• 系统学习了计算机原理、数据结构、数据库等专业课程，为数据仓库技术打下坚实理论基础。 • 参与学校组织的编程竞赛，锻炼了团队协作和问题解决能力。

• 主导公司数据仓库架构设计与优化，构建了高效的 ETL 流程，将数据加载效率提升 40%。 • 负责数据模型设计，优化星型、雪花模型，减少数据冗余 30%，提升查询性能 50%。 • 带领团队完成数据仓库的日常维护与监控，确保系统 99.9%的高可用性。 • 与业务部门紧密合作，理解需求并提供数据支持，助力业务决策。

• 参与公司数据仓库从 0 到 1 的搭建，设计数据仓库分层架构，实现数据的标准化管理。 • 开发通用的数据处理工具，提高团队开发效率 30%。 • 负责数据质量监控体系建设，将数据错误率降低至 0.1%以下。 • 支持多个业务线的数据需求，通过数据挖掘为业务增长提供有效建议。

• 该项目为公司核心业务的数据支撑项目，负责构建数据仓库。 • 设计数据仓库模型，包含事实表和维度表，覆盖业务全流程数据。 • 优化 ETL 流程，采用增量加载策略，将数据更新时间从 2 小时缩短至 30 分钟。 • 提供数据报表和可视化界面，帮助业务部门实时监控业务指标，使业务决策效率提升 60%。

• 参与数据仓库迁移项目，从旧架构迁移至新的云原生架构。 • 评估数据迁移风险，制定详细迁移方案，确保数据零丢失。 • 优化新架构下的数据存储和计算资源配置，降低成本 20%。 • 迁移后对系统进行全面测试和性能调优，保障业务连续性。