数据仓库工作职责【优秀5篇】

无论是身处学校还是步入社会,大家都尝试过写作吧,借助写作也可以提高我们的语言组织能力。范文书写有哪些要求呢?我们怎样才能写好一篇范文呢?这次漂亮的小编为您带来了数据仓库工作职责【优秀5篇】,希望能够给予您一些参考与帮助。

数据仓库工作职责 篇1

职责:

1、负责数据库安装维护、安全管理和故障处理;

2、负责数据库的性能分析与系统优化、问题跟踪与管理;

3、负责数据库相关的业务升级;

4、负责分析业务发展需要,编制相应数据管理与备份规划。

5、完成领导交办的其他工作。

岗位要求:

1、大专以上学历,计算机、信息、电子等相关专业优先;

2、1年以上mysql数据库dba经验,2年以上dba工作经验;

3、了解主流数据库特点,熟悉linux,windows等操作系统;

4、熟悉mysql、sqlserver 等主流数据库的优化、安装配置、故障分析和处理;

5、可熟练掌握shell、python、perl其中一种语言;(使用以上语言完成运维自动化监控)

6、较强的沟通协调和数据分析能力,良好的文档编写能力;

7、较强的责任心,工作积极主动,有一定的抗压能力。

数据仓库工作职责 篇2

职责:

1. 负责数据仓库架构设计与开发

2. 根据业务调研,设计信息模型与数据模型,负责大数据建模、etl、数据产品及平台的设计与开发

3. 满足业务数据需求,设计面向业务的数据集市模型

4. 需求的沟通与数据开发项目管理

5. 基于hadoop生态的程序设计、开发和维护

岗位要求:

1.熟悉sql语言,至少熟悉oracle、mysql、sql sever一种及以上

2.精通数据库系统(oracle、sql、mysql等):精通熟悉oracle数据库体系结构,基础扎实;精通熟悉dataguardrac等高可用技术,能顺利的配置和管理dataguard;精通熟悉oracle的备份与恢复技术;熟悉sql和plsql,能编写日常维护需要的脚本

3. 从事过数仓逻辑模型、物理模型设计与实施等工作

4. 有使用hive、hbase、kettle等相关应用经验更佳

数据仓库工作职责 篇3

职责:

1、负责建设数据仓库架构,包括元数据管理、etl调度、数据集成、olap等子系统的设计和开发;

2、搭建和维护数据仓库表,解决业务人员在仓库系统流程、工具使用、数据处理等遇到的问题;

3、基于对数据的理解和业务需求,对数据进行整理、分析和挖掘。

任职资格:

1、做事耐心,有强烈的责任心;

2、计算机,数学,统计学相关专业本科及以上学历,

3、熟悉主流的关系型数据库及mpp数据库,至少精通一门数据库,熟悉gbase优先;

4、熟练使用sql语言,具有2年及以上数据仓库、报表系统等etl开发、维护经验;

5、熟悉hadoop/spark/hive/hbase等大数据技术者优先;

6、逻辑清晰、对数据敏感,良好的沟通能力和协作能力,敢于接受挑战,能够承受压力;

7、有公安相关业务经验者优先考虑。

数据仓库工作职责 篇4

职责:

1、负责数据源导入、清洗、集成等工作,优化etl流程并解决etl相关技术问题;

2、负责参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发,数据仓库和业务数据集市的建设;

3、负责数据集市需求调研和需求分析;

4、基于阿里云maxcompute,进行数据开发工作。

岗位要求:

1、3年或以上数据仓库开发和模型设计经验;

2、深入理解dw,bi相关的知识,包括:etl、数据仓库、olap、多维数据模型等;

3、熟悉mapreduce、hive原理;

4、精通sql,能够熟练使用hivesql进行数据开发;

5、具有良好的团队协作精神和沟通能力,较强的逻辑思维,学习能力和解决问题的能力,可承担较大的工作压力;

6、熟悉阿里云大数据开发平台优先,如maxcompute;

7、熟悉跨境电商及供应链业务优先。

数据仓库工作职责 篇5

1. 利用数据仓库建模及相关技术,参与数据仓库模型的设计。

2. 参与企业级大数据仓库项目的落地开发。

3. 参与企业级主数据管理项目的实施落地。

4. 利用hadoop生态相关技术,负责大数据中心的数据处理流程,包括数据清洗、融合、统计、挖掘等。

任职要求

1. 熟悉数据仓库产品,对数据处理、维度建模、数据分析等有深刻认识,具备数据仓库架构设计、模型设计、etl设计的相关经验、熟悉数据仓库架构,熟悉数据仓库项目的实施流程,有一个以上企业级数据仓库项目设计经验者优先;

2. 熟悉数据治理及主数据管理的理论知识,掌握主数据管理项目的实施方法和落地过程,至少参与过一个主数据管理项目的实施落地。

3. 精通java、python等编程语言;精通oracle、mysql等主流数据库,精通sql;

4. 具备基于hadoop大数据平台开发经验,熟悉hadoop生态体系,熟悉hadoop、hbase、hive,spark,impala等常用组件,进行常用的etl开发工作;

5. 熟悉常用的数据分析及数据挖掘方法及实现;

6. 具备较强的代码能力,有较强的数据分析能力;具备优秀的沟通能力、学习能力;

7. 相关专业硕士以上学历,或本科学历相关工作经验超过2年,具有智能制造领域相关经验或背景者优先,能力突出者可适当放宽要求。

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