做数据开发的工作会经常遇到以下的痛点。
数据开发团队如果整天就只开发报表或者写SQL取数，数据开发人员容易沦为：“表哥”，“表姐”（只开发报表）或者SQL Boy（只写SQL）,这样数据开发人员可能自我感觉业务价值存在感偏低；从业务团队的角度来讲，大量的取数需求要提给数据开发团队，并且希望取数需求尽快完成交付以便及时进行数据分析和业务决策，但实际情况是业务团队会觉得数据开发团队实现一张数据报表需求工时好长，取数难，取数慢，效率低。
2. 多维分析技术业务化与普惠化
针对以上痛点，37手游的数据开发团队采用的策略是：
基于多维分析技术，把多维分析技术进行业务化和普惠化，构建了数据自助分析平台提供给业务侧进行数据分析和赋能业务决策。数据开发人员只要准备好数据集搭建数据看板，甚至可以将数据看板搭建交由业务团队自己实现，数据开发人员准备好数据集即可，如下图所示，右边是数据开发人员准备好数据集，左边的数据图表可以由业务团队来搭建。这样处理的好处是，数据开发团队可以从做报表开发中释放出来，有更多精力做业务价值更高的需求；业务团队能发挥自主能动性，利用数据自助分析平台进行数据看板制作，基于业务理解进行业务问题的下钻分析或归因分析。
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37手游多维分析平台服务保障
1.平台服务健康度监控
很多时候分析问题比解决问题更关键，只要发现了问题，定位到了问题的原因，解决问题就水到渠成，只是解决问题的难度或者成本不一样而已。多维分析平台的服务健康监控其实是一个问题发现的前置过程，过程分为以下几个阶段：第一，监控数据的采集；第二，监控数据的可视化；第三，异常数据的发现和告警。监控数据采集阶段包括服务器日记的采集、多维分析平台的性能指标采集，比如查询错误率低于95%、99%，异常走势等；数据可视化是基于Promtheus Grafana的可视化监控方案；根据实际业务场景进行指标配置，然后加上阈值触发告警，辅助以一些智能化的手段检测异常数据（如时序数据异常检测类算法等）就能够实现多维分析平台的健康度监控和告警。
2. 平台服务健康度监控看板
可视化的监控看板有很多现成的，比如StarRocks就有现成的监控看板（参考StarRocks社区）能做到开箱即用，基本够用，能够满足大多数的业务需求。
3. 数据质量监控
