在WX时做了两年的数据提取，处理了七八百个需求，基本是每天都有。曾经有段时间，我还挺喜欢提数据的，因为简单轻松不用太动脑。虽然领导时不时也会强调一下，在提取数据时要多和业务方讨论。但讨论的目的是砍掉一些意义不大的指标，以减少数据提取的耗时，因为领导觉得数据提取是一件很low的事情，没啥技术含量。所以在WX的时间里，我一直以为数据提取就只是数据提取。
所以，它的正确处理方式就应该是：需求方发来一封邮件，上面简要写着分析背景，分析目的以及详细的指标体系。收到邮件后，我需要先认真阅读邮件中的每一个指标，把自己认为有歧义的指标和需求方进行沟通确认，然后编写提取代码，最后将结果数据导成一个excel回复给需求方，任务就到此结束。我能额外做的就是，将需求中经常提到的指标的计算代码保存下来，模块化，以便下次提取时只需要做简单修改，不需要完全重新编写。为了进一步减少代码编写的时间，我甚至还写了几个模板框架，用于不同类型的指标提取。每次只需要做很小的改动，就可以提出绝大部分的指标，而剩下的那小部分指标，就还是需要老老实实完成。
到VIP后，部门里全是分析师，他们的任务也和以前差不多，业务方发来需求邮件，他们提取数据，再将结果已邮件回复。大致看上去差不多，但不同之处就在于对需求的理解上，即使需求方发来的是非常详细的指标体系，他们也会逐一地和需求方沟通。沟通的目的虽然也是向砍掉一部分意义不大的指标，但更主要的是想知道详细的分析背景和目的，然后从问题出发，以专业的角度重新梳理指标。待提出数据后，再将结果进行加工分析，最后以半结论半数据的方式反馈给需求方。如此以来，就很少有需求方会提出具体的指标，而是提出问题，让分析师来提供分析方案，从而留给分析师更大的发挥空间，进入良性循环。
而在老东家，数据提取是由ETL小组在完成，被定位成了程序员的工作，所以一直不受重视。外部数据需求由ETL组完成了，那数据分析小组就需要自己去开拓业务。但新业务拓展一直不太顺利，需求较少，队伍也就慢慢萎缩，由曾经的12人变成了现在的4，5人吧。如果能回到以前，最佳工作方式应该是由数据分析小组对接所有数据提取需求，他们在提取过程中同时完成分析。ETL小组专注于数据仓库，开发宽表，完善数据平台，协助分析小组。分析小组将需求中的共性抽离出来，形成数据产品，同时还要引导需求方如何更好的使用数据。绝大多数需求方对数据的理解都是有限的，所以他们的需求也是有限的。如果要拓展业务，就要首先教会他们如何更好的使用数据，如何基于数据完成决策。业务和数据应该是一体的