Dxy 6 - bigdata
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Dxy 6 - bigdata
2013年1月，我们开始玩数据了。
在互联网公司，数据挖掘一直都没有停歇过。老酒装新壶，它重新包装为「大数据」，炒的炙手可热。
当时用药助手已经有几百万的用户，李宁每天忙的不亦乐乎。我被抽调到移动组，负责数据在应用层的架构。
我可以明目张胆的写Ruby脚本处理数据了，每天都充满激情。此外我的团队加上兼职人员已经超过10个人了，这对我的管理能力是个挑战。
什么样的数据最棒
在整理药品数据时，遇到的第一个问题是：数据该以什么语法保存？
我当时觉得应该符合以下几点：
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内容与样式分离
数据中不应包含任何样式，比如class，id，color等等。否则就是个定时炸弹，一旦程序员在新的平台忘记过滤样式，前台页面肯定惨不忍睹。
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可以轻易的转化为html、pdf、epub、mobi，在转化的过程中，能够继承原汁原味的结构、meta信息等等。
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有极好的可读性，又有良好的结构。
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我们的实习团队很庞大，流动性强。语法应该通俗易懂，新人1天就可上手。
最终我决定用 Markdown 重排药品数据。
为什么使用Markdown
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Html是用来展示网页的标记语言，如果用来写作就太坑爹了。
如果为了贪图方便，使用可视化编辑器，就无法保证文章的清晰的结构，还嵌套一堆无用的div、p标签。
我有数据洁癖，用HTML，宁勿死。
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Markdown
- 语法简单，上手快。一个实习生1天就可掌握基本语法；
- 为写作而生，文章结构清晰；
- 使用Pandoc可以转化为几十种格式。
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其他轻量级语言
世界上有几十种轻量标记语言，Textile、Wiki，为什么我要选择Markdown？
因为Markdown太流行了，Github、Stackoverflow都在使用它。
Beautiful data
我们组花了3个月的时间，重排了所有药品数据。最后形成了这种结构。
参考资料：
Medical Tag System
我刚加入丁香园时，张老板就规划了一个锦绣蓝图 Medical Tag System。它包含各种纬度的医学标签，疾病、药品、科室、症状等，并打通他们之间的关系。
我从2011年就开始搞，一直不温不火。
优化完药品信息后，趁着手头上有几个临床专业的实习生，我又转战到产品 Medical Tag System 中，梳理不同纬度之间的关系。
我走的时候，这MTS的数据应用到了几乎所有的线上产品，心里真是开心。
此产品不便细说，自动忽略1千字。
交叉的乐趣
一个DBA只懂得优化数据库结构，一个需求人员只懂业务。当掌握两种技能时，数据挖掘真的是一件很有意思的事情。
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