|0x00 需求真的多吗？
需求太多，是程序员们共同面对的困局。
从前端到后端、从数据到分析、从交互到测试，几乎每个人都很忙。大公司的用人标准，早期有一个很常见的说法，叫作“三个程序员，拿四个人的工资，做五个人的事情”。在行业高速发展期，给更多的钱，确实非常吸引人。但后来，行业发展不像早期那么快速，内卷的趋势隐隐然在加剧，干脆就把“996”当作了工作的常态。这种情况下，需求多，让大家自觉的加班工作，看起来就是很自然的现象了。
但是，你的需求真的多吗？
某种意义上是的，产品不断的在提需求，如果业务高速发展，那就多点功能吸引用户；如果业务遇到瓶颈，那就多尝试方法来寻找突破点。所以定期总有新的需求过来，再加上时不时的紧急任务支持，需求是真的多。
某种意义上却不是的，并不是说我们真的做不完，而是要花费很多的经历在需求沟通、合作方对接等杂事上。“白天开会、晚上coding”，是很多人平时真实的工作状态，以至于我们喊出了“少开会”的口号，或者是封闭式开发，每天黄金时间内，谁找都不理。
每个组都在不断的提升局部的效率，成果还是有的，只是全局的效率却一直上不来，根本问题没有解决。
|0x01 需求方想要什么？
需求方想要什么？用一句话解释，就是持续交付有价值的产品。
我们可以设想两个场景：一个场景是在医院中看病，每位大夫都是专家，看病速度又好又快，但我们却要花费很多的时间在排队上：检查、交费、打印报告…… 医院是一个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，因此几乎每个人提到去意愿，心里都会默默的打怵。另一个场景是物流快递，现在的物流效率已经远远不是过去所能相比的，基本上在京东上下单，隔日就到非常正常，在江浙沪包邮区，很多淘宝的商品也能做到次日送达。虽然局部效率可能很低，例如快递送到的时候我们不在家、例如快递员丢到了快递柜中，但是从全局来看，效率是非常高的，这也让中国电商的购物体验远远超过了其他国家。
其实在日常的工作中也是如此，业务、产品、运营等需求方，并不关心数据的建设情况是怎样的，也不会关心现有的数据能不能体现出它应有的价值，但非常关心能不能持续的给我交付有价值的产出，哪怕这种产出只是导出数据，也会给人带来非常不一样的感觉。
因此，我们最理想的状态上，在整体协调的基础上，提升交付速度，同步提升资源效率和流动效率。
但是，“屁股决定脑袋。理想都是全栈”，除非全部的东西都是自己做，不然跨了团队、或者跨了合作人，效率总是有打折的。最核心的问题，往往都是相同的：“我做这件事的价值是什么？为什么不提前说一下？你真的想好了产品的价值吗？”
可以说，数据持续交付的过程中，从来不缺少有经验的数据工程师，而是缺少有价值的产品需求。
|0x02 如何满足需求方？
有些时候数据的同学很容易说话，帮忙做个事情，顺手也就做了，但其实是不对的，工作还是要有原则的支撑。
典型的原则，有两个：
- 一是要讲述需求的完整故事；
- 二是要能够加速标准化的流程。
很多时候我们接到的是一个半吊子需求，分析人员觉的能做、产品觉得可行，然后找到了你，要求实现它，但仔细一看需求，跟想法却有了千差万别的地方，于是又要重新跟产品沟通，再核对一遍逻辑，砍掉一些需求。最后交付的时候，不仅样子变了很多，周期也非常的长。
因此，在对接需求的时候，一定要有一个意识，判断这个需求的背景是怎样的，产出的价值是怎样的。如果确实很好，标记为P0，优先支持；如果需求本身就存在很多问题，那就标记为P1或者P2，反正都有问题了，就不要急于去交付。
有一个很著名的利特尔法则，平均交付周期 = 在制品数量/吞吐率，如果我们想持续的交付产品，那就必须减少在制品数量。
因此，我们根据正常的产品交付周期：临时、紧急插入的需求，作为P0需求；正常情况，规划和排期的需求，作为P1/P2需求；其他需求，作为P3需求。尽管数据的研发流程与前后端不同，但分出个轻重缓急，也是必须要做的。
另一件事情，就是要有标准化的流程，并且能够加速这个流程。数据团队面临的最大问题，是高速发展一段时间后，面临的架构重构问题。我们平时为了快速搞定需求，会搞出很多临时性的方案：例如命名不规范、没有Code Review、ADS跨层依赖ODS等。尽管数据交付出去了，质量也没有问题，但却是对架构产生了很重大的影响。
解决的思路也是有的，但要看情况，有条件的可以自行搞一些自动化的监控过程：例如跨层依赖、代码相似度、数据引用次数等；或者是提交的任务，定期交给负责人进行审核，简单的扫一眼，就能减少很多的问题。
但根源还是在于团队要有标准化的流程体制，定义明确评审标准、交付过程和验收标准。这个流程很重，我们可以简化，但不能没有。只有坚持下来，才能够在兼顾速度的情况，提升架构质量，不然总有重构的那一天。
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数据存在的意义是产出商业价值，而不是产出技术价值。换一换思维，把资源效率为核心，改为以流动效率为核心，或许你会发现一个不一样的新天地。
