这几年积累的数据模型
企业战略 需要 销售策略（支持）
销售策略 需要 数据模型（实现）
再过两天又要开始《勤劳de乙方》，也到了换工作的高峰期 特别是吃青春饭的 IT人员；
各大招聘网站出现大量的 数据工程师、数据分析师、BI工程师、BI业务分析等职位；
不仅是年初有大量的招聘岗位，而常年都有大量的空缺职位在各大招聘网站。
这些职位的一个共同特点：要求 即懂技术又懂业务。
这些职位大部分并不是IT信息部门招聘的，而是业务部门招聘的。这说明业务部门不太相信IT信息部门，已经成为了一种趋势。
我在甲方的IT信息流程部 和 乙方都做过项目；在甲方的时候已IT信息部的名义去业务部门了解业务，往往很难了解全面，这里涉及跨部门培养人才及部门之间的利益关系。
而在甲方的IT信息部门，纯粹的就是数据搬运工，很难了解到业务部门要这些数据的真正意图，业务部门通常都设有数据分析师；他们往往是通过IT信息部提供的数据进行分析，当数据搬运工无法了解到业务部门真正会怎样使用数据时，提供的数据有时会出现错误或偏差。如果提供的数据不准确后果很严重，谁也承担不起这个责任。
当业务部门的数据分析师没有IT信息部门的数据搬运工 数据处理技术好时。
当IT信息部门的数据搬运工没有业务部门的数据分析师 熟悉企业市场业务时。
出现这种局面也是非常尴尬，那么只好招有这两种能力的人，即懂技术又懂业务。
重要的事情说三遍。
即懂技术又懂业务！
即懂技术又懂业务！
即懂技术又懂业务！
技术学一学就会了，但是灵活应用到业务场景及了解完业务场景立马脑海里出现技术实现方案那就更难了，也就是直接把业务需求变成技术实现。
而业务是需要长时间积累，通过数据变动能看出背后的原因才是高手，这样才能及时调整策略。
我曾经也非常的纠结 怎么把技术与业务如何结合、如何了解、如果应用？后来我使用数据建模解决了我的纠结。这个数据建模并不是单纯的数据模型而是有深入的业务理解和技术实现，这个完全看个人。
下面是我经历的部分项目亲自动手做的数据模型。
《美赞臣完美门店数据模型》
《穗宝数据共享中心》
《穗宝数据业务流程》
《沪深股市金融数仓》
《医疗数据仓库》
《企业健康发展报告模型》
