数据研发流程规范

使用情况等进行分析，同时将模型的实体和属性说明文档发布给仓库数据的使用者，使模型得到更好地应用。上面介绍了整个数据研发的流程以及各个模块的作用，以及具体要做的事情，那下面说下我司在这些环节中是建设了什么工具来落地的：1.需求调研阶段：在这个环节，使用了公司的项目管理平台来集中化进行项目需求的管理，业务方在项目管理平台上提出需求，然后由产品人员接手，通过线下电话或是邮件，会议沟通后，产品和业务方对需求理解达成一致后，产品输出业务需求说明书，上传至项目管理平台上；研发人员在平台上对业务需求说明书进行查阅，经过前面说的需求分析，系统调研，表和字段分析后，对产出的需求调研文档和表和字段分析结果统一上传至项目管理平台中进行管理；2模型设计阶段：在这个阶段，研发人员将模型设计好后，组织会议多方进行模型评审，最后形成的模型设计说明书也会上传到项目管理平台中进行统一维护；3.开发测试阶段：也就是前期设计的模型的实施阶段，该阶段需要进行建表，指标，ETL流程开发等处理但是这些新建的指标，表信息，我们维护在哪呢？我们如何解决每次进行TL研发流程都需要进行大数据环境搭建的高成本问题？基于这些问题，搭建了一套数据仓库管理平台，所有的数据表，指标的建立，ETL流程的开发均在该平台上进行，该平台承载了目前整个部门的所有数据流程和元数据管理，旨在管理规范化元数据，并提供一站式数据研发集成环境，提高研发效率。在后面工具体系建设章节中我会对该平台的建设进行细化的讲解。