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数据采集工作需要关注是否全面掌控了公司的数据埋点？

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可见，创新只有符合时势，才更有可能被接受。

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埋点智能方案推荐：某家视频行业领域的公司的有两个团队，分别负责直播不同频道的业务，两个团队都会定义一些公司的埋点规范。

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DataWorks是阿里巴巴自主研发，支撑阿里巴巴经济体99%数据业务建设和治理，每天数万名数据开发和算法开发工程师在使用。

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DataWorks面临的运行环境放眼整个阿里巴巴经济体都是及其罕见的复杂，为了混合云（即专有云）这种私有独立且封闭的环境，

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同时为了满足部分中小企业用户的购买欲求，敏捷化也是我们需要去裁剪设计的。

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最典型的例子就是单体服务之间的RESTful类型的API，往往这些API的Schema只能增加元素而不能减少，因为被依赖者并不知道有多少其他服务正在依赖这个接口，

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我们一边要快速上线新feature，一边还要按照类似瀑布模型的方式将这些功能打包进专有云版本。

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基于SpringBoot的Starter，我们提升了代码的复用率，且对于Starter的精心设计，确保同学们自研踩过的坑不需要反复由不同的同学来踩。

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人为的干预，为灰度而耗费的设计开发，使得一次灰度的成本居高不下，有些时候我们的同学甚至因为想避免麻烦，而忽视做灰度验证。