数据准备：让ETL敏捷起来
数据分析是一个不断探索数据背后的规律，得出业务洞察的过程，开始整个工作之前，分析师需要先将原始数据转换为面向分析的、有业务语义的数据，数据清洗和整理是提升整个分析过程效率和质量的关键环节，数据分析是建立在一致、准确、完整的数据基础之上。
很多调查显示，数据分析师通常会将60%以上的时间花在数据清洗和各种数据整理上，真正用来探索数据，获取业务洞察的时间反而有限，工作效率亟待提高。
面对这些工作过程中的挑战，我们不禁反思：如何降低数据处理的门槛，提高数据分析效率，推广基于数据驱动的决策文化，建设数据驱动型组织？实践过程中，我们发现将数据准备产品化，业务化，可视化，自助式数据准备工具可以有效赋能业务，有效提高了数据的整体运转效率。本文基于有数的数据准备产品，介绍有数BI在产品上的实践。
随着企业不断发展，业务对数据实效性和敏捷性要求越来越高，但是受到数据开发周期长、流程复杂的制约，很多业务决策仍然仅能依靠经验，成本高、效率低，如何降低分析和开发的门槛，提高效率，成为迫在眉睫的需求。（下图为常见数据工作流程图）
业务向分析师提出数据分析需求，比如效果评估、趋势预测、异常诊断等
分析师根据业务需求，整理分析思路，梳理数据指标，提供数据报告和业务策略，基于数据的完备性、可用性向数据产品提出数据需求
数据产品梳理数据指标，抽象业务流程，设计最终产品，并向数据开发提需求
数据开发根据产品需求，完成数仓建设以及实体表开发，最终交付分析师使用
分析师在数仓基础上向业务提供数据报告和决策建议，完成整个分析链路
复盘整个工作流程，数据分析师需要数据产品、数据开发的协作配合才能完成整个工作，中间需要反复沟通，确认需求，工作效率很容易遇到瓶颈。
回到问题的起点，如果大部分场景分析师可以独立完成整个过程，效率是否会提高很多？面向分析师的工作场景，一款体量轻，应用简单，操作便捷的工具是产品必然要求。这个工具可以赋能分析师独立完成大部分数据整理工作，缩短流程、提高效率。推而广之，甚至业务同学可以自己完成数据分析，得出有价值的业务结论。
从数据分析的整个流程上来看，数据准备既包含排除异常、保证一致性、缺失值处理等清洗工作，也包含组合、转置、透视、合并等数据整理工作，是一个不断迭代、改进、优化的过程。
数据准备的产出即可应用于各种数据分析工作，也能作为数据集应用于各种场景化数据产品。具体来说，数据准备将原始数据转化为准确、一致、清晰，并且有一定业务含义的数据，是数据和业务之间的桥梁和纽带。
介绍到这里，很多人可能有疑问“这不就是ETL工要做的事情吗？”，从某种角度来说确实是的，但是相对于ETL工具，数据准备有其独特的产品需求和用户群体。（ETL是英文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）。
详细来说，ETL与数据准备之间的对比：
用户群体：ETL一般面向数据开发，而数据准备面向业务用户，例如数据分析师，产品经理，市场运营等。
应用场景：ETL一般用来做数据归集和建模，面向长期，规范化数仓建模，数据准备一般用来做分析前数据预处理，很多场景是临时，短期，探索性场景为主。
产品形态：ETL一般是以任务和代码的方式处理数据，用户需要有比较高的开发能力。数据准备一般以可视化方式做数据处理，产品会提供很多内置算子，用户仅需要了解基本的数据概念即可。
数据准备：涵盖数据获取、整理、建模的整体数据处理流程
数据连接：数据开发在产品上经过简单配置即可获取数据
轻量ETL：产品将常用转置逻辑包装成算子，用户拖拉拽即可实现数据整理
数据建模：用户将处理好的数据表关联合并，为分析做好准备
数据分析：无需转换平台，直接在现有平台即可实现数据分析
数据产品：用户可以将数据和可视化报表加工成数据产品
在设计上，有数BI基于MPP架构，数据计算节点支持水平扩展，随着数据量不断增长，产品仍然能够高效处理数据。同时，面向数据分析场景，现有数据准备跟BI无缝衔接，数据准备产出的表直接可以用来分析。不需要切换平台，即可实现数据的获取，处理，分析，整个平台的连贯性，一致性为用户的分析过程提供了极大的便利，从根本上降低了操作门槛，提高了效率，节约了整个企业的成本。
假设业务需要分析不同等级会员的忠诚度，以便后续有的放矢，提高业务经营效率。用户手头有如下数据：2012-2015年的订单明细数据；2016-2019年的订单明细数据；会员维表。
基于当前数据，分析师面对以下几个难题：
用户仅关注会员粒度的销售数据，当前订单表粒度过细，数据量太大，不适合用来做数据分析；
订单表的客户ID是“姓名+订单ID”组合字段，分析师需要先把这个字段拆分成两个字段；
分析过程中需要做关联查询，但很多数据引擎针对Join操作查询效率比较低。
基于数据准备，分析师可以直接在产品上完成整个数据整理过程，然后直接基于清洗的数据的建模分析，制作报告。
将两个表做清洗操作，去掉异常值，将姓名拆分成两列；
将2015年、2019年的明细数据合并成同一份数据；
基于用户ID跟用户维表做关联操作，形成一个明细粒度的大宽表；
将日期、会员信息、销售信息做聚合操作，后续分析可以基于当前数据直接分析
基于当前表建立模型，制作报表，展示数据。
基于可视化、产品化的数据准备流程可以缩短整个分析流程的时间，推广数据驱动的企业文化，但是实际运行工作中，我们仍然面对很多挑战，突出表现为统一运维监控，产品适用性，架构可扩展性等方面，这些挑战的有效应对可以进一步提升产品能力，扩展应用场景，提高整个企业的运营效率。
统一运维、监控
基于有数BI的数据准备，探索性数据分析工作不需要由开发参与，分析师可以独立完成，省去了中间反复确认需求，不断修改设计过程，可以显著节省工作时间，提高业务满意率。但是在实际运行中，我们发现由分析师创建的表已经远多于开发创建的表，这部分表很多是临时创建，难以判断价值，体量又大，运维起来非常痛苦。同时，缺乏专业的数据开发支持，很多表的设计并不合理，执行效率较低，浪费资源。
数据分析的灵活性、开放性
为了降低产品的使用成本，扩展用户群体，数据准备将常用算法包装为算子，降低了用户用户整理数据的成本，但是这种设计降低了数据开发的灵活性，某种程度上无法达到效率最优。
不同平台的搭配应用
基于效率和质量考虑，部分大数据量，高复杂度的计算不适宜用可视化产品实现，数据准备需要搭配大数据平台使用，但是不同平台的联合应用建设带来了运维上的难题。