现在的工作内容，已经由服务端转换为了数据分析产品，对我来说，挑战很大，原有的知识体系需要进行完全的更新，而不是简单的在原有基础上加深和加固。但这个新的选择，是一件好的事情，现在互联网界都在向AI和大数据不断的倾斜资源，大数据目前对我来说是一个不错的入口和选择
数仓的困惑
数仓的内容，目前大都是雪花、星型的数仓模型，大部分的例子都是电商系统，维度相对比较清晰，尤其是国内阿里的大范围应用和推广，基本上查不到别的案例了。
而在实际的工作中，和电商系统的数仓模型差异较大，生搬硬套实在是不行，故公司的数仓建设实在让人汗颜，基本上就是简单的ODS后，抽象了下DWD，数据产品都是从DWD层获取数据，也没有其他清晰的层次概念，每次开发新的数据指标时，感觉都是烟囱式开发，所有的表从需要再建立，大量的重复重复
想进行更好的优化，但找不到方向，也不知道其他公司有什么先进的经验。近期想找一些做的资深的，其他公司的一些人进行咨询，效果如何还未知，交流一下还是好的
阿里在输出自己的数据演进时，写了一些书籍，抽象了OneData、OneService的概念，但书上写出的略少，并没有完全的将一些细节展现出来，和其他同事交流，实际内部也存在边界不清晰，大量的重复开发情况。数仓也是一个不断演进和发展的
分析工具
今年公司需要补齐数据上的短板，不断的调整DS、DE、DA的一些部门关系，试图理清楚，人可能还好里一些，因为工作职责相对确定，但数据分析产品的边界却没有那么清晰，尤其是在一些混乱的规划下，一个图例将本清晰的事物描述的云里雾里，似乎不复杂就不能表现出自己的能力
诚然，在做事情前需要有个明确和清晰的规划，需要想清楚，但有的时候站的不够高也基本上不会去想那些事情，国内还是屁股决定脑袋的氛围，还是想多思考一些，找一些人来进行访谈吧
数学
继续不断的去看，啃这块最难啃的骨头