针对数据分析负责人，为了解决“同名不同义”的数据歧义问题。
针对主数据管理专家，为了实现企业级“黄金记录（Golden Record）”。
针对元数据管理员，为了确保数据地图的完整性。
针对数据治理专员，为了人工或半自动地厘清数据资产的来龙去脉。
针对元数据开发工程师，为了自动化提取SQL中的表级和字段级依赖。
针对数据运维人员，为了识别导致数仓产出延迟的“最长路径”瓶颈。
针对数据工程师，为了设计清晰、高可用且逻辑严密的DAG（有向无环图）。
针对大数据架构师，为了解决HBase集群的RegionServer负载不均衡问题。
针对OLAP开发人员，为了在亿级数据量下实现秒级查询响应。
针对搜索工程师，为了优化ES集群的写入速度和查询性能。
针对AI/数据工程师，为了从PDF、图片、音频中提取结构化信息。
针对安全工程师/数据产品经理，为了防止竞争对手或黑产伪造数据。
针对数据分析师/客户端开发，为了解决用户行为数据漏报的问题。
针对数据工程师，为了确保源库与目标库的数据完全一致。
针对数据架构师，为了降低开发维护成本，实现一套代码两套运行。
针对SRE或中间件运维，为了应对流量突发导致的消息堆积。
针对实时计算工程师，为了保障流处理任务的高吞吐和低延迟。
针对Spark开发人员，为了解决任务因OOM（Out Of Memory）失败的问题。
针对大数据开发工程师，为了解决HDFS/S3中小文件过多导致的性能下降问题。
针对数仓负责人，为了在Snowflake/BigQuery等平台上降低昂贵的计算费用。