獵頭公司職業(yè)大講堂，數據倉庫工程師是個(gè)神馬鬼？
沒(méi)做過(guò)數據處理相關(guān)工作的人，可能對于“數據倉庫工程師”這樣一個(gè)職位充滿(mǎn)了好奇和疑問(wèn)。
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而做過(guò)數據處理的人，大概率對“數據倉庫”比較了解。
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因為在現代化的企業(yè)里，所有的業(yè)務(wù)都要和數據掛鉤，各種各樣的數據會(huì )幫助企業(yè)分析市場(chǎng)形勢，從而做出正確的決策。因此，數據倉庫的建設與管理尤為重要。
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數據倉庫工程師的職責范圍包括很多。比如完成數據ETL（數據抽取、數據轉換、數據加載）開(kāi)發(fā)的工作，還要完成相關(guān)文檔的編寫(xiě)。
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一旦發(fā)現數據質(zhì)量問(wèn)題，數據倉庫工程師就需要出馬，分析問(wèn)題并且解決問(wèn)題。各類(lèi)數據指標的制定，以及數據指標的管理，也需要數據倉庫工程師來(lái)完成。
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這樣一聽(tīng)，數據倉庫工程師的工作就很麻煩。事實(shí)上也是如此，不少數據倉庫工程師都叫苦不迭。
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我認識一個(gè)做了五年數據倉庫工作的朋友，據他說(shuō)，光是每天和各種各樣的數據打交道就非常頭疼了。
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不同類(lèi)型的數據有不同的格式，數據與數據之間還有著(zhù)各種關(guān)聯(lián)，而數據倉庫工程師需要屢清各類(lèi)數據之間的關(guān)系。有些時(shí)候，技術(shù)問(wèn)題并不是難點(diǎn)，改各類(lèi)數據才是最磨人的事情。
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數據倉庫工程師不僅需要懂數據，還要懂業(yè)務(wù)。
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每個(gè)數據代表的含義，每個(gè)數據的來(lái)龍去脈，數據和業(yè)務(wù)存在什么樣的關(guān)聯(lián)，哪些數據可以整合，哪些數據可以共享，這都需要建立在對業(yè)務(wù)數據比較熟悉的前提上。
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最前線(xiàn)的業(yè)務(wù)人員對于數據并不敏感，所以會(huì )提出一些天馬行空的想法，而數據倉庫工程師面對業(yè)務(wù)人員的要求時(shí)，需要跟他們解釋方案是否可行。
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如果遇上一些對業(yè)務(wù)不太熟的業(yè)務(wù)員時(shí)，數據倉庫工程師就更頭疼了。
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而面對后端的工作人員時(shí)，數據倉庫工程師可能會(huì )遇到數據不一致、數據對不上號的情況。每天面對五花八門(mén)的問(wèn)題，真的非?？简灁祿}庫工程師的心態(tài)。
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對于企業(yè)來(lái)講，數據倉庫工程師是一個(gè)至關(guān)重要的職位。
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因為對于管理層和決策層來(lái)講，數據倉庫工程師為他們提供了最一手的數據，可以通過(guò)數據決定公司的走向，做出大大小小的決策。
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但是對于數據倉庫工程師本身來(lái)講，做數據處理是一個(gè)“苦差事”，需要強大的心理素質(zhì)。
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