本文编译自：https://jameskle.com/writes/open-source-data-stack-2021
2021 年一个有趣的新变化就是：Building the modern stack with open-source data solutions，换成比较容易理解的话，就是基于开源软件构建自己的数据处理流程。如果是在国内玩大数据的人，可能对此还有些不太理解（比如我），现在各家互联网公司基于 Hadoop 生态圈等一系列开源组件构建的大数据平台解决方案早就已经成熟，那modern data stack价值在哪呢？通过对What I Learned From The Open Source Data Stack Conference 2021的阅读，我发现这是为了解决传统企业的数字化转型问题的，让这些企业也能使用上方便高效的处理工具洞察数据，而不用局限于某一家提供闭源的商业解决方案的公司。用文中的话来说，就是通过开源软件，企业可以自己掌控数据，保证用户数据隐私安全，而不用担心数据被第三方公司利用。
Open-source software helps you control the end-to-end flow of customer data throughout your organization to guarantee data auditability, allow data governance, support consumer data privacy, and enable productive engineer workflows.
现代数据栈
首先是modern data stack导致的一些变化：
- 从行式存储到列式存储：十年前，数据仓库大部分都是基于行式存储的 OLTP 数据库（例如 MySQL 或 PostgreSQL）构建的。行式存储数据库最适合读取和写入小型记录集的应用程序，其中所有列都可以放入一个记录中。然而，现代数据仓库中的表又宽又深。为了解决这个问题，列式存储数据库将数据列分块存储，从而更容易地跨多个节点分发数据。
- 从自有机器到云数据仓库：使用自有机器就必须购买昂贵的设备并部署到数据中心（机房）中，并根据业务需要对其进行维护和扩展。云数据仓库（Snowflake、BigQuery、Redshift）已经改变了这套方案。它们使处理海量数据集变得成本可控、可访问且可扩展。
- 从ETL到ELT：廉价的云数据仓库的诞生，可以让ETL里的 T （转换）不用提前完成，而是可以先加载到数据仓库中，再进行转换。数据工程师负责E（抽取）和L（加载），而数据分析师可以根据自己的需求使用T（转换）。数据分析师开始像软件工程师一样工作，因为他们也可以使用软件工程中的最佳实践（版本控制、单元测试、单独的开发和生产环境等）
开源项目是如何完成这个变化的呢？
- 已经创建了开源项目来填补 ELT（现在是 ELT ）范式的不同步骤的空白。有可供数据工程师拥有数据抽取和加载的工具，也有分析工程师可以使用的转换数据的工具。有些运营分析工具使数据团队能够将分析派生的数据导入运营系统，例如 CRM、营销工作流等。
- 企业可以在数据管道的每个节点选择最适合企业的开源工具。企业将获得更大的灵活性，而不是局限于单一的企业供应商。
- 开源可以让企业选择与自己开源产品相匹配的的集成解决方案，被单一供应商垄断的风险较小。
- 开源还为数据团队文化带来了良好的氛围
对于未来，
- 分析工程师获得更多的自主权和独立性。
- 去中心化的数据组织将变得更加普遍。
- 数据将被视为一等公民。后续数据平台会专注于基础设施/核心“数据”资产，而不是特定领域的数据建模。
Conclusively, open-source will continue to drive innovation on the modern data stack.
数据团队
数据团队的目的是帮助组织做出更好的决策。那么数据团队应该如何运作呢？数据团队构建数据产品并向数据栈添加工具。
- 数据产品包括人、系统和流程之间流动的每一条数据，团队产生的每一个分析，具有一定的分析能力的每一个工具，团队协作处理的每个电子表格。简而言之，如果人们使用它来做出决策，它就是数据产品的一部分。
- 数据产品不是某个工具或软件的某一部分。
数据产品也应该按照产品的定义去管理和构建：
- 他们有产品经理、用户体验研究人员、设计师、工程师、技术作家等——都专注于解决客户问题。优秀的产品团队对产品的发展方向有远见和战略——推动收入和良好的业务成果。
- 他们还应该有清晰的愿景和战略，对客户（同事）的深入了解，并具备各种技能。所有这些都用于迭代数据产品的功能集，并使公司能够做出最佳决策。
- 数据领导者指导数据产品的策略和功能集。
其余部分
本文的其余部分主要是在介绍现在数据栈里的工具了，比如有 Superset、dbt、Snowplow等等，感兴趣的读者可以继续读读。
