一、职业定义与核心职责

数据仓库（数据）职业在当前中国就业市场中主要承担数据集成、管理和分析的职责，旨在为企业提供支持决策的数据基础。该职业涉及的核心职责包括设计和维护数据仓库架构、确保数据质量、执行数据提取、转换和加载（ETL）操作以及支持数据分析和报表生成。数据仓库专业人员在组织中扮演着数据驱动决策的关键角色，提升了企业运营的效率和决策的科学性。

二、主要工作活动（详细展开）

  1. 数据仓库架构设计与维护

    1. 具体内容：设计数据仓库的逻辑和物理结构，确定数据模型。
    2. 工作流程：需要进行需求分析，结合业务流程，选择合适的数据建模方法（如星型模型、雪花模型等）。
    3. 所需技能：数据库设计能力、数据建模技能，能够高效沟通业务需求。

  2. 数据提取、转换和加载（ETL）操作

    1. 具体内容：从各种源系统中提取数据，进行清洗和转换，然后加载到数据仓库。
    2. 工作流程：通常使用ETL工具（例如Informatica、Talend等），按照预设的步骤进行数据处理，确保数据一致性和完整性。
    3. 所需技能：熟练掌握ETL工具的使用，数据清洗和转换能力，数据质量控制能力。

  3. 数据质量监控与管理

    1. 具体内容：定期检查和维护数据的准确性和一致性，识别并解决数据质量问题。
    2. 工作流程：建立数据质量监控指标，使用自动化工具进行数据质量评估，制定改进计划。
    3. 所需技能：数据分析能力、问题解决能力，拥有一定的编程技能以便进行数据处理和分析。

  4. 支持数据分析与报表生成

    1. 具体内容：为分析师和决策层提供所需的数据支持，生成定期和临时报表。
    2. 工作流程：根据需求收集数据，使用分析工具（如Tableau、Power BI等）进行数据可视化，制作报告。
    3. 所需技能：数据可视化能力、逻辑思维能力，良好的沟通能力以确保需求理解准确。

三、一天典型工作流程（实例化描述）

  1. 9:00-10:00 参加团队早会，汇报前一天的工作进展，讨论当前项目的需求和进展。
  2. 10:00-11:30 进行数据源系统的ETL操作，提取前一天的数据并加载到数据仓库，确保数据上传完成。
  3. 11:30-12:00 检查数据质量报告，识别潜在的数据异常，制定解决方案。
  4. 12:00-13:00 午餐时间。
  5. 13:00-15:00 根据市场部的需求，使用数据可视化工具生成业务分析报表，确保数据的准确性。
  6. 15:00-16:30 与数据分析团队进行讨论，分享数据分析结果，收集反馈并进行相应调整。
  7. 16:30-17:30 完成当日的工作记录，整理文档并更新工作进度，准备次日的工作计划。

四、常见的职业挑战与解决办法（实用性解读）

  1. 数据质量不高

    1. 问题情境：数据源中的数据不一致或缺失，影响分析结果。
    2. 解决办法：建立完善的数据质量监控机制，定期进行数据清洗和审核。

  2. 技术更新迅速

    1. 问题情境：新技术和工具频繁出现，从业人员难以跟上。
    2. 解决办法：定期参加培训和技术交流，保持学习的积极性，关注行业动态。

  3. 跨部门沟通困难

    1. 问题情境：不同部门对数据需求的理解存在差异。
    2. 解决办法：建立标准化的需求沟通流程，确保各方对数据需求的理解一致。

五、【数据仓库(数据)】的基本资质要求与入职门槛（简短清晰）

  1. 教育背景：通常要求计算机科学、信息技术、数据科学等相关专业的本科及以上学历。
  2. 专业资格：掌握数据库管理、数据仓库建设等相关知识，具备相关证书（如DBA、数据分析师等）者优先。
  3. 必要经验：具备1-3年数据仓库、ETL或数据库管理工作经验。
  4. 技能要求：熟悉SQL语言、数据建模、数据分析工具的使用，具备一定的编程能力（如Python、R等）者更具竞争力。