Data Warehouse Developer
数据仓库搭建流程
数据仓库搭建流程数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、主题导向的、面向分析的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它将组织的各类数据进行整合和转换，为企业的决策者提供一致、准确、全面和及时的数据信息，从而支持企业的战略决策和业务分析。
搭建一个高效的数据仓库对企业的发展至关重要，下面将介绍数据仓库的搭建流程。
1.需求分析在搭建数据仓库之前，首先需要进行需求分析。
与业务部门和决策者沟通，了解他们的需求和期望，明确数据仓库的目标和功能。
根据需求分析结果，确定数据仓库的范围、数据源、数据维度和指标等。
2.数据清洗和整合数据仓库的建设离不开数据清洗和整合。
通过ETL（抽取、转换和加载）工具，从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和整合。
清洗包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
整合则是将来自不同数据源的数据进行统一，建立一致的数据模型。
3.数据建模数据建模是数据仓库搭建的核心环节。
在数据建模过程中，需要根据需求分析的结果，设计数据模型。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，维度表围绕事实表构建；雪花模型是在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。
4.数据存储和管理数据存储和管理是数据仓库的基础。
根据数据模型的设计，选择合适的数据库管理系统（DBMS）进行数据存储和管理。
常用的数据库有关系型数据库如Oracle、MySQL等，也可以选择列式数据库如Greenplum、Vertica等。
此外，还需要考虑数据的备份和恢复，保证数据的安全性和可靠性。
5.指标定义和计算数据仓库的一个重要功能是支持指标的定义和计算。
根据需求分析的结果，明确需要计算的指标，并进行指标的定义。
指标的计算可以通过SQL语句、OLAP（联机分析处理）工具等方式进行，确保指标的准确性和一致性。
6.数据访问和可视化数据仓库的价值在于提供给决策者和分析师一个直观、易于理解的数据视图。
自考《管理系统中计算机应用》高等教育自学考试试卷及答案指导(2024年)
2024年高等教育自学考试自考《管理系统中计算机应用》自测试卷(答案在后面)一、单项选择题（本大题有30小题，每小题1分，共30分）1、以下关于管理系统中计算机应用的说法错误的是：A、管理系统中的计算机应用有助于提高工作效率B、管理系统中的计算机应用可以降低企业的运营成本C、管理系统中的计算机应用会导致企业对计算机系统的依赖性增加D、管理系统中的计算机应用与员工的工作方式无关2、在管理系统中，以下哪个不是计算机应用的基本类型？A、信息处理B、辅助决策C、资源规划D、业务处理3、在《管理系统中计算机应用》课程中，以下哪项不属于信息系统开发的生命周期阶段？（）A. 需求分析B. 系统设计C. 系统测试D. 系统维护E. 项目管理4、在数据库设计中，以下哪种范式能够有效减少数据冗余，提高数据的一致性？（）A. 第一范式（1NF）B. 第二范式（2NF）C. 第三范式（3NF）D. 第四范式（4NF）5、在管理系统中，下列哪项不是计算机应用的主要特点？A、自动化处理B、实时处理C、人工干预D、数据共享6、在《管理系统中计算机应用》课程中，下列哪个模块通常用于支持企业的人力资源管理？A、生产管理模块B、财务管理模块C、人力资源模块D、物流管理模块7、在管理系统中，以下哪个选项不是计算机应用的主要目的？A. 提高管理效率B. 降低管理成本C. 改善管理质量D. 增加管理岗位8、以下关于数据库管理系统的描述，哪个是错误的？A. 数据库管理系统可以保证数据的一致性和完整性B. 数据库管理系统可以有效地处理大量数据C. 数据库管理系统可以支持多用户同时访问数据D. 数据库管理系统的主要功能是进行数据备份和恢复9、在管理系统中计算机应用中，下列哪个模块通常负责处理企业的财务和会计信息？A、人力资源管理系统B、客户关系管理系统C、企业资源规划系统D、财务会计系统 10、在管理系统中，以下哪个术语指的是将企业的业务流程、资源和信息流整合到一个统一的系统中？A、企业集成B、业务流程再造C、数据仓库D、客户关系管理11、在《管理系统中计算机应用》课程中，以下哪项不是信息系统生命周期的一个阶段？A. 需求分析B. 系统设计C. 系统实施D. 用户培训12、在信息系统中，以下哪个功能模块不属于管理信息系统（MIS）的核心模块？A. 生产管理模块B. 财务管理模块C. 人力资源模块D. 市场营销模块13、在管理系统中，计算机应用的主要目的是（）。
数据仓库建设流程
数据仓库建设流程随着数据量的不断增加和企业对数据分析的需求日益增强，数据仓库作为一种集成、清洗和存储企业数据的解决方案，被越来越多的企业所采用。
而数据仓库的建设过程也是一个相对复杂而又关键的任务。
下面将从需求分析、数据建模、数据抽取和加载、数据清洗和转换、数据质量管理和数据可视化等几个方面介绍数据仓库建设的流程。
需求分析是数据仓库建设的第一步。
在这一阶段，需要与业务部门合作，明确企业对数据仓库的需求和目标。
通过与业务人员的沟通和调研，了解企业业务流程、业务指标以及数据分析的具体需求。
在需求分析阶段，要明确所需数据的来源、数据的粒度和数据的格式等信息，以及数据仓库的性能和可扩展性需求。
数据建模是数据仓库建设的核心环节。
在这一阶段，需要根据需求分析的结果，对数据进行建模。
常用的数据建模方法有维度建模和实体关系建模。
维度建模是一种以事实表和维度表为核心的建模方法，它通过事实表记录业务事实的度量和维度表记录事实的上下文信息，构建起一个灵活、易理解的数据模型。
实体关系建模则是一种基于实体和关系的建模方法，它通过实体和实体之间的关系来描述业务领域和数据之间的关系。
数据建模的结果是一个逻辑模型和物理模型，用于指导后续的数据抽取和加载工作。
数据抽取和加载是数据仓库建设的重要环节。
在这一阶段，需要根据数据建模的结果，设计和实现数据抽取和加载的过程。
数据抽取是指从源系统中提取数据的过程，可以通过数据库连接、文件导入等方式进行。
数据加载是指将抽取到的数据加载到数据仓库中的过程，可以通过插入、更新和删除等方式进行。
数据抽取和加载的过程需要考虑数据的完整性、准确性和及时性，以保证数据仓库中的数据与源系统保持一致。
数据清洗和转换是数据仓库建设的关键环节。
在这一阶段，需要对抽取到的数据进行清洗和转换，以保证数据的质量和一致性。
数据清洗是指对数据进行去重、纠错、填充缺失值等处理，以消除数据中的噪声和错误。
数据转换是指对数据进行格式转换、单位换算、数据合并等处理，以满足数据仓库中的数据模型和分析需求。
数据仓库的粗略发展历程
数据仓库的粗略发展历程及相关概念1.1 概述数据仓库的概念可能比一般人想像的都要早一些，中间也经历比较曲折的过程。
其最初的目标是为了实现全企业的集成（Enterprise Integration），但是在发展过程中却退而求其次：建立战术性的数据集市（Data Marts）。
到目前为止，还有很多分歧、论争，很多概念模棱两可甚至是彻底的让人迷惑。
本文试图从数据仓库的发展历史中看到一些发展的脉络，了解数据仓库应该是怎么样的，并展望一下未来的数据仓库发展方向。
同时，由于新应用的不断出现，出现了很多新的概念和新的应用，这些新的应用如何统一现成完整的企业BI应用方案还存在很多争论。
本文试图对这些概念做一些简要的阐述，让大家对此有初步的了解。
1.2 粗略发展过程1.2.1 开始阶段（1978-1988）数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究，该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。
第一次，MIT的研究员将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次，并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。
同时，MIT的研究成果与80年代提出的信息中心（Information Center）相吻合：即把那些新出现的、不可以预测的、但是大量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。
但是限于当时的信息处理和数据存储能力，该研究只是确立了一个论点：这两种信息处理的方式差别如此之大，以至于它们只能采用完全不同的架构和设计方法。
之后，在80年代中后期，作为当时技术最先进的公司，DEC已经开始采用分布式网络架构来支持其业务应用，并且DEC公司首先将业务系统移植到其自身的RDBMS产品：RdB。
并且，DEC公司从工程部、销售部、财务部以及信息技术部抽调了不同的人员组建了新的小组，不仅研究新的分析系统架构，并要求将其应用到其全球的财务系统中。
该小组结合MIT的研究结论，建立了TA2（T echnical Architecture 2）规范，该规范定义了分析系统的四个组成部分：♦数据获取♦数据访问♦目录♦用户服务其中的数据获取和数据访问目前大家都很清楚，而目录服务是用于帮助用户在网络中找到他们想要的信息，类似于业务元数据管理；用户服务用以支持对数据的直接交互，包含了其他服务的所有人机交互界面，这是系统架构的一个非常大的转变，第一次将交互界面作为单独的组件提出来。
职称职务头衔名称的英文翻译
职称职务头衔名称的英文翻译1. Chief Executive Officer (CEO) 首席执行官2. Managing Director (MD) 总经理3. Chief Operating Officer (COO) 首席运营官4. Chief Financial Officer (CFO) 首席财务官5. Chief Information Officer (CIO) 首席信息官6. Chief Marketing Officer (CMO) 首席营销官7. Chief Technology Officer (CTO) 首席技术官8. Vice President (VP) 副总裁9. Director of Operations 运营总监10. Director of Marketing 市场总监11. Director of Finance 财务总监12. Director of Human Resources 人力资源总监13. Director of Sales 销售总监14. Project Manager 项目经理15. Senior Manager 高级经理16. General Manager (GM) 总经理17. Operations Manager 运营经理18. Marketing Manager 市场经理19. Finance Manager 财务经理20. Human Resources Manager 人力资源经理21. Sales Manager 销售经理22. Account Manager 客户经理23. Business Development Manager 业务发展经理24. Product Manager 产品经理25. Purchasing Manager 采购经理26. Supply Chain Manager 供应链经理27. Public Relations Manager 公关经理28. Brand Manager 品牌经理29. Communications Manager 通讯经理30. Social Media Manager 社交媒体经理31. Content Manager 内容经理32. Web Developer 网站开发人员33. Software Engineer 软件工程师34. Database Administrator 数据库管理员35. Network Administrator 网络管理员36. Information Security Analyst 信息安全分析师37. Data Scientist 数据科学家38. IT Manager IT经理39. Customer Service Representative 客服代表40. Sales Representative 销售代表41. Account Executive 客户主管42. Business Analyst 业务分析师43. Financial Analyst 财务分析师44. Market Research Analyst 市场研究分析师45. Public Accountant 注册会计师46. Human Resources Coordinator 人力资源协调员47. Recruiter 招聘专员48. Administrative Assistant 行政助理49. Executive Assistant 行政助理50. Receptionist 接待员51. Office Manager 办公室经理52. Operations Coordinator 运营协调员53. Marketing Coordinator 市场协调员54. Financial Coordinator 财务协调员55. Sales Coordinator 销售协调员56. Project Coordinator 项目协调员57. Quality Control Manager 质量控制经理58. Safety Manager 安全经理59. Environmental Manager 环境经理60. Compliance Manager 合规经理61. Legal Counsel 律师62. Regulatory Affairs Manager 法规事务经理63. Government Relations Manager 政府关系经理64. Lobbyist 游说者65. Public Affairs Manager 公共事务经理66. Event Planner 活动策划师67. Travel Coordinator 行程协调员68. Education Coordinator 教育协调员69. Communications Coordinator 通讯协调员70. Social Media Coordinator 社交媒体协调员71. Public Relations Coordinator 公共关系协调员72. Brand Coordinator 品牌协调员73. Content Coordinator 内容协调员74. Customer Service Manager 客服经理75. Sales Trainer 销售培训师76. Learning and Development Manager 学习和发展经理77. Performance Management Manager 绩效管理经理78. Compensation and Benefits Manager 薪资和福利经理79. Talent Acquisition Manager 人才招聘经理80. Human Resources Information Systems (HRIS) Manager 人力资源信息系统经理81. Diversity and Inclusion Manager 多元化和包容性经理82. Health and Wellness Manager 健康与福利经理83. Sports Marketing Manager 运动营销经理84. Talent Agent 艺人经纪人85. Studio Executive 制片商高层86. Production Assistant 制片助理87. Film Director 电影导演88. Screenwriter 编剧89. Cinematographer 摄影师90. Film Editor 影片编辑91. Set Designer 布景设计师92. Sound Designer 音效设计师93. Composer 作曲家94. Musician 音乐家95. Record Producer 音乐制作人96. Recording Engineer 音乐录制工程师97. Radio Host 电台主持人98. Television Producer 电视制片人99. Broadcast Engineer 广播工程师100. Advertising Account Executive 广告客户主管101. Creative Director 创意总监102. Art Director 美术指导103. Copywriter 文案撰稿人104. Media Planner 媒体策划师105. Market Research Manager 市场研究经理106. Public Relations Specialist 公共关系专家107. Brand Strategist 品牌策略师108. Marketing Analyst 市场分析师109. Digital Marketing Specialist 数字营销专员110. Content Strategist 内容策略师111. Social Media Specialist 社交媒体专员112. Graphic Designer 平面设计师113. Web Designer 网页设计师114. Multimedia Designer 多媒体设计师115. Animator 动画师116. Game Designer 游戏设计师117. User Experience (UX) Designer 用户体验设计师118. User Interface (UI) Designer 用户界面设计师119. Information Architect 信息架构师120. Interaction Designer 互动设计师121. Mobile Developer 移动应用开发人员122. Web Developer 网站开发人员123. Software Developer 软件开发人员124. Database Developer 数据库开发人员125. Front-End Developer 前端开发人员126. Back-End Developer 后端开发人员127. Full-Stack Developer 全栈开发人员128. Quality Assurance (QA) Engineer 质量控制工程师129. Test Engineer 测试工程师130. Systems Administrator 系统管理员131. Network Engineer 网络工程师132. Technical Support Engineer 技术支持工程师133. Help Desk Technician 帮助台技术人员134. Cybersecurity Analyst 网络安全分析师135. Penetration Tester 渗透测试人员136. Malware Analyst 恶意软件分析师137. Information Security Consultant 信息安全顾问138. IT Auditor IT审计员139. Computer Forensic Analyst 计算机取证分析师140. Network Security Engineer 网络安全工程师141. Cloud Architect 云架构师142. Cloud Engineer 云工程师143. Cloud Administrator 云管理员144. DevOps Engineer DevOps工程师145. Agile Coach 敏捷教练146. Scrum Master Scrum主管147. Product Owner 产品负责人148. Agile Project Manager 敏捷项目经理149. Business Process Analyst 业务流程分析师150. Business Process Manager 业务流程经理151. Lean Six Sigma Black Belt 质量管理师152. Business Transformation Manager 业务转型经理153. Change Management Specialist 变革管理专家154. Continuous Improvement Manager 持续改进经理155. Enterprise Architect 企业架构师156. Solution Architect 解决方案架构师157. Technical Architect 技术架构师158. Infrastructure Architect 基础架构师159. Network Architect 网络架构师160. Data Architect 数据架构师161. Data Analyst 数据分析师162. Database Administrator 数据库管理员163. Data Engineer 数据工程师164. Business Intelligence (BI) Analyst 业务智能分析师165. Data Scientist 数据科学家166. Machine Learning Engineer 机器学习工程师167. Artificial Intelligence (AI) Engineer 人工智能工程师168. Robotic Process Automation (RPA) Developer 机器人流程自动化开发人员169. Virtual Reality (VR) Developer 虚拟现实开发人员170. Augmented Reality (AR) Developer 增强现实开发人员171. Blockchain Developer 区块链开发人员172. Cryptocurrency Trader 加密货币交易员173. Cryptocurrency Analyst 加密货币分析师174. Data Entry Clerk 数据录入员175. File Clerk 档案员176. Office Assistant 办公室助理177. Secretary 秘书178. Paralegal 律师助理179. Legal Assistant 法律助理180. Court Reporter 法院记录员181. Translator 翻译182. Interpreter 口译员183. Tour Guide 导游184. Flight Attendant 空乘人员185. Hotel Manager 酒店经理186. Restaurant Manager 餐厅经理187. Chef 主厨188. Waiter 服务员189. Bartender 酒保190. Retail Store Manager 零售店经理191. Sales Associate 销售顾问192. Visual Merchandiser 视觉陈列师193. Supply Chain Analyst 供应链分析师194. Logistics Coordinator 物流协调员195. Warehouse Manager 仓库经理196. Distribution Manager 分销经理197. Import/Export Manager 进出口经理198. Freight Broker 货运经纪人199. Customs Broker 海关经纪人200. Transportation Manager 运输经理。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
DataWorks 产品数据管理软件说明书
DataWorksSOFTWARE FOR THE MANAGEMENTOF PROJECT DATADataWorks is software of the Product Data Management (PDM) type: it manages product data, increases planning productivity, allows management and control of, and access to the data relevant to design processes, planning and production.Thanks to this safe and controlled activity, DataWorks allows the company to efficiently issue high quality products onto the market.This method interacts with the whole life cycle of a product and gives the opportunity to have access to the right information in each phase of its development.High productivityDataWorks gives a connection between the developmentactivities of the product and those that support its construction.The functionality of DataWorks revolves around themanagement of project data (revisions, control of access,management of documentation) allowing the definition of flowfor management of revisions, issue and process variations ofproduct data, all this thanks to the greater definition and thebetter management of correlated files. With DataWorks it is easyto answer questions such as•Where are the files of the manual of a product?•When and by whom has a detail been modified?•Have the assemblies that contain a modified detailbeen updated?•How many flanges are contained in that group?•Where is the support that i have to change used?DataWorks is the productive and efficient answer to all thesequestions: it exploits and rationalizes the wealth of informationof the company, making it organized and rapidly useable,speeding up the development cycles, thanks to the parallelindustrialization processes; moreover it allows a severe control ofdata and ensures its automatic distribution.Information: the wealth of the companyWith DataWorks information is administered by just onerelational data base, this guarantees its integrity and rapidavailability. Anyone can work simultaneously on the data, alwaysfinding it up-to-date.At the same time the access to data correlated files takesplace under the control of DataWorks, which establishes theform of use, the possibility of overwriting and the simultaneousaccess by more than one authorized user. In this way documentsare immediately usable within the team of work,optimizing time and drastically diminishing the risk of loss ofimportant information.Management of group use, through administration tools andthe centralization of archives, introduces new levels ofinformation security, guaranteeing controlled access to the latestrevisions of company project data.Different applicationsDataWorks is an open environment that allows managementof information originating from different applications.It is possible to organize and have easy access to CAD data,word processing files, part program, data sheets and any otherdocumentation data of a project. This product is integrated with:•Autocad ®•SolidWorks ®•CoCreate ME10 ®•Microsoft Office ®•Acrobat Reader ®Structure of DataWorksDataWorks has at its disposal a series of functions for themanagement of technical data: three-dimensional models,drawings, documents and information.Technical data created by the user is saved in a relational database, while files connected to a company part number areinserted in one or more file system directory (memorization area)controlled by the application. The functionality can be summedup in:•Definition and creation of product families•Dynamic association of specific attributes for eachproduct family•Management of technical part list data•Management of coding•Recording of documents and management of revisions•Management of B.O.M. using a multilevel iconeditorQueries on part numbers, documents, B.O.M.structure and “where used” of part numbers•Control of access to data•Release of whole B.O.M. or single part numbers•Possibility of creation of procedures finalized in theautomation of routine work, for example automaticcodingData flowThe first step towards making the information necessary for management of a product available to DataWorks, is the creation of a part number.During the coding phase it is possible to use a code search to identify the first one available.When there is an existing part number in the data base of DataWorks it is possible to:•use the editor of B.O.M. to create one that puts together the various part number codes•visualize the correlation between codes and make eventual changes and memorize these variations inthe data base•connect to the part numbers created, a series of documents (three-dimensional model, technicalmanual, spreadsheet, Part Program) so that it ispossible to associate all the technical informationconcerning it.DataworksWebIn the Web version, DataWorks allows the consultation, in real time, of data produced by the technical department from remote places connected to the server via Internet.This makes possible all activities of interrogation of data bases: research, “where used” and Bill of Material (B.O.M.) structure and local printing of documents connected to part numbers.DataWorksWeb is an indispensable tool for those who have productive units or offices distant from their central officesERPThe ERP procedure of DataWorks, allows the connection between different company sectors by means of automatic data transfer, guaranteeing continuous, safe up-dating of the data. System RequirementClient•Microsoft Windows XP Professional x32 or x64 Edition•Windows 7 Professional x32 or x64 EditionServer•Microsoft Windows Server 2008 R2DatabaseRelational databases containing information are based onDBMS applications. Supported databases:•Microsoft SQL Server 2008 R2•Oraclethey offer the company extreme flexibility of choice in functionof the available resources, presence of other applicationpackages and the nature and dimensions of the data base to bemanaged.23870 Cernusco Lombardone (LC) Italytel.: +39 039 99 09 703fax. +39 039 99 05 125E-mail: *****************www.aebtechno.it。
数据仓库与数据挖掘PPT课件
数据抽取
从源系统抽取数据，进行清洗、转换 和加载，保证数据质量。
性能优化
根据实际运行情况，对数据仓库的性 能进行优化，包括索引、查询优化等。
数据仓库的性能优化
索引优化
合理使用索引，提高查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据 量。
分区优化
并行处理
根据数据特点，对数据进行分区存储，提 高查询效率。
用户行为分析
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，了解用户 的需求和偏好，为产品开发和推荐提供依据。
商品推荐
基于用户的购买历史、浏览记录等信息，利用数据挖掘算 法为用户推荐相关商品，提高用户满意度和购物体验。
营销活动优化
通过分析历史营销活动的数据，挖掘最佳的营销策略和渠 道，提高营销效果和ROI。
数据仓库与数据挖掘 ppt课件
目录
• 数据仓库概述 • 数据挖掘基础 • 数据仓库与数据挖掘的关系 • 数据仓库建设实践 • 数据挖掘实践 • 案例分析
01
数据仓库概述
数据仓库的定义与特点
定义
数据仓库是一个大型、集中式、长期 存储的数据存储环境，用于支持决策 支持系统和多维分析。
特点
数据仓库具有面向主题、集成、非易 失和时变的特点，能够提供高效的数 据检索和分析功能。
异常检测
通过数据挖掘技术检测数据仓库中的异常值，及 时发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的未来发展
1据仓库与数据挖掘将更加紧 密地集成在一起，形成一体化的数据处理和分析 流程。
智能化
借助机器学习和人工智能技术，数据仓库与数据 挖掘将更加智能化，能够自动进行数据处理和模 式识别。
客户满意度分析
数仓基本知识
数仓基本知识什么是数仓数仓（Data Warehouse）是指将企业各个业务系统中的数据进行整合、清洗、转换和存储，以支持企业决策分析和业务需求的一种数据管理系统。
数仓将数据从不同的源系统中提取出来，并进行一系列的处理和加工，最终形成一个统一、一致、可信的数据集合，供企业用户进行数据分析、报表生成、决策支持等工作。
数仓的目标数仓的主要目标是提供高质量的、一致的和可信的数据，以支持企业的决策分析和业务需求。
具体来说，数仓的目标包括：1.数据整合：将来自不同业务系统的数据整合到一个统一的数据存储中，消除数据的冗余和不一致性。
2.数据清洗：对数据进行清洗和校验，确保数据的准确性和完整性。
3.数据转换：将数据进行转换和加工，使其适应不同的数据分析和报表生成需求。
4.数据存储：将经过整合和加工的数据存储到数据仓库中，提供高效的数据访问和查询能力。
5.数据分析：为企业用户提供灵活、高效的数据分析工具和技术，支持数据挖掘、业务智能和决策支持等工作。
数仓的架构数仓的架构通常包括以下几个组成部分：1.数据源：数仓的数据源包括企业各个业务系统中的数据，如销售系统、采购系统、财务系统等。
这些数据源可以是关系型数据库、文件系统、API接口等。
2.数据抽取：数据抽取是将数据从源系统中提取出来的过程。
通常可以使用ETL（Extract, Transform, Load）工具来完成数据抽取，将数据导入到数据仓库中。
3.数据存储：数据存储是指将经过整合和加工的数据存储到数据仓库中。
数据仓库可以采用关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等存储技术。
4.数据加工：数据加工是指对数据进行转换和加工的过程，以满足不同的数据分析和报表生成需求。
数据加工可以包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。
5.数据分析：数据分析是指对数据进行统计、挖掘和分析的过程，以发现数据中的规律和模式。
数据分析可以使用各种工具和技术，如SQL查询、数据挖掘算法、机器学习模型等。
数据仓库工程师的职责与技能要求
数据仓库工程师的职责与技能要求数据仓库工程师是负责设计、构建和维护企业数据仓库系统的专业人员。
他们在企业中扮演着关键角色，通过管理和处理数据，为企业提供决策支持和业务洞察。
在本文中，我们将讨论数据仓库工程师的职责与技能要求。
职责：1. 数据需求分析：数据仓库工程师需要与业务用户合作，了解他们的数据需求，并将其转化为技术需求。
他们应该能够理解不同部门的业务流程，并确定适合数据仓库的数据内容和结构。
2. 数据模型设计：数据仓库工程师负责设计数据模型，以确保数据的一致性和完整性。
他们应该熟悉各种数据建模技术，并能够选择和应用适合企业需求的最佳模型。
3. ETL开发：ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库的核心组件。
数据仓库工程师需要编写和维护ETL脚本，确保从各个数据源抽取、转换和加载数据的过程顺利进行。
他们还需要评估和选择ETL工具，以提高数据加载的效率和准确性。
4. 数据仓库架构设计：数据仓库工程师应该具备深入了解数据仓库架构的能力。
他们需要根据企业的数据需求设计和维护适当的数据仓库架构，包括星型模型、雪花模型等。
5. 数据质量管理：数据质量对于数据仓库的有效性至关重要。
数据仓库工程师应该能够制定和执行数据质量管理策略，确保数据的准确性、一致性和完整性。
技能要求：1. 数据库知识：数据仓库工程师应该熟悉各种数据库技术，包括关系型数据库（如Oracle、SQL Server）和非关系型数据库（如MongoDB、Hadoop）。
他们应该具备数据库设计和优化的能力。
2. ETL工具：熟悉常用的ETL工具（如Informatica、DataStage、SSIS）并能够熟练使用。
他们应该了解ETL的工作原理和最佳实践，以提高ETL过程的效率和可靠性。
3. SQL编程：掌握高级SQL编程技巧，如复杂查询、存储过程和触发器等。
数据仓库工程师应该能够编写高效的SQL查询，并处理大规模数据集。
4. 数据模型设计：熟悉数据建模技术，如星型模型、雪花模型和事实表/维度表设计。
大数据之数据仓库面试题
大数据之数据仓库面试题数据仓库的定义？首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、相对稳定的(non-volatile)、反应历史变化(time variant)的数据集合，用于支持管理决策(decision making support)。
数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说•数据库是面向事物处理的，数据是由日常的业务产生的，常更新；数据仓库是面向主题的，数据来源多样，经过一定的规则转换得到，用来分析。
•数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的历史数据。
•数据库的设计一般是符合三范式的，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库的设计一般不符合三范式，有利于查询如何构建数据仓库？数仓模型的选择是灵活的，不局限于某种模型方法。
数仓数据是灵活的，以实际需求场景为导向。
数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性，要考虑技术可靠性和实现成本。
•系统分析，确定主题。
通过与业务部门的交流，了解建立数仓要解决的问题，确认各个主题下的查询分析要求•选择满足数据仓库系统要求的软件平台。
选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等•建立数据仓库的逻辑模型。
确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法，基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中•逻辑数据模型转换为数据仓库数据模型•数据仓库数据模型优化。
随着需求和数据量的变化进行调整•数据清洗转换和传输。
业务系统中的数据加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。
•开发数据仓库的分析应用。
满足业务部门对数据进行分析的需求。
•数据仓库的管理。
包括数据库管理和元数据管理。
数据仓库(Data-Warehouse)简介
数据仓库的设计
• 数据仓库的第二步——Staging层
– Landing层到Staging层主要是对数据进行必要的 清洗工作。
– 数据从landing流入staging后数据要在landing层 清除。
数据仓库的设计
• 数据仓库第三层——Integration DW
– 报表技术的应用，比如Cube。
数据仓库的要素
• 维度、模型
– 主要模型：星型模型、雪花模型 – 维度变化的维护：直接覆盖、保留旧值 – 最底层数据要跟报表维度一致，以提高数据的提取性能 – 时间戳的应用
• 血缘关系、元数据
– 不同层次的数据之间的血缘关系要明了，要具备优良的任务调度机制 （Control-M），方便问题数据的追踪；元素据描素要清楚明了。
– 什么是主题？ • 主题和技术无关，是从业务角度出发，定义你分析的某个专业 方向，例如产品营销、物流、财务、HR、CRM等，这些业务板 块就是主题。
数据仓库的设计
• 数据的原子性
数据的原子性（atomic）:数据的原子性指数据的 细化水平和粒度。数据的细化水平是原子性数据 水平，粒度是数据采集水平。
数据仓库的设计
• 数据仓库的服务目标——用户业务层
– 数据仓库最底层的数据集市所形成的数据维度一般是 直接面向于业务需求的。比如某个报表的数据已经在 某个表中被统计好，可直接从表中获取，不必通过多 个表之间的关联而取得目标数据。这样就大大提升了 报表的性能。
– 数据集市的数据能具备良好的颗粒度，能极好的支持 商业决策、数据分析、数据挖掘等工作。
数据仓库的设计
• 零售业数据仓库样例
数据仓库的设计
• 数据仓库的第一层——Landing层
【完整流程】用IBM DWE数据仓库建立数据分析
用IBM DWE数据仓库建立数据分析【IT168 技术文档】针对数据仓库、商业智能应用，IBM提供了全面的、业界领先的解决方案。
软件方面，提供了集成的、端到端的解决方案DWE (Data Warehouse Edition)；硬件方面，IBM提出了Balanced Warehouse解决方案，它根据用户预计的数据仓库规模，为用户提供预先配置的、经过优化的、可以扩展的硬件配置方案，包括服务器的型号、配置，存储的配置，网络的配置，可以为用户提供合理的硬件选型；在数据仓库模型方面，IBM提供了针对银行、电信、保险及零售业的数据仓库模型，可以为用户提供针对行业应用的模板，加速行业应用建模。
本文，主要为大家介绍DWE (Data Warehouse Edition)解决方案，特别是如何利用DWE功能部件快速建立数据分析应用，以帮助大家快速掌握利用DWE开发分析应用的基本方法。
DWE软件包是一个集成的解决方案，它包括了实现一个数据仓库应用所需的各种功能部件，包括：－用于数据抽取、转换、清洗、装载的软件 SQL Warehouse，它主要实现基于数据库的数据转换工作。
－用于构造多维数据模型的功能部件OLAP，它主要完成构建多维数据模型，并将多维数据模型保存到数据库中，使数据库成为真正的多维模型感知的数据库系统，同时，可以完成不同分析工具之间的多维模型的元数据交换。
另外，它还可以针对多维数据模型提供优化功能，通过提供建立数据汇总表的功能来优化数据分析效率。
－用于查询、报表及OLAP分析的前端展现工具Alphablox，它是一个基于J2EE 架构的多维分析工具，主要定位于提供嵌入式的、可定制化的应用。
用户开发Alphablox应用，主要是开发一些jsp页面，同时嵌入Alphablox提供的用于多维分析的各种Blox，开发周期短，可定制能力强。
－用于数据挖掘的功能部件Mining，它通过Modeling、Visualization及Scoring等功能实现数据挖掘模型的建模、可视化展现及实时利用模型为新数据评分的功能。
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
数据仓库总结
·数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
·数据仓库的特点–面向主题–集成–相对稳定–反映历史变化数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW。
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
数据仓库建模三模型
数据仓库建模三模型1)三范式(3NF)的原子层+数据集市这样的数据仓库架构最大的倡导者就是数据仓库之父Inmon，而他的企业信息工厂(Corporate Information System)就是典型的代表。
这样的架构也称之为企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse，EDW)。
企业信息工厂的实现方式是，首先进行全企业的数据整合，建立企业信息模型，即EDW。
对于各种分析需求再建立相应的数据集市或者探索仓库，其数据来源于EDW。
三范式的原子层给建立OLAP带来一定的复杂性，但是对于建立更复杂的应用，如挖掘仓库、探索仓库提供了更好的支持。
这类架构的建设周期比较长，相应的成本也比较高。
2)星型结构(Star Schema)的原子层+HOLAP星型结构最大的倡导者是Kimall，他的总线架构是该类架构的典型代表。
总线架构实现方式是，首先在数据准备区中建立一致性维度、建立一致性事实的计算方法；其次在一致性维度、一致性事实的基础上逐步建立数据集市。
每次增加数据集市，都会在数据准备区整合一致性维度，并将整合好的一致性维度同步更新到所有的数据集市。
这样，建立的所有数据集市合在一起就是一个整合好的数据仓库。
正是因为总线架构这个可以逐步建立的特点，它的开发周期比其他架构方式的开发周期要短，相应的成本也要低。
在星型结构的原子层上可以直接建立聚集，也可以建立HOLAP。
笔者比较倾向于Kimball的星型结构的原子层架构，在这种架构中的经验也比较多。
3)三范式(3NF)的原子层+ROLAP这样的数据仓库架构也称为集中式架构(Centralized Architecture)，思路是在三范式的原子层上直接建立ROLAP，做的比较出色的就是MicroStrategy。
在三范式的原子层上定义ROLAP比在星型结构的原子层上定义ROLAP要复杂很多。
采用这种架构需要在定义ROLAP是多下些功夫，而且ROLAP的元数据不一定是通用的格式，所以对ROLAP做展现很可能会受到工具的局限。
数据仓库(Teradata)
服务使用的财务信息 / 财务记录产品的成本和付款
OFFER （服务）
产品产生事件 / 事件包括产品类
定位网络/ 网络支持的位置
NETWORK （网络）
服务通过网络实现 / 网络支持服务
网络产生事件 / 事件包括网络类
广告针对特定产品 /
产品通过广告实现营销
cLDM – 核心主题
ETL服务器
AT&T
中央数据库
Fload Mload Fexport TPump Access Module
End Users
Teradata电信业cLDM的商业价值
使你能够轻松回答下列业务问题…
▪ 谁是我们最有价值的客户… ▪ 按在网时间、消费金额、收入、年龄、地域、业务规模... ▪ 按产品使用情况 (国内、国际、接线员服务、呼叫卡、全部)
▪ 在我们最好的客户中，谁最有可能流失？ ▪ 我们的基站有问题吗？ 我们可以将流失模式与用户的家庭关系或一个呼叫
Teradata数据仓库
Dr. Zhang Jian Senior Technical Consultant TD China, Apr., 2009
公司介绍
NCR公司介绍
▪ 创建于1884年，120年历史 ▪ 包括三大部门
– 数据仓库事业部 / Teradata – 金融服务 / ATM – 零售服务 / POS
•LDM逻辑数据模型 •详细交易数据 •面向主题 •3NF
•数据清洗／转换／加载 •文本文件
结算
•数据转换／压缩/传输 •文本文件 •标准数据接口
•面向业务流程 其他 •3NF
Teradata电信业cLDM
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数据开发英文面试自我介绍
数据开发英文面试自我介绍Hello, my name is [Your Name]. I am a data developer with a passion for solving complex problems using data. 你好，我的名字是[你的名字]。
我是一名热爱使用数据解决复杂问题的数据开发者。
I have a strong background in data analysis, data visualization, and data modeling. My experience in working with large datasets and creating scalable data pipelines has helped me develop a deep understanding of data infrastructure and architecture. 我在数据分析、数据可视化和数据建模方面有着丰富的经验。
我的大型数据集处理和可扩展数据管道设计经验让我对数据基础设施和架构有着深刻的理解。
I am proficient in using programming languages such as Python, SQL, and R to manipulate and analyze data. Additionally, I have experience with tools like Hadoop, Spark, and Tableau for processing and visualizing large datasets. 我精通使用Python、SQL和R等编程语言操纵和分析数据。
此外，我还有使用Hadoop、Spark和Tableau等工具处理和可视化大型数据集的经验。
In previous projects, I have developed data pipelines to collect, clean, and transform data from various sources, such as databases, APIs, and flat files. I have also built data warehouses and data lakes to store and organize the processed data for easy access and analysis. 在之前的项目中，我开发了数据管道来收集、清洗和转换来自各种来源的数据，如数据库、API和扁平文件。
数据仓库开发工程师职位职责
数据仓库开发工程师职位职责数据仓库开发工程师是一种专注于数据仓库构建与管理的职位，负责设计、开发和维护数据仓库以支持企业的决策制定和数据分析需求。
他们需要具备深入的数据库知识和技能，以及熟悉企业数据仓库解决方案的实施和优化。
职位要求：- 具备计算机科学或相关领域的学士学位；- 3年以上数据仓库开发和管理经验；- 熟悉关系型数据库（如Oracle、MySQL、SQL Server等）；- 熟悉ETL工具（如Informatica、DataStage等）；- 熟悉数据仓库架构和设计原则；- 有良好的沟通能力和团队合作精神。
主要职责：1. 理解需求分析：与业务分析师和数据分析师合作，理解业务需求，分析数据需求，并转化为数据仓库的设计和开发要求。
2. 数据仓库设计：基于需求分析，设计数据仓库架构，包括数据模型、维度模型、事实表和度量等概念。
确保数据仓库的可扩展性、灵活性和性能。
3. ETL开发：使用ETL工具，设计和开发数据抽取、转换和加载（ETL）过程，从多个数据源中提取数据并将其加载到数据仓库中。
确保数据质量和一致性。
4. 数据仓库管理：监控和调整数据仓库的性能，进行性能优化和调优。
确保数据仓库的稳定性和可靠性。
5. 数据仓库维护：处理数据仓库的故障和问题，并及时解决。
包括进行数据分区、备份和恢复等维护任务。
6. 数据仓库安全：确保数据仓库的安全性，包括数据的保密性、完整性和可用性。
制定和实施数据访问控制和安全策略。
7. 技术支持和培训：提供数据仓库相关的技术支持和培训，解答用户的技术问题，并帮助他们更好地利用数据仓库进行数据分析和决策制定。
8. 跨团队协作：与数据科学家、业务分析师、软件开发团队等紧密合作，共同实现数据驱动的决策和业务增长。
总结：数据仓库开发工程师在企业的数据管理和决策制定中起着至关重要的作用。
他们负责构建和维护高性能的数据仓库，以支持企业内部各个部门的数据分析和决策需求。
通过合理的数据仓库设计和优化，数据仓库开发工程师能够帮助企业更好地了解和利用自身的数据资源，从而提升竞争力和业务价值。
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JOB DESCRIPTION
Requisition No.
TEK000193 Position/Job Title:
Data Warehouse Developer 数据仓库工程师 OpCo:
Tektronix Communications Business Unit:
Network Management Reporting to:
Software Design Engineering Manager Working Location:
Shanghai, China Open Date:
June, 2011
INTRODUCTION
It's amazing what the right group of people can accomplish. No matter their experience or background, our dedicated employees work in tandem to deliver test and measurement solutions; the very solutions to make innovations such as the explosive growth in global communication and Internet advanced technologies a reality. Welcome to Tektronix. JOB RESPONSIBILITIES
We are looking for a Data Warehouse Developer that will contribute to the technical definition and implementation of the data warehouse solution including 3rd party OEM product integration. The ideal candidate would be a creative, database-savvy, out-of-the-box thinker with significant experience in a data warehouse environment.
QUALIFICATIONS & REQUIREMENTS
∙ Bachelor's degree in Computer Science or another technical field of study.
∙ 5+ years development experience in a data warehousing environment
∙ Proven ability to architect/design/process 100 of TB data structures.
∙ Experience with advanced replication, parallelism, cache and performance oriented ETL techniques. ∙ Strong understanding of database architecture concepts.
∙ Experience developing ETL for data warehouse environments.
∙ Experience in formal Metadata management and knowledge of data governance.
∙ Demonstrated experience in programming using sql, Perl, PHP, C, C++, Java, Java Script
∙ Experience with ETL tools, unix, Linux shell scripting
∙ Oracle DBA experience is a plus.
∙ NoSQL (HBase/Cassandra/etc) experience is a plus.。