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一、崗位職責 （一）數據架構設計 負責設計和規劃企業級數據倉庫架構，確保數據的高可用性、可擴展性和安全性。結合企業業務需求和未來發展規劃，設計合理的數據倉庫分層架構，包括數據源層、數據存儲層、數據處理層和數據應用層等。 評估不同技術方案的優缺點，選擇適合企業的數據存儲技術和工具，如 Hive、HBase、Greenplum 等。 制定數據標準和規范，保證數據的一致性和準確性。定義數據字段的命名規范、數據類型、數據長度等，確保不同數據源的數據能夠統一整合。 建立數據質量監控機制，及時發現和解決數據質量問題。 （二）數據集成與 ETL 從各種數據源（如數據庫、文件系統、網絡協議等）抽取數據，并進行清洗、轉換和加載（ETL）到數據倉庫中。使用 ETL 工具（如 Informatica、Kettle 等）或編寫腳本實現數據抽取，確保數據的完整性和準確性。 對抽取的數據進行清洗和轉換，去除噪聲數據、處理缺失值、統一數據格式等。 優化 ETL 流程，提高數據處理效率和質量。對 ETL 任務進行性能調優，減少數據處理時間和資源消耗。 建立數據監控機制，及時發現和解決 ETL 過程中的問題。 （三）數據分析與報表開發 與業務部門合作，了解業務需求，設計和開發數據分析報表和可視化工具。根據業務需求，設計數據分析指標體系，為企業決策提供數據支持。 使用數據分析工具（如 Tableau、PowerBI 等）或編寫 SQL 查詢語句，開發數據分析報表和可視化圖表。 對數據進行深入分析，挖掘潛在的業務價值和機會。運用數據分析方法和技術，如數據挖掘、機器學習等，對數據進行分析和預測，為企業提供決策建議。 對數據分析結果進行解釋和匯報，幫助業務部門理解數據背后的含義和價值。 （四）數據倉庫運維與優化 負責數據倉庫的日常運維管理，確保系統的穩定運行。監控數據倉庫的運行狀態，及時處理系統故障和問題。 定期進行數據備份和恢復，確保數據的安全性和可靠性。 持續優化數據倉庫性能，提高系統的響應速度和處理能力。對數據倉庫進行性能調優，優化查詢語句、索引設計、存儲結構等，提高數據查詢和處理效率。 關注數據倉庫技術的發展動態，及時引入新的技術和工具，提升數據倉庫的整體性能。 三、任職要求 （一）專業技能 熟練掌握 SQL 語言，具備豐富的數據庫設計和開發經驗。能夠熟練編寫復雜的 SQL 查詢語句，包括多表連接、子查詢、聚合函數等。 熟悉數據庫索引、存儲過程、視圖等技術，能夠進行數據庫性能優化。 熟悉至少一種主流的數據倉庫技術，如 Hive、HBase、Greenplum 等。了解數據倉庫的基本原理和架構，能夠進行數據倉庫的設計和開發。 掌握數據倉庫的 ETL 流程和工具，能夠進行數據抽取、清洗、轉換和加載。 具備數據分析和報表開發能力，熟悉至少一種數據分析工具，如 Tableau、PowerBI 等。能夠運用數據分析方法和技術，對數據進行分析和挖掘，為企業提供決策支持。 熟練使用數據分析工具，能夠進行數據分析報表和可視化圖表的開發。 （二）工作經驗 本科及以上學歷，計算機科學、統計學、數學等相關專業。 具有 3 年以上數據倉庫建設和數據分析工作經驗。 有大型企業數據倉庫建設項目經驗者優先。 （三）其他要求 具備良好的溝通能力和團隊合作精神，能夠與不同部門的人員合作完成項目任務。 具有較強的學習能力和創新精神，能夠快速掌握新的技術和工具。 工作認真負責，有較強的責任心和抗壓能力，能夠按時完成工作任務。