dqe工作总结与计划
本文是关于DQE团队一年的工作总结与计划的分享。DQE团队是一个数据质量与可靠性工程团队，专注于为企业数据提供高质量的自动化解决方案。本文将从三个部分进行分享：团队成员、工作总结、计划展望。
一、 团队成员
DQE团队由五名成员组成，所有成员都有着丰富的软件工程背景，也都深刻理解了数据质量的重要性。
团队工作总结
ZS是我们的团队负责人，负责项目的规划和管理。他是一个经验丰富的开发人员，在数据处理与质量控制方面拥有着独特的见解。
JS是一个全栈开发人员，他主要负责我们的数据管道的建立和维护，以及系统优化和错误排查。
LZ是一名技术专家，也是团队中唯一一名博士。他主要关注于数据处理中难以处理的问题和异常情况的处理。
JP是团队中的数据科学家，专门负责我们机器学习的研究和开发，确保我们的数据分析的准确性和数据科学互通性。
YC是我们的测试工程师，负责系统测试和自动化测试框架的开发和维护，为我们提供了可靠的质量保证。
团队成员都很努力，也都非常专注于他们的领域，他们十分努力，团队一直都是团结的一人。
二、 工作总结
在过去一年中，我们团队主要做了两个方面的工作。第一个方面是数据管道的优化，第二个方面是质量控制的优化。以下是我们的一些工作总结：
1. 数据管道的优化
我们处理的数据随着时间的推移变得越来越多，但是我们的数据建设还没有跟上这一趋势的变化。因此，我们需要改变数据建设的方式。我们优化了我们的数据管道以应对数据量的增加，我们做了如下的改变：
首先，我们将所有的数据都存入Kafka中，数据处理从Kafka获取数据。该方案在真正处理数据之前可确保数据的可靠性。而且，由于我们将数据存储到Kafka中，我们也能更好地掌控数据的流动，因此使得我们的数据更加健壮和可靠。
其次，我们优化了我们的数据分区，使每个数据分区至多包含1000条数据，以便更好地管理数据。
最后，我们重新设计了我们的开发流程，以便数据管道的变更更加安全可靠。 我们新设置了两个环境：一个是staging环境；另一个是production环境（在生产环境下计算）。我们先将代码部署到staging环境中，在不同的分支上测试代码的有关功能是否正确。 每个分支都会在独立的staging环境中运行测试和异常检测。只有当staging环境顺利运行并满足所有的测试要求时，代码才会被部署到production环境中运行，以便更好地确保代码和数据的可靠性。