1.數(shù)據(jù)建模與設(shè)計(jì)
運(yùn)用維度建模/實(shí)體關(guān)系建模設(shè)計(jì)數(shù)倉邏輯與物理模型，適配業(yè)務(wù)需求使用ER/Studio、PowerDesigner工具進(jìn)行模型可視化設(shè)計(jì)與優(yōu)化
2.數(shù)據(jù)開發(fā)與ETL流程構(gòu)建
基于Hive/Spark/Flink開發(fā)數(shù)據(jù)處理程序，優(yōu)化ETL流程配置Informatica/Kettle工具，調(diào)度Azkaban/Oozie任務(wù)，保障數(shù)據(jù)一致性3.SQL編寫與優(yōu)化
編寫復(fù)雜SQL查詢，優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃(索引/分區(qū)表/語句重構(gòu))管理數(shù)據(jù)庫對象(表/視圖/存儲過程)，提升數(shù)據(jù)訪問效率
4.大數(shù)據(jù)組件應(yīng)用與維護(hù)
深度理解StarRocks/Hadoop/Hive/Spark/Flink集群，調(diào)優(yōu)參數(shù)(HDFS/Spark內(nèi)存)監(jiān)控組件運(yùn)行狀態(tài)，協(xié)同運(yùn)維團(tuán)隊(duì)解決故障與性能問題
Python開發(fā),熟練應(yīng)用Pandas、Numpy、Sklearn等
5.業(yè)務(wù)理解與協(xié)作。深入理解業(yè)務(wù)流程，與業(yè)務(wù)部門協(xié)作提供數(shù)據(jù)解決方案6.BI工具協(xié)作。適配Tableau/PowerBI數(shù)據(jù)模型，優(yōu)化BI工具數(shù)據(jù)呈現(xiàn)邏輯