来源（公众号）：大数据AI智能圈
昨天一个老同事找我诉苦，说他们公司为了做数据整合，光是协调各个部门开会就开了三个月。我一听就笑了，这不就是我三年前的状态吗？
那时候我在一家电商公司做数据分析师，老板突然要求做全渠道数据整合。我天真的以为就是把各个系统的数据导出来整理一下就行了，结果这一做就是大半年，整个人都快疯了。
第一坑：ETL成了死亡循环
刚开始做ETL的时候，我和大部分人一样，野心勃勃地想把所有数据都清理得干干净净。
订单表、用户表、商品表、库存表，一个都不能少。
结果呢？光是订单数据我就搞了两个月。
为啥？因为数据质量问题层出不穷：
同一个订单在不同系统里的ID不一样
用户注册时间格式混乱，有yyyy-mm-dd的，有dd/mm/yyyy的
商品名称各种奇葩写法，"iPhone 12 Pro Max 256GB 深空灰色"和"苹果12PM256G深灰"居然是同一个东西
我每天的生活就是：清洗数据→发现新问题→重新清洗→又发现问题→继续清洗...
直到有一天，我老板实在看不下去了，把我叫到办公室说："小王啊，你这是要清洗到退休吗？"
我这才恍然大悟，ETL不是一次性工作，分阶段来做才是王道。
先把核心业务数据能用起来，其他的慢慢优化。
完美是优秀的敌人，先上线再迭代才是王道。
第二坑：API对接的宫斗剧
解决了ETL问题后，我以为最难的部分过去了。
结果API对接才是真正的噩梦。
你想和别的系统对接数据？没那么简单。
每个系统都有自己的脾气：
财务系统说："我们的API只对内部开放，外人想都别想"
物流系统回："调用次数有限制，一天最多1000次"
CRM系统更绝："数据可以给，但是敏感信息不能包含"
我就像个外交官一样，到处游说各部门开放数据接口。
有个系统的负责人特别有意思，我去找他谈API对接，他直接来了一句："我们系统运行得好好的，为什么要给你们数据？万一出了问题谁负责？"
没办法，我只能使出杀手锏："王总，这个数据整合是老板要求的，而且整合后您的报表准确率能提升30%，绩效考核会有加分。"
这一招果然管用，第二天就收到了API文档。
API对接的经验总结：
一定要搞清楚对方的API限制政策
数据权限要精确到字段级别，不能贪多
要有备用方案，API不可用的时候怎么办
第三坑：数据同步的时差危机
数据整合完了，我们都很兴奋，以为大功告成了。
结果第一次给老板演示就出大事了。
老板问："这个月的GMV数据怎么样？"
我打开仪表盘一看："比上月增长了15%"
老板皱着眉头："不对啊，我刚才看的财务系统，增长了30%"
我当场就懵了。
后来查原因才发现，我们的数据同步是每天凌晨2点跑的，而财务系统的数据是实时更新的。
这中间差了十几个小时，业务早就不一样了。
从那以后我明白了，数据同步策略要根据业务需求来定：
核心业务数据：增量同步，每小时更新
基础数据：全量同步，每天更新
历史数据：一次性同步，不需要频繁更新
第四坑：实时性的伪需求陷阱
经历了前面几个坑后，我开始迷信实时性。
觉得数据不实时就是落后，于是拼命研究各种实时数据捕获技术。
CDC、消息队列、流计算，能上的都上了。
系统是够实时了，但是问题来了：
成本急剧上升，光是服务器费用就翻了三倍
系统复杂度增加，维护难度呈指数级增长
大部分业务其实并不需要真正的实时数据
有一次我和运营总监聊天，他说了句特别实在的话："我们要看的是趋势，不是秒级的波动。你给我昨天的数据就够了。"
这句话让我醍醐灌顶。
从那以后，我开始重新审视每种技术的适用场景，而不是一味追求高大上。
结语：数据集成是一场修行
做了这么多年的数据集成，我最大的感悟就是：技术只是工具，业务需求才是根本。
不要为了技术而技术，不要为了炫技而炫技。
每一种数据集成方案都要从业务场景出发，问自己三个问题：
这个数据业务方真的需要吗？
多快的更新频率能满足需求？
投入产出比是否合理？
数据集成就像修房子，基础要牢，但不一定要用最好的材料；外观要美，但不一定要追求豪华。实用、稳定、可维护才是王道。
现在如果有人问我数据集成有什么秘诀，我会告诉他：先小后大，先简后繁，先业务后技术。
因为，最好的数据集成方案不是技术最复杂的，而是业务最认可的。
