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7年ETL数据仓库运维经验,精通多种ETL工具(如Informatica、Kettle),熟悉主流数据库(Oracle、MySQL)。具备较强的问题解决能力与团队协作精神,能快速定位并解决数据仓库运行中的各类问题。善于与业务部门沟通,理解业务需求,通过优化ETL流程提升数据价值。
• 系统学习了计算机原理、数据结构、数据库原理等专业课程,为数据仓库运维工作奠定了扎实的理论基础。 • 参与学校组织的数据库项目实践,熟悉数据库设计与优化流程。
• 负责公司数据仓库日常运维,保障系统7×24小时稳定运行,处理数据同步异常问题,月均解决30+起,使数据同步成功率提升至99.5%。 • 优化ETL作业流程,通过调整调度策略、参数配置等,将作业执行时间从平均4小时缩短至2.5小时,提高数据时效性。 • 与业务部门沟通,理解数据需求,协助开发新的数据报表,支撑业务决策,参与完成5个报表开发项目。
• 带领团队(5人)负责大型企业级数据仓库运维,制定运维规范与应急预案,保障系统在业务高峰期稳定运行,成功应对3次重大业务活动的数据保障任务。 • 主导ETL工具升级项目,从旧版工具迁移至新版,优化代码5000+行,使数据处理效率提升40%,节约服务器资源成本20%。 • 建立数据质量监控体系,通过编写SQL脚本、设置数据校验规则等,将数据错误率从0.8%降低至0.2%以下。
• 项目背景:公司业务快速发展,原有数据仓库架构难以满足数据增长需求,决定进行架构升级。 • 项目职责:参与架构设计讨论,负责ETL部分的方案制定与实施。 • 项目成果:新架构上线后,数据处理能力提升3倍,可支撑日增10TB数据量;优化ETL作业200+个,使整体数据加载时间减少50%。
• 项目背景:为满足市场部门精准营销需求,构建客户标签数据仓库。 • 项目职责:设计ETL流程,从多个数据源抽取客户行为、交易等数据,进行清洗、转换与加载。 • 项目成果:成功搭建客户标签数据仓库,提供50+客户标签,使营销活动响应率提高30%,项目上线后第一个月带来直接收益500万元。
熟悉Hadoop、Spark等大数据平台,能够利用其进行数据处理与分析,曾在项目中使用Spark优化数据计算任务,将计算时间从3小时缩短至1小时。