数据仓库项目（数据仓库项目的挑战）

数据仓库实施需注意的四大问题

下面来让我们检视四个需要加以考量的因素。 数据准确性 数据质量问题对于BI和数据管理专业人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。

分别从设计规范、流程规范、质量管控、数据安全四个方面，详细阐述了数仓规范。应该已经涵盖了数仓规范的方方面面。如有遗漏或者更好的分类方法，欢迎加我微信详聊。

处理性能 日常业务涉及频繁、简单的数据存取，因此对操作型处理的性能要求是比较高的，需要数据库能够在很短时间内做出反应。数据集成 企业的操作型处理通常较为分散，传统数据库面向应用的特性使数据集成困难。

数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要，基于数据库系统技术发展而来，并逐步独立的一系列新的应用技术。

数据仓库工程师需要掌握哪些办公技能?

数据库开发工程师的技能要求：1。熟练掌握一种编程语言，明白主流的框架、库使用和原理；2。掌握计算机数据结构和算法设计，具备Linux操作系统基础知识；3。精通基本网络编程知识，了解多线程编程及技巧；4。

熟悉仓库货品的进、出货管理流程，货品出、入库的电脑开单及录入记账工作。熟悉仓储进、销存账务、统计等作业，熟练电脑文书处理及ERP系统操作。每月库存盘点，单据的整理及归档。

编程技能 Python：Python是大数据领域中最常用的编程语言之一。大数据工程师需要掌握Python的基本语法和数据处理库，如NumPy和Pandas，以便对数据进行清洗和预处理。

数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。需要的能力：提升程序设计能力。

数据仓库工程师：需要熟练掌握数据仓库的设计和开发，能够使用数据仓库工具（如 Microsoft SQL Server Analysis Services、Oracle OLAP 等）进行数据挖掘和分析。

作为数据中心运维工程师，通常需要具备以下技能和要求： 网络知识：熟悉计算机网络的基本原理，了解网络设备的配置、排错和故障排除，能够管理和维护网络设备，确保数据中心网络的稳定和安全。

数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别.?

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。

数据仓库和数据库的主要区别：数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。

数据仓库与数据库的主要区别在于：（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。（2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。（3）数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。

其实从三个定义，我们好像区别不大。数据库指的是数据的集合，数据仓库也是一个数据集合，大数据也是一个处理和存储数据的地方。但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。

数据仓库建设应遵循的指导原则包括

1、有六项指导原则可帮助企业快速实现数据仓库计划并评估其过程：·简化需求收集和设计。公司通常会难以确定，哪些数据重要，哪些使得他们无法利用有价值的非结构化信息来驱动关键业务流程。

2、数据仓库对数据质量的要求 数据仓库对数据质量的要求总体上归纳为：数据完整性，包括数据源是否完整、数据取值是否完整、维度取值是否完整等。数据准确性，包括数据源是否准确、编码映射关系是否准确、处理逻辑是否准确等。

3、数据管理也必须平衡战略和运营需求。这种平衡最好是遵循一套原则，根据数据管理的特征来指导数据管理实践。