1。ETL開發海量數據,提取成各種數據需求。
2.參與數據倉庫體系結構的設計和開發。
3.參與數據倉庫ETL流程優化,解決ETL相關技術問題。4熟悉主流數據庫技術,如Oracle、sqlserver、postgesql等。精通ETL架構,有一定的ETL開發經驗,了解日常工作的部署和調度。5擅長數據ETL開發工具,如Datastage、Congos、kettle等
這些職位都是關于數據的。Bi是商業智能,包括ETL、數據倉庫、數據表示。數據倉庫是根據一套數據庫模型ETL清理原始數據的過程。清理后,數據將加載到數據倉庫中。大數據開發,大數據量,數千萬甚至幾十億的數據開發
數據倉庫是為企業各級決策過程提供各類數據支持的戰略集合。它是為分析報告和決策支持目的而創建的單個數據存儲。由于要獲取所有的數據,必然涉及到多系統、多類型數據庫的對接問題,以及數據的提取和整理問題。
此時,ETL工具的功能體現在數據提取、轉換和加載的過程中,直至用于人們的分析。ETL是數據抽取、轉換和加載的過程。
在某些地方,可以先在轉換中選擇和加載ELT。對于日志倉庫,ETL首先要考慮業務需求,最后數據登陸模型要體現一定的主題。
一般來說,數據倉庫就像一個大的池。水池的供水需要水泵和水管,ETL負責水泵和水管的功能。
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