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。首先是业务数据化和数据资产化，如何采集数据，并快速将端的数据形成数据资产。

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采集是数据质量的根本，数据采集的效率质量和效益都至关重要。

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两个团队并不知道两个数据定义都不一致。案例中的问题看似不严重，但后续会发现公司数据不可持续，此时不论利用什么工具都不能解决问题。

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技术的创新和业务的发展，相辅相成但也互为掣肘。

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也因此，很多在某个环境下缺失的依赖，如果我们无法用开关的方式搞定，或者我们判断其复杂度不高，就会通过自研或者去依赖一些开源的体系来解决问题。

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便于随时随地的拆散组合轻装上阵，以满足不同业务场景下用户的期望。

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干脆让后端透传一个大字符串，即使里面夹带了私货，也不会使得页面莫名崩溃。

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在SOA中的一个单体服务上，N个开发者开发的M个feature，按照什么样的间隔组合发布上线，

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甚至某位同学不小心在修改某个依赖甚广的Starter的时候写进了bug，就有可能触发系统雪崩。

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或者我们压根不知道哪些用户会使用到某些功能的时候，灰度机制也会在传统架构下失效，即使我们想去设计，也无从下手。