针对DPO（数据保护官），为了确保企业有能力响应用户的“删除权”请求。
针对安全架构师，为了在数据服务层实现千人千面的隐私保护。
针对数据仓库管理员，为了释放存储空间并降低管理噪音。
针对BI管理员，为了减少维护成本并提升系统性能。
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。