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日常工作中，你有没有遇到以下几种情况：
- 业务系统数据库表结构发生变更，导致数据开发任务异常；
- 数据开发人员变更了开发任务，但是脚本有逻辑错误；
- 物理资源不足，开发任务出现排队积压，核心数据严重延迟。
相信对于数据开发而言，以上都是家常便饭，也是每天工作不得不面临的挑战和困难。
而更多的数据消费人员，不管是运营、产品、分析师还是管理层，大家也逐渐意识到数据质量问题，已经严重影响到了他们的日常工作。
我们先一起看一则身边的案例。去年的双十一大促活动期间，张一涵（化名）是某头部坚果商家的供应链部门运营，她的核心职责就是制定商品的采购计划。早上 8:30，她匆忙赶到办公室坐下，准备开启一天的紧张工作，像往常一样，打开公司的供应链决策辅助系统（数据产品），立马傻眼了。
系统显示部分商品的库存数据显示为 0，这明显是不符合常识的，她快速判断可能是数据出了问题。于是，将问题反馈给了数据部门，希望他们能尽快解决，否则她就没法开展工作了。而部门中，和她岗位职责一样的人员有 30 多个，如果时间拖得太久，势必会对公司的业务运营造成影响。接到投诉反馈后，负责库存域的数据开发立马着手排查， 经过 1 个小时的紧张排查后，确认自己负责的商品库存指标产出表没有问题，而是上游依赖的表数据有问题。
于是，基于血缘关系逐层向上排查，又过了 2 个多小时，最终，锁定在 DWD 层的某张表 A。这张表的产出任务在前一天有一次线上变更，任务代码存在漏洞，对部分商品入库数据格式解析异常，但是没有将异常抛出，导致产出数据表 数据异常，进而影响了所有下游表。从接收投诉开始，到最终定位问题源头表，已经花费了一上午的时间，供应链运营部门成员也焦急地等待了一上午。
与此同时，数据开发也开始争分夺秒的修复数据任务，修复完成后重新提交上线，并重跑了所有的下游表产出任务。由于任务之间有相互依赖，也就是串行结构，必须等上一个任务完成后，才会执行下一个任务。于是，全部数据修复花了 3 个多小时，最终，经过业务部门确认数据没有问题，时间已经将近 7 个小时。业务部门已经炸锅了，毕竟他们要靠数据来开展工作，你说这种事情多搞两次，年底部门绩效能好吗？
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