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网易杭研PMO数仓建设是如何从0到0.1的

时间:2021-01-11   来源:网易杭研项目管理 廖永洲
前言
本文是笔者在建设数仓期间的个人总结。
先用朴实的一句话介绍PMO数仓。
PMO数仓,是汇聚网易杭研PM的项目管理经验,基于EasyProject、Jira等项目管理工具,依托网易猛犸数据开发与有数可视化分析平台,开发建立的数据仓库和数据门户,目的是希望利用数据的力量来探索如何提升工作的效率和质量。
再来谈谈我对数仓的定位。
2019年末的时候,我对数仓的定位,主要是以下几点:
基于PMO项目管理的解决方案(我当时认为这是前提);
数据丰富且简单易用;
不仅仅是项目管理领域;
后来,我对这个定位发生了改变,其实是更简单了。
提供丰富且灵活的数据;
立足于项目管理;
显然,我不再觉得数仓需要基于解决方案,也不再追求数据是简单易用的。
我认识到,数仓的领域非常之多,而我们最擅长的,是项目管理(可能有时候不限于项目管理本身,但目的是为了做好项目管理)。虽说牛可以吹得很大,但我是个朴实的人(手动狗头)。另外,相比简单易用,数据的灵活性更加重要。某种程度来讲,灵活性和简单易用甚至是冲突的。举个例子,手机的相机简单易用,但往往功能比较受限,很多的操控是被“封装”了的,用户无法参与其中。而比较专业的摄像机则会更加灵活一些,可以拥有更大的操控空间。数据和摄影一样。想要拍出好的照片,是需要去学习拍摄的,需要学习成本的。要做好数据分析也是如此。我们的数据有了灵活性,就意味着使用者必须经过一定程度学习了解,而不是简单的拖拽就能完成想要的结果,但可操作性更大。
我们目前的项目管理报表,其实只需要简单的几个模型。这样的模型极具灵活性,可以从各个维度去做数据度量。但在制作报表上则会稍微复杂一些,因为需要理解数据表设计是怎样的。相比较舍去的所谓“简单易用”,个人觉得这点学习成本换来的灵活性更加值得。
然后我们说一下数仓和一般数据库的区别。
数仓不同于数据库,数仓既涉及技术实现,又与具体领域的管理知识密切相关。
首先,我们往往需要从业务和项目管理的场景出发,思考我们想要度量什么,这是基于业务的项目管理专业所在。
然后,我再思考我需要哪些数据,数据的存储是依赖于哪些工具的操作流程,我可以从具体什么表获取,从而申请数据权限,接通数据源,拉取数据落库后进行数据处理,并调度到可视化平台。在数据处理的过程中,我需要思考sql的可扩展性和可维护性,专业术语叫ETL(Extract-Transform-Load的缩写),用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。这是数据开发的专业所在。
最后,我还需要思考数据如何去展示和其中的交互逻辑(部门的管理往往比较复杂,并不是单一领域(比如需求或者质量),很多报表要如何组织起来)。到了这个程度,我们需要的知识可能就更多了。可以参考文章:当我们做度量时我们在度量什么
以下是本人在这方面作出的探索和总结。不仅是对数仓的介绍,也包括了对于数仓管理的一点思考,或许帮不上什么大忙,算是一段个人总结吧。
自建数仓的理由
在整体介绍数仓之前,先简单说一下自建数仓的理由。有以下几点:
非单纯开发:具体领域内的数仓,并不是单纯的开发,因此由项目管理者主要担任这份工作是最合适的;
多维度:数据直接来源于原数据库,可以获取各种维度的数据,理论上,只要产品上有此功能,其数据即可取到,更易满足业务复杂多变的度量需求;并支持获取工具上的自定义字段;
查询快:多个工具的数据统一调度至数仓,无需查询多个数据库,无需在BI上拼宽表,提高查询效率;
易使用:经过数仓统一的数据操作,输出数据模型供使用,并提供数据字典。
数仓整体架构
主题域
目前,数仓目标包含主题域有3个,分别是项目管理,需求管理和质量管理。其下子主题域有目标管理,项目管理,人力管理,建议管理,需求管理,缺陷管理,事件事故管理(暂无)。其中的关系如下图。
不同的主题域,对于实现虚拟的表结构分区会有影响,在表命名时需要界定规则,表命名规则见下文。
数据层
如果说主题域是对数据进行横向的区分,那么数据层就是对数据进行纵向分层(业界一般叫做ETL)。这里简单介绍数仓的分层结构设计。
为满足不断增长的数据
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