開發資料應用，相對於一般的應用軟體開發，特有的挑戰有：

1. 管理階層的認知
2. 整合知識的困難
3. 眾多資料來源
4. 髒資料
5. 資料同步週期
6. 原始資料的變動

其中，1, 2 算是企業的經營管理問題、3~6 才是純萃的資料工程 (data engineering) 問題。

經營管理

前面提到，我是去 L 社業務部處理 BI 問題。考慮工作時，我心裡也冒了一個問號？「咦， L 社人才濟濟，工程部門的軟體工程師更是上百人，怎麼會想到要找我？」不過，由於我內心深處對於自己業界知名度，總是有著嚴重的錯誤認知，「想必是因為，桃李不言，下自成蹊吧！」這句話配合著滿滿的自我感覺良好在我腦中響起，於是，我就沒有在多想，接下了這分工作。

後來，我才得知，這個工作大概是如何產生的：在 L 社的慣例，企業內部系統，要交給海外團隊開發。由於 2019 年，L 社成長的力道相當強勁，L 社的海外團隊表示，『要開發這套軟體的話要排隊，而且同時還有太多的企業內部系統要開發，全部都在排隊。還有，你們的規格，一直都開得不夠清楚。』

而我的主管則表示，「該哭的人，都哭過一遍了，該跪的人，也都跪過一遍了。」總之，後來，要求該軟體務必要能準時交付的高層，給了我主管一個雇用人的名額 (head count)，所以我的那分工作就這樣子產生了。

這邊有一些經營管理問題：

1. 管理階層的認知：對業務部的管理階層來講，軟體就是軟體，沒有在區分什麼 OLTP 與 OLAP 的。企業的高層通常會決定策略、方向、資源、優先級、要不要做、何時做。另一方面，執行面的議題、複雜的事情該怎麼拆解、則常常是落在下一級中高階主管的肩膀上。
2. 整合知識的困難：當中高階主管沒有足夠的知識來分析問題，去充分理解到，他想開發的 BI 系統，同時含有 OLTP 與 OLAP 部分時，自然的選擇，就是去找一位敢接這個工作的人來負責。於是，一大包問題最後就交由那個人去拆解、只能賭一把了。

日後，當我開始接案，協助數家企業處理 BI 系統的問題時，也發現很多企業也或多或少都有類似的症狀。一個讓公司管理層面難以滿意的 BI 系統，常常是用 Excel 堆疊而成、又或是讓 backend engineer 使用 OLTP 常用的技術來硬寫。

讀者可能會問，「管理階層的認知、整合知識的困難這些問題，最後就是導致，重要且困難的工作，全部被交給第一線的員工來設法解決，這樣算是好的解決方案嗎？」

任何的管理階層有其知識的極限，所以當一間企業有可能會因為知識不足導致經營管理上的阻礙時，該企業應該考慮雇用外部顧問之類的方式，來協助管理階層在關鍵的時刻，可以找得到人來問。如此，才容易去正確地認知困難問題的本質、做正確的決策。

另外，管理學普遍認為，職缺的設計是經營成效的重要關鍵。有設計良好的職缺，人的能力只要可以填滿職缺的需求，組織就可以產生效能，也因此可以做到『讓平凡的人做出不平凡的事』。

以 BI 相關問題來講，有一個職缺叫分析工程師 (Analytic Engineer)，他負責的工作恰好是寫 OLAP 的 SQL query，這就可以很巧妙地補足從資料分析師到資料工程師之間的知識落差。可惜，在寫本文的同時，該職缺在台灣還非常不流行。

資料工程

眾多資料來源

在 BI 系統，資料來源通常可以分成三種不同的來源 (見上圖)：

1. 自家公司的軟體系統的資料
2. 非自家公司的軟體系統、第三方資料
3. 員工手動輸入的資料

這三種來源，就各有各的難題。比方說，來自自家系統的資料，那自家公司的 OLTP 系統是否有提供 API 呢？很多時候也不一定會有，如果是在業務部的話，可能只有提供 Excel/CSV 匯出的功能。

來自第三方的資料，運氣好的話，可以從 API 取得。沒有 API 又想要做自動化時，可能得考慮寫網頁爬蟲去撈取。

讓員工手動輸入的資料，最基本的，可能就是讓員工用類似 Google 表單的方式填資料，然而，一旦當資料有相依性時，要讓人可以正確地一次就把資料填對，填資料的界面就需要從資料庫去撈取選項，讓使用者可以用選單的方式來填入。真的要做得好的話，往往又需要發展成另一個 OLTP 系統。

一間企業隨著業務的成長，很有可能會有愈來愈多的異質資料來源，資料來源愈多，要有效地整合，就愈來愈困難，到後來很可能會變成有無數難以維護的 ETL 程式：

• 有的 ETL 程式年久失修無人維護，它產生的資料是需要的資料，可是資料的格式不正確，無法產生價值。
• 有的還在正常運作的 ETL 它產生的資料則是早就沒有任何商業價值，也沒有人在使用了。但是，卻依然不停地在線上運作，徒然浪費電與 CPU cycle 而已。

髒資料

有很多時候，我們去取得一個 API 的輸出，比方說，長成下方的樣子

{"name": "Jack" 
 "gender": "Male"
 "age": 27}

然後，有一天，不知為何，API 就會給出如下的輸出

{"name": "John" 
"age": 15}

該怎麼辦呢？

• 是要設計嚴謹的系統，遇到這種髒資料，就立刻視為錯誤，然後停止運作，或是拒絕這筆資料嗎？
• 還是要設計容許髒資料，無論如何，儘可能地先把資料收下來。日後要分析時，再來思考，缺的資料、錯的資料該怎麼處理？

資料同步週期

從資料源來的資料，多久要跟資料倉儲 (data warehouse) 同步一次呢？

• 是要無時無刻地不停地將新資料寫到資料倉儲裡、以做到即時更新 (real time synchronization) 嗎？
• 又或是，只要以日以單位來同步新資料到資料倉儲裡即可？

原始資料的儲存特性

考慮到資料在原始資料系統中如何儲存時，就得來思考資料儲存的特性。一般而言，原始資料會有兩種儲存方式：

• 可變 (mutable)
• 不可變 (immutable)

可變方式記錄的，是某些資料實體 (data entity) 最新的狀態。而不可變方式記錄的，則是發生的事件 (event)。

如果以常見的銷售管理系統來舉例子的話，客戶資料 (customer)，往往是用『可變』的方式來記錄，比方說，客戶的電話修改了，就直接修改到客戶資料表裡，客戶資料表隨時有最新的客戶資料。而訂單 (order) 因為記錄的是一個又一個獨立的事件，則是用『不可變』的方式來記錄，每一筆新的訂單就是一筆新的記錄，甚至，就算有修改原始的訂單，也要再產生一筆新的記錄。

這類「儲存特性」必須在移動資料時，即從原始資料源同步到資料倉儲時，做充分的考慮與因應設計，否則也會導致錯誤的結果。