如何把 1000 张看板砍成 300 张

先回答一个问题：前辈留下的 ETL，你敢动吗？

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我以前是真的不敢。字段没注释，逻辑看不懂，改一个地方报错，我就吓得赶紧回滚。相信每个接手过历史数据的人都懂——很多年、很多代、不同的人操盘，乱是共识。

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后来敢了，路径分享给你：

01 老看板和数据集照常跑着，别停

02 另起一套自己的 2.0 版，慢慢打磨，口径全部对上之后，再替换掉旧的

03 结果：30 多个 ETL 并成 12 个，1000 多张看板，收到 500 张、300 张

04 不想推倒重来？也行——建一张干净的参数表，把口径喂给 AI 当上下文，够用

05 清醒一点：别指望 AI 全自动治理数据，过高的期待会害了你，最后还是要人来干

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敢动的底气很简单：AI 能读我全部的历史数据之后，推倒重来的成本，第一次变得可以承受。

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我不是技术出身，14 年用户运营，这套是我拿观远 AI 创新赛一等奖的实操。1200 家店 demo 的底表和 ETL 开源在 GitHub：majia-guanyuan。

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你接手过别人留下的数据摊子吗？敢动吗？