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外派甘肅銀行CRM項(xiàng)目。1、ETL作業(yè)加工：利用plsql工具，開(kāi)發(fā)加工存儲(chǔ)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)ETL作業(yè)跑批。2、整合取數(shù)接口：取 消源系統(tǒng)數(shù)據(jù)，直接從數(shù)倉(cāng)取數(shù)。分析存儲(chǔ)過(guò)程用到的源系統(tǒng)表及字段以及數(shù)倉(cāng)對(duì)應(yīng)源系統(tǒng)表和字段映射關(guān)系。接入數(shù)倉(cāng)數(shù) 據(jù)，替換存儲(chǔ)過(guò)程的源系統(tǒng)表。3、需求分析：根據(jù)業(yè)務(wù)提供的需求，以及對(duì)接數(shù)倉(cāng)取數(shù)系統(tǒng)。通過(guò)plsql加工存儲(chǔ)過(guò)程，實(shí) 現(xiàn)需要開(kāi)發(fā)。4、調(diào)度配置：通過(guò)調(diào)度平臺(tái)抽取數(shù)據(jù)以及存儲(chǔ)過(guò)程跑批，實(shí)現(xiàn)ETL作業(yè)跑批。5、shell腳本編寫：編寫shell腳 本，生成取數(shù)腳本，通過(guò)數(shù)倉(cāng)卸數(shù)文件入庫(kù)到Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)。

通過(guò) DS 開(kāi)發(fā) job 比如卸數(shù)、數(shù)據(jù)抽取，轉(zhuǎn)換、清洗 1、ETL 作業(yè)開(kāi)發(fā) 抽?。撼槿≡聪到y(tǒng)的數(shù)據(jù)，到自己的數(shù)據(jù)庫(kù)。源系統(tǒng)以數(shù)據(jù)文件的形式供數(shù)，通過(guò)開(kāi)發(fā) job 從數(shù)據(jù)文件中抽取數(shù)據(jù)到本地庫(kù) 清洗 ：主要針對(duì)系統(tǒng)各個(gè)環(huán)境可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)重復(fù)、不完整等問(wèn)題，通過(guò)抽取將有問(wèn)題的數(shù)據(jù)剔除，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整相應(yīng) 的清洗 卸數(shù) ：通過(guò)開(kāi)發(fā)卸數(shù)作業(yè)生成數(shù)據(jù)文件，供下游系統(tǒng)數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)換：通過(guò)一系列的數(shù)據(jù)加工建立的模型作業(yè)，將業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)換為分析模型的數(shù)據(jù)。 程序優(yōu)化：SQL 優(yōu)化和并行處理、stag 的拆分與合并、選用合理的 stage 、入庫(kù)優(yōu)化、拆分作業(yè) 2、報(bào)表開(kāi)發(fā)：利用 DATASTAGE 加工、轉(zhuǎn)換、清洗后的模型作業(yè)做為數(shù)據(jù)源，用 smartbi、cognos 報(bào)表工具，加工 SQL 開(kāi)發(fā) cognos 報(bào)表和 smartbi 報(bào)表，集 成 visual 門戶訪問(wèn)報(bào)表 3、作業(yè)調(diào)度：通過(guò) moia 工具，集成 datastage ，開(kāi)發(fā) moia 程序、作業(yè)進(jìn)行 ETL 作業(yè)跑批數(shù)據(jù)開(kāi)

萬(wàn)科集團(tuán)系統(tǒng)運(yùn)維。主要負(fù)責(zé)環(huán)境搭建、維護(hù)及監(jiān)控服務(wù)（nagios、zabbix）。如 LNMP、LAMP 架構(gòu)

藥學(xué)

甘肅銀行對(duì)公CRM項(xiàng)目

外派甘肅銀行 CRM 項(xiàng)目。 通過(guò) Oracle 開(kāi)發(fā)存儲(chǔ)過(guò)程，將源系統(tǒng)數(shù)據(jù)加工成模型數(shù)據(jù)，以報(bào)表的形式將數(shù)據(jù)展示。 1、數(shù)據(jù)抽?。簩⑸嫌螖?shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)通過(guò)開(kāi)發(fā) shell 腳本的形式將數(shù)據(jù)抽取到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù) 2、模型數(shù)據(jù)加工：將抽取過(guò)來(lái)的的數(shù)據(jù)通過(guò) plsql 開(kāi)發(fā)存儲(chǔ)過(guò)程，加工、轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)加工成模型數(shù)據(jù) 3、數(shù)據(jù)清理：將抽取或者加工的有問(wèn)題、重復(fù)數(shù)據(jù)等問(wèn)題數(shù)據(jù)修復(fù)、剔除，根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行清理 4、調(diào)度配置：通過(guò) control-m,跑批工具，配置 job 程序， 5、過(guò)程優(yōu)化：將存儲(chǔ)過(guò)程跑批時(shí)間比較長(zhǎng)的過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，保證跑批能在9點(diǎn)跑完

桂林銀行數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目

通過(guò) DS 開(kāi)發(fā) job 比如卸數(shù)、數(shù)據(jù)抽取，轉(zhuǎn)換、清洗 抽?。撼槿≡聪到y(tǒng)的數(shù)據(jù)，到自己的數(shù)據(jù)庫(kù)。源系統(tǒng)以數(shù)據(jù)文件的形式供數(shù)，通過(guò)開(kāi)發(fā) job 從數(shù)據(jù)文件中抽取數(shù)據(jù)到本地庫(kù) 清洗：主要針對(duì)系統(tǒng)各個(gè)環(huán)境可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)重復(fù)、不完整等問(wèn)題，通過(guò)抽取將有問(wèn)題的數(shù)據(jù)剔除，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整相應(yīng) 的清洗 卸數(shù)：通過(guò)開(kāi)發(fā)卸數(shù)作業(yè)生成數(shù)據(jù)文件，供下游系統(tǒng)數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)換：通過(guò)一系列的數(shù)據(jù)加工建立的模型作業(yè)，將業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)換為分析模型的數(shù)據(jù)，在將分析模型的數(shù)據(jù)通過(guò) smartbi和 cognos 工具開(kāi)發(fā)報(bào)表