么急呢？

业务部门也很无奈，因为领导要得急呀！

那，为什么领导总是要得那么急呢？

业务部门很多时候的回复都是：不知道，我们也只是执行层。

这种回复其实让数据人有些抓狂：如果领导每次决定都是拍脑袋，今天想要一个数据，明天想要另一个数据，而且现在提出马上就想看到，这样的需求谁能满足得了。

而且经常周五临下班提新需求，搞得大家要周末加班研究最新指标。

后来，慢慢各部门之间熟悉了才知道，大部分情况不是领导喜欢拍脑袋，拍多了迟早拍成傻子，而是市场、客户和监管的变化太快，慢一点就可能被竞争对手抢占先机。

春江水暖鸭先知。外部环境有了变化，第一个感受到的一定是业务部门，最后才会传导到数据部门，因此数据部门不理解业务的急迫性是情有可原的。

事实上，这种场景一直在各家公司里持续上演：领导催得急，数据部门出活儿慢，为难的是业务部门的基层员工，以及数据部门的“表哥表姐”。

而且，越贴近数据的人，距离业务需求反而越远，最初的需求经过层层转述，信息逐步衰减，误差逐步增大，很多时候导致最后取的数据不能满足业务部门所需要的。

麦聪软件认为，虽然无法帮助数据部门彻底解决急活儿的问题，但是有办法可以大大缓解。简单说来就是，把共性需求提前开发成固定需求持续维护，降低急活儿的数量，同时也让急活儿的产出质量得到大大更高。

其实，除了急活儿之外，很多数据部门还存在这些痛点：历史数据的管理，数出多门的问题，手工填报的准确性，共性需求的提炼，多数据源的打通等等。

工欲善其事必先利其器。麦聪软件从创业之初，就立足于解决业务部门数据消费最后一公里的痛点，让数据消费更简单更高效，释放数据部门的创新力和生产力。

目前，麦聪软件核心产品麦聪 DaaS 平台可以支持当前主流数据库及数据平台，可以快速打通包括但不限于 MySQL、PostgreSQL、MSSQL、Oracle、Hadoop、SAP HANA、华为 MRS/DWS、阿里 MaxCompute 等多种数据源。

通过多种数据源的元数据采集和自动更新，麦聪 DaaS 平台可以辅助数据部门构建全域数据资产目录，方便对历史数据进行管理，及实现多源数据的定义和监管。同时，借助数据探查功能可以自定义数据筛选规则，帮助数据部门快速筛查出手工填写的报表时出现的异常数据。

面对使用高频使用的数据需求（急活儿），数据部门可以借助麦聪 DaaS 平台上的低代码或 SQL 查询功能快速开发数据需求，并可以通过创建和发布数据 API 实现数据需求的分发和调用，还可以根据业务部门的需求变化随时修改数据需求。

可以看到，有了麦聪 DaaS 平台，数据部门的急活儿都可以快速变成固定数据需求模板，原本可能几天甚至更长时间才能交付的数据需求，现在几分钟就可以实现。

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