d、保持各业务逻辑的统一性，不要出现同样的业务逻辑，同一个组别的人统计出来的结果不同。原因在于共同的逻辑没有落地成通用的东西，所以导致每个人写法不同。这点其实需要特别注意。
针对以上，这个岗位的技能要求是：不要成为仅仅会写SQL的人，现在工具都很发达，如果你的技能很单一的话，那么可替代指数是非常高的，并且你自身也没有什么成就感。这里并不是说会写SQL的人很low，只是说应该多学一些技能，否则会很危险。
仓库人员应该要常常思考，如何进行架构设计是最合理的，你要考虑是否需要字段冗余、行存储还是列存储、字段如何扩展最有效，热数据和冷数据如何拆分等，所以需要有架构思维。
技能上，除了SQL熟练之外，还需要知道如何写Transform，MapReduce，因为有很多业务逻辑用SQL实现起来非常复杂，但是如果你会其他脚本语言，那么就能给你提供便利，让你的效率提升很多。另外好的仓库人员需要写Java或者Scala，通过写UDTF或者UDAF来提升你的效率是很有必要的。
数据仓库人员也应该常常考虑自动化和工具化方面的事情，需要很好的工具或者模块的抽象能力，动手实现自动化的工具来提高整个组织效能。针对经常碰到的数据倾斜问题，需要很快定位问题并进行优化。
说完了数据存储这块，接下来是数据应用的几个关键职位，在此之前，我想说数据应用的一个最关键的前提是：数据质量、数据质量、数据质量!!在每次阐述你的观点、分析结论或者用算法的时候，都需要先检查，源头数据正确性，否则任何结论都是伪命题。
3、数据可视化
这是个很炫的工作，最好是能懂点前端，比如js。数据可视化人员需要有很好的分析思维，不能为了炫技而忽视对业务的帮助程度。因为我对这个岗位客串的不多，所以没有特别深入的感悟，不过我觉得这个岗位需要有分析的能力，才能把可视化做好。
另外一方面来说，做数据应用的人都应该懂点数据可视化，要知道观点表达的素材顺序是：图片>表格>文字，一个能够用图片来阐述的机会千万别用文字来描述，因为这样更易于让别人理解。要知道，给大领导讲解事情的时候，需要把大领导设想成是个“数据白痴”，这样才能把一件事情说的比较生动。
4、数据分析师
现在对数据分析的需求是很大的，因为大家都想着说：数据有了，但是能做些什么呢?这就需要有数据分析师，对数据进行分析和挖掘，然后做数据应用。
对数据分析师吐槽最多的是：你分析出来的不就是正常的业务逻辑吗，还需要你分析什么?或者是你分析的结论不对，跟我们的业务逻辑不符合。特别是：ABTest的结果和当初设定的预期不相符合的时候，分析师会常常被拉过去说：分析一下，为什么我的AB实验结果不显著，里面肯定有原因的。
很多时候，宝宝的心里苦啊，你说这个转化率下降了，从数据上可以看出哪个细分渠道下降了，至于为什么客户不下单，我们得去用户去，很多时候，数据上也体现不出来为什么，只能告诉你现状是什么。
如果你一直在写分析报告，给结论中，持续周而复始，没有直接在业务中体现成绩的时候，数据分析师们该醒醒了，你该想想这个是你要的岗位吗?
对于数据分析师的定位：个人认为，成为优秀的数据分析师是非常难的，现在市面上也没有多少优秀的分析师。数据分析师的技能要求，除了会数据分析、提炼结论、洞察数据背后的原因之外，还需要了解业务，懂算法。
只有这样，当面对一个业务问题时，数据分析师们才可以针对问题抽丝剥茧，层层递进去解决问题，再根据定位的问题进行策略的应对，比如是先做上策略进行测试还是应用算法进行优化，用算法用在哪个场景上，能不能用算法来解决问题。
一个优秀的数据分析师，是个精通业务和算法的全能数据科学家，不是那个只会听从业务的需求而进行拉数据、做报表、只做分析的闲杂人等。我们都说分析要给出结论，优秀分析师的结论就是一个能解决问题的一揽子策略和应对措施，同时很多需求是分析师去主动发现并通过数据来挖掘出来的。
从上述描述中，可以看到对数据分析师的要求是：会写sql拉数据，精通业务、会数据洞察、精通算法，主动性强，要求还是很高的。
如果你一直只是忙于应付日常分析需求，热衷于写华丽的报告，那么你要记得，你很危险，因为会有一堆人在那里质疑你存在的价值，特别是小公司。因为数据人员的薪资是个不小的支出。