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今天，大家就请跟着数栈君一起，和申杭聊聊他从青铜到星耀的大数据之路。
数栈君：申杭，你是07年从华中科技大学软件工程专业毕业的，能说说你当时为什么选择这个专业吗？
申杭：当时会计、师范、机械制造、土木类专业比较热门，一般家人都会让报这些专业，出来好就业。而电子、计算机、软件工程类的专业刚刚兴起，前景并不是很明朗，不过我那时对计算机还是挺好奇的，觉得电脑上开几个黑窗口，随便敲一堆英文字母,就可以做很多事情，很神奇，当看到软件这个名字，感觉很高端、神秘，所以就报了软件工程专业。说起来，我是华科软件专业第二届的学生，算是较早入计算机坑的人。
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骚粉的杭哥
数栈君：那现在很多软件工程师估计都得叫你一声前辈了。你有10多年大数据经验，可以说很资深了，几乎见证了中国大数据行业的诞生和发展。能给大家讲一下你的工作经历吗？
申杭：这些经历要说起来，能讲三天三夜，不过今天就长话短说吧。
2007年毕业时，商业智能（BI）在中国发展势头正猛，我的第一份工作就是在四大管理咨询公司，行业所称“四大”之一的上海埃森哲做BI顾问。期间，负责给平安保险、某外资银行做数据仓库的模型设计和开发，BI报表的开发等工作。
当时有能力和意愿建设数据仓库的企业还不多，率先进行数据仓库建设的主要是保险、银行、证券、电信等一些大型企业。主要是由于这些企业本身的IT系统建设已经比较成熟和完善，并且已经积累了大量的业务数据，对数据的分析，挖掘诉求也比较强烈。
当时，“大数据” 、“数据中台” 、“数据平台”等概念还没诞生，那时业内主流叫法是“数据仓库（DW）”，但数据仓库相关的技术很多都还没有成熟、体系化，在服务这些保险、银行、电信企业时，也碰过很多问题，尤其是刚毕业，技术水平和对业务的理解基本是从零开始，一路跌跌撞撞，摸爬滚打，才逐步入门。
在埃森哲工作的一年半里，我积累了很多数据咨询、数据模型设计、数仓开发等方面的经验，为后续一直从事大数据行业，打下比较好的基础。
当时国内一些比较成熟的零售、制造企业，随着ERP、CRM、WMS等IT系统的逐步上线和大规模使用，已经积累了大量的数据，但系统间的数据打通、交叉分析，面临比较大的困难，所以这些企业开始尝试进行企业级数据仓库的建设，解决数据孤岛问题，充分挖掘已有的数据价值，辅助业务决策。
基于这个需求和发展趋势，2008年底，我选择加入了国内服装行业领头企业美特斯邦威。
从2008年底-2013年年初，这4年多时间里，我见证了美邦企业级数据仓库从0到1的建设、再到大规模应用的全过程。
2013年3月，离开美邦的时候，我们建设的数据仓库已经全面应用到企划、生产、物流、零售、财务、人力等各个核心部门，每天有几百号人都使用我们建设的系统查看数据，并利用数据来进行业务决策，可以说是一个很成功的平台了。
2013年是移动互联网爆发的年份，国内以BAT为代表的互联网企业都在争夺移动互联网的船票，各类APP井喷，大数据的概念兴起。当时已是PC端电商霸主的阿里正积极布局移动端，在此过程中积累了海量的数据，为了充分挖掘这些数据的价值，需要大量的大数据人才，当时猎头联系到了我，建议我去阿里试试。
于是2013年4月，我加入了阿里，入职无线事业部，跟着江枫（现袋鼠云COO）一起做无线数据分析产品，类似现在的友盟, GrowingIO等。我们当时主要负责为阿里集团绝大部分的APP（例如淘宝、天猫、聚划算等）提供行为数据埋点规范和采集SDK，并把APP上用户的的浏览、点击、分享等数据采集过来做处理、分析，构建集团级无线数据体系，并通过标准化、产品化的方式提供给运营、分析师、PD等使用。
在此期间，我感受比较深的地方是，传统行业的ERP、CRM、WMS等系统存储的数据，一般单表记录数有几千万、过亿已经算量很大了。但是在阿里，仅仅从移动端采集到的数据，每天增量就有2-3千亿条，如果到双11、双12这种电商大促的日子，数据量相比平常还会有几倍的提升，达到5-6千亿的峰值。
同时在数据应用上，以前做大数据的成果以BI分析报表为主，用来辅助决策。而在互联网企业，数据对业务的价值大大拓展和强化了，能直接和业务结合，甚至产生一个新的数据驱动的业务，例如阿里的搜索、广告、千人千面以及蚂蚁的芝麻信用分、花呗、借呗等，都是跟数据紧密相关的业务。
所以对于这种体量和规模的数据，我们面临了各种考验，每天都在绞尽脑汁地思考怎样设计出更合理的数据模型，优化计算任务，在消耗更少资源的同时保证数据的快速产出和分析，及时正确地生成数据报表和分析结果给业务部门使用。
2014年底，我们团队组织架构调整到了阿里云飞天一部，负责对外输出移动数据分析产品，由于当时我们给阿里集团内部APP开发的无线数据分析产品已经非常成熟，所以集团决定将这些技术进行产品化封装，对外提供统一数据采集、分析和数据服务，帮助外部企业更好地采集、计算、分析、应用自身数据，提高企业的移动端流量运营、业务决策效率。
在阿里三年多的这段时光算是比较难忘的一段经历，可以说是痛并快乐着吧。移动数据每天增量都有2-3千亿条，计算量特别庞大，然后还得保证及时、准确地产出数据，每天都像在打仗一样，压力也比较大，死了不少脑细胞。
不过也正是这些经历历炼了我们，做出来的平台不仅能很好服务阿里内部业务部门，也能很好地输出和赋能更多外部企业。
2016年7月份离开了阿里云，主要原因是：
第一：当时大数据企业级服务还处在起步阶段，特别是阿里云数加平台的对外发布，我发现大数据企业市场的前景非常广阔，也想利用自己多年来的大数据经验，为更多的企业服务，让企业数据产生业务价值。
第二：当时拖雷、江枫已经出来创立了袋鼠云，受到了他们创业梦想和大数据梦想的感召，也想做出一番事业，所以就加入了袋鼠云，从此走上创业的“不归路”。
数栈君：你以前一直是做技术专家，为什么来袋鼠云之后要转行做产品呢？
申杭：沉浸大数据行业十几年，亲眼见证了大数据行业的各个发展阶段，从最早的关系型数据库（例如Oracle，SqlServer），再到MPP数据库（例如Greenplum，Teradata），再到现在的分布式数据库（例如Hadoop，Spark，Flink），对大数据技术了解比较深和广泛。
同时我也有甲方、乙方，传统企业、互联网企业的不同工作经验，对不同类型企业的大数据使用的情况、诉求、痛点也已经有了比较深刻的理解。
所以决定从开发转型做产品，希望能把自己这些年的经验沉淀，抽象成产品，让更多的企业能更便捷地享受大数据带来的价值。
数栈君：能和我们讲讲你为什么要做数栈这个产品呢？
申杭：进入袋鼠云初期，接手了江西公安、贵州交警等几个大的数据中台项目，接触了不少客户，在服务客户的过程中，发现了企业的一些痛点，其中有很多可以优化和提升的地方：
第一：以前一直做技术，主要是从技术角度去思考数据的逻辑、设计大数据架构，但是企业做大数据的目的是为了提升业务价值。所以我们需要转变思维，多从业务角度思考怎么通过数据赋能业务，怎么通过最小化的投入实现最大化的价值。
第二：不同的企业，数据中台需求多变、复杂，如果给每个客户都提供个性化，定制化数据服务，则实施周期长、效率低、见效慢、管理难。为了解决这些问题，需要一个成熟、稳定、高效的平台来支撑企业数据中台的快速落地。
第三：经过调查，我们发现，市场上华为、星环、Cloudera等企业的大数据平台产品虽然有很强的数据处理能力，专注于Hadoop集群的部署、安装、运维等工作，但是基于集群之上的数据开发、数据管理、数据治理的能力还没有很好地实现体系化、系统化、产品化。对企业来说，建立数据中台体系，门槛还是较高。
所以我们决定研发一个能覆盖数据采集、数据处理、数据挖掘、任务调度、任务运维、数据质量、数据地图、数据模型、数据共享服务等全链路场景，充分满足企业建设数据中台过程中多样复杂需求的平台。
经历将近大半年的日夜奋战，袋鼠云一站式数据开发平台——数栈诞生了。
在接下来的2年半时间里，我们持续进行产品研发、迭代，目前产品体系已经非常成熟，在商业化不到一年的时间，数栈已经服务了几十个客户，帮助这些企业在很短的时间内完成了数据中台的搭建、实施落地。
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申杭代表袋鼠云发表演讲
数栈君：数栈上市后，客户对数栈有哪些评价呢？
申杭：客户对我们产品的价值、定位还是很认同的：
第一，产品很轻量，最小仅需5台虚拟机就可以部署，对需要建设数据中台的中小企业来说是一个福音；
第二，兼容性很强，可以无缝对接Cloudera CDH、Hortonworks HDP、华为Fusion Insight等主流的商用大数据平台，能很好的和企业已有的数据平台做结合，避免重复建设。
第三，敏捷灵活，平台用起来比较便捷、一天就能上手。以前在进行大数据开发时，需要找各种各样的工具，进行复杂的配置。现在通过数栈，只需要在界面上进行拖拽式、向导式的操作，就可以完成数据中台的建设。开发门槛大大降低，相比以前，大数据开发、管理、治理效率都至少提升 50%以上。
第四：产品服务好，我们提供基于数栈产品的定制化服务，能和企业已有的系统，流程进行对接，满足不同企业的个性化需求。
数栈君：关于数栈的未来，你有什么想法和方向上的规划？
申杭：在产品上，后续我们想研发数据资产运营和数据应用等通用型、行业型产品，逐渐实现从PaaS到SaaS的过渡，从数据平台到数据应用的纵向延伸。
比如针对新零售行业，我们可以在数栈产品里面内置零售行业数据模型，通过简单的修改，就可以适用不同的零售企业。同时也可以提供智能标签、用户画像、精准营销等产品，让数据能直接赋能业务，实现数据的变现，数据价值的最大化。
创业之路任重而道远，公司目前在大数据领域已经站稳脚跟，我相信属于数栈的未来前景无限广阔。
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数栈团队合照
数栈君：现在正值毕业季，你对刚入行的开发同学们有什么建议吗？
申杭：一，随着大数据技术平台的发展，功能越来越丰富，未来大数据开发的门槛会越来越低，新入行的同学在打好大数据技术基础的同时，也要加强对行业业务和数据的理解，并把这些理解融入到数据中台模型设计中去，这样设计出来的模型，才能具备比较强的可迭代性、维护性、健壮性。未来也会有助于个人实现从大数据开发角色到数据模型师，数据架构师的转变。
二，现在机器学习、深度学习、物联网、5G等很火，这些也是和大数据紧密相关的领域，新同学们也需要关注这些最新的行业动态，时刻紧跟大数据行业发展的潮流。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
github开源项目：https://github.com/DTStack/flinkx
gitee开源项目：https://gitee.com/dtstack_dev_0/flinkx
标签：创业之路 设计 通用 组织 base64 tst 基于 sdn 组织架构
原文地址：https://www.cnblogs.com/DTinsight/p/14742146.html
