一、岗位职责
（一）数据架构设计
负责设计和规划企业级数据仓库架构，确保数据的高可用性、可扩展性和安全性。结合企业业务需求和未来发展规划，设计合理的数据仓库分层架构，包括数据源层、数据存储层、数据处理层和数据应用层等。
评估不同技术方案的优缺点，选择适合企业的数据存储技术和工具，如 Hive、HBase、Greenplum 等。
制定数据标准和规范，保证数据的一致性和准确性。定义数据字段的命名规范、数据类型、数据长度等，确保不同数据源的数据能够统一整合。
建立数据质量监控机制，及时发现和解决数据质量问题。
（二）数据集成与 ETL
从各种数据源（如数据库、文件系统、网络协议等）抽取数据，并进行清洗、转换和加载（ETL）到数据仓库中。使用 ETL 工具（如 Informatica、Kettle 等）或编写脚本实现数据抽取，确保数据的完整性和准确性。
对抽取的数据进行清洗和转换，去除噪声数据、处理缺失值、统一数据格式等。
优化 ETL 流程，提高数据处理效率和质量。对 ETL 任务进行性能调优，减少数据处理时间和资源消耗。
建立数据监控机制，及时发现和解决 ETL 过程中的问题。
（三）数据分析与报表开发
与业务部门合作，了解业务需求，设计和开发数据分析报表和可视化工具。根据业务需求，设计数据分析指标体系，为企业决策提供数据支持。
使用数据分析工具（如 Tableau、PowerBI 等）或编写 SQL 查询语句，开发数据分析报表和可视化图表。
对数据进行深入分析，挖掘潜在的业务价值和机会。运用数据分析方法和技术，如数据挖掘、机器学习等，对数据进行分析和预测，为企业提供决策建议。
对数据分析结果进行解释和汇报，帮助业务部门理解数据背后的含义和价值。
（四）数据仓库运维与优化
负责数据仓库的日常运维管理，确保系统的稳定运行。监控数据仓库的运行状态，及时处理系统故障和问题。
定期进行数据备份和恢复，确保数据的安全性和可靠性。
持续优化数据仓库性能，提高系统的响应速度和处理能力。对数据仓库进行性能调优，优化查询语句、索引设计、存储结构等，提高数据查询和处理效率。
关注数据仓库技术的发展动态，及时引入新的技术和工具，提升数据仓库的整体性能。
三、任职要求
（一）专业技能
熟练掌握 SQL 语言，具备丰富的数据库设计和开发经验。能够熟练编写复杂的 SQL 查询语句，包括多表连接、子查询、聚合函数等。
熟悉数据库索引、存储过程、视图等技术，能够进行数据库性能优化。
熟悉至少一种主流的数据仓库技术，如 Hive、HBase、Greenplum 等。了解数据仓库的基本原理和架构，能够进行数据仓库的设计和开发。
掌握数据仓库的 ETL 流程和工具，能够进行数据抽取、清洗、转换和加载。
具备数据分析和报表开发能力，熟悉至少一种数据分析工具，如 Tableau、PowerBI 等。能够运用数据分析方法和技术，对数据进行分析和挖掘，为企业提供决策支持。
熟练使用数据分析工具，能够进行数据分析报表和可视化图表的开发。
（二）工作经验
本科及以上学历，计算机科学、统计学、数学等相关专业。
具有 3 年以上数据仓库建设和数据分析工作经验。
有大型企业数据仓库建设项目经验者优先。
（三）其他要求
具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同部门的人员合作完成项目任务。
具有较强的学习能力和创新精神，能够快速掌握新的技术和工具。
工作认真负责，有较强的责任心和抗压能力，能够按时完成工作任务。