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1.數(shù)據(jù)需求分析與方案設(shè)計(jì)：對(duì)接業(yè)務(wù)部門理解數(shù)據(jù)需求場(chǎng)景與分析目標(biāo)；結(jié)合業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)架構(gòu)方案，包括數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路規(guī)劃及存儲(chǔ)方案選型；輸出數(shù)據(jù)需求規(guī)格說(shuō)明書、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)文檔及技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案。
2.數(shù)據(jù)ETL開(kāi)發(fā)與維護(hù)：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載流程的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，使用Hadoop、Spark、Flink等大數(shù)據(jù)框架及SQL、Python等工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理邏輯；優(yōu)化ETL作業(yè)性能，解決數(shù)據(jù)抽取延遲、轉(zhuǎn)換異常等問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)處理的效率與準(zhǔn)確性；維護(hù)現(xiàn)有ETL任務(wù)，定期進(jìn)行腳本重構(gòu)與性能調(diào)優(yōu)。
3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市建設(shè)：參與企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)集市的搭建，設(shè)計(jì)分層數(shù)據(jù)模型；負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、索引優(yōu)化及數(shù)據(jù)生命周期管理，保障數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性與安全性；實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣追蹤，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制。
4.數(shù)據(jù)服務(wù)與接口開(kāi)發(fā)：封裝數(shù)據(jù)服務(wù)接口，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)、BI報(bào)表工具及數(shù)據(jù)應(yīng)用提供高效的數(shù)據(jù)支持；對(duì)接前端數(shù)據(jù)可視化需求，提供符合要求的數(shù)據(jù)聚合與計(jì)算結(jié)果；協(xié)助數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家獲取所需數(shù)據(jù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。
5.數(shù)據(jù)運(yùn)維與技術(shù)沉淀：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)排查并解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、系統(tǒng)故障及性能瓶頸；負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)工具、平臺(tái)的調(diào)研與引入，推動(dòng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程化建設(shè)；沉淀數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方法論、最佳實(shí)踐及故障處理案例，開(kāi)展團(tuán)隊(duì)技術(shù)分享與培訓(xùn)。