数据仓库运维基础（急）
一、运维管理员的定义： 运维管理员是指负责公司办公信息和有效运行、维护和管理的技术人员。
二、运维管理员的工作的主要内容： 1、负责公司办公设备和网络的日常维护及管理，能兼职公司网络产品的推广，网店的运维； 2、负责处理各种计算机应用软件、、病毒杀毒等，同时为其他部门提供软硬件技术支持； 3、负责电脑周边设备（打印机、扫描仪、传真机、复印机、等）安装； 4、负责公司IT设备的采购和验收； 5、负责设备和软件的安装； 6、负责公司内部业务系统的运维； 7、优化，规划调整设备配置，完成路由器\\\/交换机\\\/防火墙的配置施工，参与服务器与应用系统的管理，确保系统的稳定可靠运。
请问DBA与数据仓库的工程师有什么联系呢
本人做的运维，其志向一直是DBA,是不是数据仓库更高级一些
做老本行呗
别的能做什么。
现在云计算和大数据在国内非常的火，包括已经成熟的inter和ibm,我的建议就是你多学点关于这方面的知识，提升自己也许会有更好的发展。
祝你好运
仓库5s管理制度
我前段时间也遇到了这种难题，我们厂是属制品的，产度容易吸热，夏天一来，仓库里闷热的感觉实在是让人累觉不爱。
老板发话让我购置一批设备改善一下仓库高温环境，我花了点时间做了一番研究，正好在这里派上用场了，希望可以帮到题主
1、仓库几乎都有一个共同的环境特点：空间面积大体积更大，而且上班的工作人员不多，且分布得特别分散，不管是砖墙结构还是钢结构铁皮瓦仓库都有面积很大，高度比较高，积热快散热慢等环境特点。
2、通常来说，仓库降温的方式有两种：自然降温和设备降温。
自然降温一般有像开窗通风、地上喷水以及厂房内放入冰块等等方式，虽然操作简单，成本较低，但这些方式效果差，覆盖面狭小，操作费事费时，而且见效非常慢。
3、如果有资金条件的话，还是比较建议使用设备降温的方式，比如空调降温、风机降温、湿帘墙降温、喷雾降温等，但是同样也有利弊。
比如说传统空调降温，对于很多仓库来说，安装及维护成本肯定过高了，能耗更不能接受。
而若使用壁扇降温的话，辐射范围小，不适宜远距离送风，挂在墙壁上又有一定的安全隐患，而且效果也不是那么明显；湿帘墙降温，湿度大，对仓库产品有影响，一般安装在窗户，大面积的湿帘墙会对仓库采光产生严重影响；喷雾降温湿度更大，喷雾直接作用于仓库物料，会让物料霉变。
4、综合各方面考虑，我最后挑来挑去选了环保空调，一开始我还不太了解这种产品，后来听说原来很多仓库都在使用它，安装和运维成本低，降温效果佳，可将室内空气快速降温5-12度，无需预冷，能耗也低，非常适合仓库使用。
我们仓库先后安装了18台佳锋环保空调，投资跟传统空调相比，节省很大一笔开销，重要的是仓库空气质量明显改善。
经过数个月的观察，之前担心仓库产品会受到湿气影响，但是发现并不存在这个问题，确实没有水汽吹出来，当然为了以防万一也备用了几台除湿机来干燥环境。
什么是数据中心
中心是企业的业务系统与数据资行集中、集成、、分析的场地、工具、流程有机组合。
从应用层面看，包括业务系统、基于数据仓库的分析系统；从数据层面看，包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的集成\\\/整合流程；从基础设施层面看，包括服务器、网络、存储和整体IT 运行维护服务。
数据中心-建设目标 数据中心的建设目标是：1、全面建成公司总部和网省公司两级数据中心，逐步实现数据及业务系统的集中； 2、建立企业数据仓库，提供丰富的数据分析展现功能；3、实现数据的唯一性与共享性；4、建立统一的安全体系，保证数据及业务系统的访问安全；5、结合数据中心建设，完善数据交换体系，实现两级数据中心间的级联；6、实现网络、硬件、存储设备、数据、业务系统和管理流程、IT采购流程、数据交换流程的统一集中；7、统一的信息管理模式及统一的技术架构，能够迅速地实施部署各种IT系统，提升管理能力。
数据中心-系统结构 数据中心采用总部和网省两级进行部署，两级数据中心通过数据交换平台进行数据的级联。
数据中心逻辑架构包含：应用架构、数据架构、执行架构、基础架构（物理架构）、安全架构、运维架构。
应用架构：应用架构是指数据中心所支撑的所有应用系统部署和它们之间的关系。
数据架构：数据架构是指每个应用系统模块的数据构成、相互关系和存储方式，还包括数据标准和数据的管控手段等。
执行架构：执行架构是指数据仓库在运行时态的关键功能及服务流程，主要包括ETL（数据的获取与整合）架构和数据访问架构。
基础架构（物理架构）：为上层的应用系统提供硬件支撑的平台（主要包括服务器、网络、存储等硬件设施）。
安全架构：安全架构覆盖数据中心各个部分，包括运维、应用、数据、基础设施等。
它是指提供系统软硬件方面整体安全性的所有服务和技术工具的总和。
运维架构：运维架构面向企业的信息系统管理人员，为整个信息系统搭建一个统一的管理平台，并提供相关的管理维护工具，如系统管理平台、数据备份工具和相关的管理流程。
数据中心-工作原理 数据的获取与整合也叫ETL（Extract，Transact，Load），是在确定好数据集市模型并对数据源进行分析后，按照分析结果，从应用系统中抽取出与主题相关的原始业务数据，按照数据中心各存储部件的要求，进行数据交换和装载。
数据的获取与整合主要分为数据抽取、数据转换、数据装载三个步骤。
ETL 的好坏，直接影响到数据集市中的数据质量。
数据仓库区是专门针对企业数据整合和数据历史存储需求而组织的集中化、一体化的数据存储区域。
数据仓库由覆盖多个主题域的企业信息组成，这些信息主要是低级别、细粒度数据，同时可以根据数据分析需求建立一定粒度的汇总数据。
它们按照一定频率定期更新，主要用于为数据集市提供整合后的、高质量的数据。
数据仓库侧重于数据的存储和整合。
数据集市是一组特定的、针对某个主题域、部门或用户分类的数据集合。
这些数据需要针对用户的快速访问和数据输出进行优化，优化的方式可以通过对数据结构进行汇总和索引实现。
对数学感兴趣可以学什么专业
数据分析师、爬虫工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、Hadoop工程师、数据运维工程师、数据架构工程师、XXX算法工程师、数据科学家、数据仓库建模，数据ETL，数据分析
