0x00 前言
最近遇到了一些朋友在群里讨论数据有哪些工作内容，看了一些讨论后总感觉不是很全面。今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解，这次会从数据团队的角度出发有哪些工作内容，希望能帮助大家理清思路。
0x01 数据团队的工作内容
鉴于很多从业人员和招聘信息上对一些名词的理解是不同的，居士对每个工作内容都会加入一些自己的说明。个人意见，仅供参考：
- 数据平台建设
- 大数据平台开发： 主要包括的大数据平台搭建和二次开发
- 数据系统开发： 主要包括调度系统、元数据系统、数据接入系统等开发
- 大数据平台运维： 一般来讲主要是大数据集群的运维和运营
- ETL开发： 主要负责数据的接入和清洗工作
- 数据公共服务
- 数据埋点： 数据埋点相关工作
- 数据仓库： 主要包括数据仓库的模型设计，也会包括元数据管理和数据治理相关的内容
- 用户画像： 主要包括用户画像体系的建设
- 数据分析相关
- 数据报表开发： 主要就是各种报表开发
- 业务分析： 一般指运营或产品的idea验证、临时提取数据等需求
- 数据分析： 除了为运营或产品提供支持外，还需要专业的数据分析来分析整个公司的数据情况，一般来讲属于更中立一点的角色
- 数据挖掘相关
- 数据挖掘： 和数据分析的工作有重合，一般来讲，数据分析跟多应用统计相关的技能，数据挖掘会多一些机器学习算法相关的技能
- 机器学习： 一般来讲是推荐系统、广告系统和lookalike系统这类便算法相关的工作内容，算法和工程都有
- 数据产品
- 数据产品规划： 数据产品从理论上来讲会参与到数据开发相关的各个环节，但，更侧重产品规划
- 数据运营： 仍然是运营，但是会多一些数据的驱动
本来想画一个思维导图来组织内容，但是还没有想清楚比较好的组织方式，因此先罗列出来，后续再来改进。
0x02 闲谈
受欢迎程度
从受欢迎程度上来讲，机器学习相关的工作内容受欢迎程度最高，因为它的技术深度更深，同时更为流行。
大数据平台开发在13年-15年的时候，受欢迎程度同样很高的，近些年热度稍减。而且，随着 Hadoop 生态系统的成熟，大部分大数据平台开发的同学会逐步变为数据平台运营。
相对来讲，数据仓库属于一直不温不火的状态，但是随着数据行业逐渐理性，大家不再只关注搭建数据平台，而是开始关注数据的管理，数据仓库也开始受到了一定的重视。居士明显感觉了不少公司在经历了数据平台建设后，开始关注数据仓库的搭建。
重要程度
从重要程度上来讲，居士认为数据质量是最重要的，数据的准确性是保证所有数据价值的生命线，如果数据质量不能得到保证，那么一切数据结论都是不可信的。
因此，从数据质量的角度来看，数据仓库是最重要的，好的数据仓库设计能保证公司的数据质量。
0xFF 总结
关于数据团队的思考，将会是一个系列的文章，很多观点可能不成熟，但是居士会不断更新自己对于这个话题的认知，同时不断更新这个系列的文章。
那么，你自己的工作是属于文中描述的哪一部分或者是哪几部分呢，你对数据团队的工作内容又有什么自己的看法呢？
