写给大数据从业者：数据科学的5个陷阱与缺陷

为了适配这两个计算模型，很多组织的 Data Infrastructure 团队会有独立的流计算团队和批处理团队；会有实时数仓和离线数仓，会有实时指标和离线指标等等。这些数仓和指标的研发人员存在着割裂，数仓建设方法论、指标定义也不尽相同。维护成本和解释成本都很高，出错几率也很大。很常见的情况是一个业务的数据需求，往往需要拆解成实时和离线两个方案，共同去实现。这个糟糕的局面没有变的更好。

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