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加国华人技术移民找工要出奇制胜
 
找工作要善于“投机取巧”、出奇制胜,有一定IT背景的朋友不妨考虑一下DataWarehouse和SAP方向,高薪、稳定的事业应该从这里开始。

随着时代的发展,提高工作效率已成为所有企业的共同目标,而如何能够在浩瀚如海、堆积如山的数据中最快速的得到有效数据,则成为其中重要的一环,市场呼唤技术,90年代初,Data Warehouse应运而生,并且随着IT业的几次革命,呈现出越来越热的趋势,尤其从2000年开始,随着北美经济的火爆,各大银行、金融、保险机构等,由于业务发展的需要,更是广招DataWarehouse 方面的专业技术人员。

近一、两年,随着技术移民的大量涌入,北美IT就业市场竞争日益激烈,而DataWarehouse则一枝独秀,因为真正会做的人少、与数据相关等优势而成为“IT就业的新贵”,高薪、稳定、工作多在大银行、大企业(下面文章的笔者曾在2个月得到5个工作Offer,其中大银行有三家)。

而在中国,Data Warehouse 更是炙手可热,这方面的技术人员纷纷成为各大IT公司、猎头公司“挖角”的对象,详情可参阅各大中文求职网站。DataWarehouse ----“技术海归”人员的首选的“防身术”!

DATA WAREHOUSE(数据仓库)–ERP后IT 的热门产业

众所周知,自90年代开始,ERP系统成了企业界追逐的宠儿,企业的优化管理机制,提高生产力,控制成本等一系列的目标,在实施一套好的ERP系统后都得到了不同程度的改善,但是, 由于ERP系统的性质决定了它每天要处理大量事物性过程, 即每天产生大量TRANSACTION数据,随着时间的推移,企业将产生大量的事物性数据,IBM研究报告表明,只有7%的数据为企业在做战略决策时所采用,而如何将其中有用的数据经过提炼、加工成为、分析,帮助企业管理者做出更好的商业决策,既数据仓库(Data Warehouse)及相关数据挖掘(Data Mining)、商业智能(Business Intelligence)技术成为IT继ERP后的又一大产业,而这些技术都以Data Warehouse为核心。目前数据仓库在中国刚刚起步, 在北美已经日趋成熟,但仍有很长的路要走。

根据数据仓库之父William H.Inmon的定义,数据仓库是将企业的事物性数据经过提炼、加工和集成为对企业有用的信息,是面向主题的、稳定的、随时间变化的,主要用于决策支持的数据库系统。既数据仓库是定期更新的,将会存放大量的有用数据,经由OLAP工具、数据挖掘工具、加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息,帮助企业获取利润。数据仓库的用途决定了其设计,实施都与传统的OPERATIONAL SYSTEM不同。一个成功的数据仓库的创造和实施,不仅需要良好的数据模型和优化的实现技术,而且需要把众多相关的因素很好地进行集成和组织,形成一套有效的设计方法和实施规则。

数据仓库的开发周期通常都采用WATERFALL模式:

数据仓库的设计通常都采用STAR SCHEMA 模型设计方法,如何有效地进行数据的采集、传送,装载(ETL)在开发过程中非常关键。

如何用BI工具(如Cognos Impromptu / PowerPlay)挖掘、分析数据仓库中的信息,为决策者提供依据至关重要。

高效的数据仓库还少不了Partitioning data, 建indexes优化查询速度的工作。

数据仓库的建立是一个不断完善的过程,但目的只有一个,从数据中获得有用的信息,帮助企业高效运转,获取利润。


 
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