在大学期间，系统学习了计算机科学与技术的专业知识，包括数据结构、算法设计、数据库原理等课程，为后续从事数据仓库工作奠定了扎实的理论基础。

• 带领团队搭建公司级数据仓库，制定数据仓库架构和规范，优化数据存储和查询性能，使数据查询响应时间降低 40%。
• 负责数据仓库的日常维护和管理，保障数据的准确性和一致性，处理数据质量问题，数据准确率提升至 99.9%。
• 与业务部门紧密合作，理解业务需求，设计和开发数据模型，支持业务分析和决策，成功交付多个数据仓库项目，推动业务增长。

• 参与公司数据仓库的建设和优化，负责数据抽取、转换和加载（ETL）工作，处理海量数据，每日处理数据量达 TB 级。
• 设计和开发数据仓库的表结构和索引，优化 SQL 查询语句，提高数据查询效率。
• 与数据分析师和业务人员沟通，理解数据需求，提供数据支持和解决方案，为业务决策提供有力的数据支撑。

• 该项目旨在为公司构建一个统一的数据仓库平台，整合各业务系统的数据，提供统一的数据视图和分析能力。
• 作为项目负责人，负责项目的整体规划、进度把控和团队协调。
• 设计数据仓库的架构，包括数据模型、ETL 流程和数据存储方案。
• 带领团队完成数据仓库的开发和部署，实现数据的实时同步和批量处理。
• 优化数据仓库性能，通过索引优化、分区表设计等手段，使复杂查询的响应时间从分钟级降低到秒级。
• 项目上线后，为公司各业务部门提供了高效的数据支持，提升了数据分析和决策的效率。

• 针对公司电商业务的数据特点和分析需求，设计和开发电商数据仓库。
• 梳理电商业务流程，确定数据仓库的主题域和数据模型，包括用户、订单、商品等主题。
• 负责 ETL 开发，从多个业务系统抽取数据，进行清洗、转换和加载到数据仓库。
• 开发数据报表和可视化界面，为运营团队提供实时的销售数据、用户行为分析等报表。
• 通过数据仓库的建设，运营团队能够快速获取业务数据，制定精准的营销策略，使电商业务销售额提升 20%。