当代数仓人现状：白天接需求，晚上重构，周末回溯数据｜范老师亲述：我的3年血泪史

作者：范老师｜数据研发DE
来源（公众号）：数据仓库与Python大数据

你有没有这样的经历？

早上9点，产品经理拿着新需求敲你工位：“这个报表今天能上线吗？”
下午3点，运营紧急找你：“昨天的数据对不上，能不能重新跑一遍？”
晚上8点，开发同事私聊：“上游表结构变了，下游逻辑要跟着改。”
凌晨1点，你终于提交代码，系统却报错：“历史分区数据类型不兼容。”
周六上午，你被电话叫醒：“上个月的财务数据要审计，麻烦回溯一下。”

如果以上每一条都戳中了你的心，那么——

欢迎来到数仓人的日常。

我是范老师，一名从业10年的数据仓库专家，带过3个团队，经历过5次大型数仓重构，也曾在凌晨三点为一条SQL跑通而热泪盈眶。

今天，我不想讲技术原理，不谈架构设计，只想和你聊聊——一个真实数仓人的“生存现状”。

一、白天接需求：我不是开发，我是“人肉ETL”

在很多业务眼里，数仓工程师 = 会写SQL的Excel高手。

“范老师，能不能帮我加个字段？”
“能不能把A表和B表关联一下？”
“这个指标能不能按小时拆分？”

听起来简单？但每一个“能不能”，背后都是：

数据源是否稳定？

字段定义是否清晰？

指标口径是否统一？

历史数据是否可追溯？

更可怕的是，同一个指标，10个人有11种定义。

财务要的“GMV”不含退款，运营要的“GMV”含退款，老板看的“GMV”还包含虚拟订单……
而你，是那个必须把它们全部对齐的人。

我们不是在做技术，我们是在做“数据外交”。

 

二、晚上重构：昨天的方案，今天就过时了

三年前，我亲手搭建了一套基于Hive的离线数仓，引以为傲。

结果——

业务增长太快，T+1的报表已经不够看；

实时数仓兴起，Flink + Kafka 成了标配；

公司上云，数据湖方案又成了新方向；

最近老板说：“我们要做数据中台。”

于是，我花了三个月设计的架构，三个月就进了博物馆。

更扎心的是，每一次重构，都是从“历史数据回溯”开始的。

你得保证新旧系统数据一致，否则财务、审计、BI全部找上门。

我曾为了对平一个0.01%的差异，连续三天翻查日志、比对中间表，最后发现是某个字段的时区转换问题。

那一刻，我深刻理解了什么叫——

“数据无小事，差之毫厘，谬以千里。”

三、周末回溯：你以为的“技术债”，其实是“业务债”

“范老师，上个月的用户留存率为什么比前年同期低了5%？”
“能不能把2024年的数据重新算一遍？”

每当听到这种问题，我就知道——周末没了。

数据回溯有多难？

原始日志可能已经过期；

上游系统早已迭代，接口不复存在；

中间表被清理，血缘关系断裂；

当年的开发人员早已离职。

我们不是在查数据，我们是在“考古”。

更讽刺的是，很多问题，本可以在数据采集阶段就避免。

比如：

没有统一的数据标准；

没有完善的元数据管理；

没有数据质量监控；

没有版本控制和变更日志。

结果呢？技术团队背锅，数仓工程师加班。

四、为什么我们总在“救火”？——三大根源问题

根据我这10年一线实战经验，数仓团队陷入“永动救火模式”的根本原因，逃不开这三点：

1. 数据产业链生态不完善

“数据应用场景不够丰富，服务支撑存在不足。”

翻译一下：

业务方不懂数据，随意提需求；

缺乏专业的数据产品经理；

没有规范的数据服务流程。

结果：数仓团队成了“万能接口人”。

2. 数据开发利用技术存在短板

“国内在FPGA、GPU等领域缺乏具有竞争力的原创性产品，数据库领域对外依赖度高。”

虽然我们用的是Hive、Spark、Flink，但底层技术受制于人，性能调优难，扩展成本高。

更别提：

实时计算资源昂贵；

数据血缘工具不成熟；

自动化测试覆盖率低。

技术不成熟，只能靠人力填坑。

3. 数据要素市场化水平不高

“数据产权不明确，权责不清，交易模式不成熟。”

在企业内部也一样：

谁生产数据？谁拥有数据？谁负责质量？

没有明确的“数据Owner”机制；

数据资产无法量化，更无法入表。

数据成了“公共品”，谁都可以用，谁都不负责。

五、范老师给数仓人的5条生存建议

别灰心，问题虽多，但总有出路。

结合我在多家大厂的企业数据仓库与数据治理项目中的经验，送你5条“保命指南”：

✅ 1. 建立“数据需求评审”机制

拒绝“口头需求”，所有需求必须走工单，明确：

指标定义

使用场景

口径来源

更新频率

让业务为需求负责，而不是你为结果背锅。

✅ 2. 推动元数据与血缘管理

用DataHub、Atlas等工具，自动采集表结构、字段说明、上下游关系。

当有人问“这个数据从哪来”，你能秒回一张血缘图。

可视化，是最好的防御武器。

✅ 3. 构建数据质量监控体系

空值率监控

唯一性校验

波动阈值告警

分区完整性检查

让问题在T+0暴露，而不是T+7被追责。

✅ 4. 主动做“数据资产化”

参考《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，尝试：

给核心数据表打标签（敏感度、重要性）

输出《数据资产目录》

推动“数据资源入表”试点

让数据变成看得见、管得住、用得好的资产。

✅ 5. 提升“非技术能力”

学点项目管理，学会说“不”；

懂点财务知识，理解业务逻辑；

练练表达能力，能把技术讲成故事。

未来的数仓人，不是码农，而是“数据翻译官”。