数据管线像一条每天自动运转的送货线：Python 负责搬运和处理数据，数据仓库则集中保存整理后的数据，供分析师和财务团队制作报表。两者怎么分工，会影响任务失败后能否安全重跑，也决定计算主要放在哪里。这篇经验帖试图总结作者在生产管线中常用的三种模式，适合作为设计时的快速检查表。
据 Reddit 帖文，作者称内容来自自己的数据工程经验，并面向刚入门的读者。帖子链接到一篇 Medium 文章，但现有材料没有展示三种模式的具体正文，因此暂时无法判断它们分别采用 ETL（先处理再入库）还是 ELT（先入库再处理），也无法核查是否讨论幂等性——即同一任务重跑时不会重复写入或破坏结果。现阶段更适合把它当作阅读线索，而不是可直接照搬的方案。