高层整理仓库数据，数字笔记，人员运行，另外还包括机器操作等数据，也就是查看的意思。
绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万
数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。
没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。
数据仓库是一个用于集中式数据存储和管理的系统，已经成为许多企业和组织中不可或缺的一部分。随着信息技术的不断发展和数据量的不断增加，数据仓库在数据分析和业务决策中扮演着至关重要的角色。它能够提供经过清洗、集成和转换的数据，帮助企业更好地理解自身的业务情况，发现潜在的机会和挑战。
数据仓库不仅可以存储大量的数据，而且还可以将数据按照特定的规则进行整合，帮助企业在决策制定过程中做出更准确的判断。通过数据仓库，企业可以快速地分析数据，发现数据之间的关联性，找到业务中的瓶颈和优化点。
随着人工智能、大数据等技术的快速发展，数据仓库的应用前景变得越来越广阔。数据仓库不仅可以用于企业内部的数据管理和分析，还可以应用于各行业的决策支持、市场分析等领域。
未来，数据仓库将会更加智能化，能够利用机器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据分析和挖掘，为企业创造更大的商业价值。数据仓库不再仅仅是数据的存储和管理中心，更是数据智能化利用的重要工具。
总的来说，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心，具有极其重要的地位和作用。在未来，随着技术的不断发展和创新，数据仓库的功能和应用范围将会不断扩展，为企业带来更多的商业机会和竞争优势。
数据仓库作为企业信息化建设中的重要组成部分，在当今数字化时代扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增长和业务需求的多样化，数据仓库的前景变得更加广阔和迷人。
数据仓库是一个专门用于集成、整理和管理大量数据的数据库系统，通过数据仓库，企业可以实现数据的集中存储、高效查询和多维分析，从而为决策提供有力支持。数据仓库的前景主要体现在以下几个方面：
随着人工智能、大数据分析等技术的迅速发展，企业对数据的需求越来越强烈。数据分析已成为企业制定战略、优化业务运营的关键手段。而数据仓库作为数据分析的重要基础设施，将在未来持续发挥重要作用。
随着数据仓库技术的不断创新和发展，现代数据仓库已经具备了更高的性能、更强大的数据处理能力和更灵活的架构。新兴的数据仓库技术，如基于云的数据仓库、无服务器数据仓库等，正在逐渐成为业界的热点。
随着人工智能技术的快速发展，数据仓库正在与人工智能技术进行深度融合，通过机器学习、自然语言处理等技术，实现对数据的智能分析和挖掘。通过将数据仓库与人工智能相结合，企业可以更好地发掘数据的潜力，实现智能化决策。
在数据泛滥的当下，数据治理和数据安全问题愈发突出。构建健全的数据治理机制和完善的数据安全体系对于数据仓库的长远发展至关重要。数据仓库未来的前景将在很大程度上取决于企业对数据治理和数据安全的重视程度。
未来，智能化数据仓库将成为数据仓库发展的重要趋势。智能化数据仓库通过引入自动化、智能化的数据管理和分析技术，能够提升数据处理效率、减少人工介入，更好地满足企业数据处理需求。
数据仓库作为企业信息化建设的核心组成部分，其前景在当前数字化潮流下显得尤为重要。未来，随着技术的不断创新和业务需求的不断演进，数据仓库将不断完善自身，为企业决策提供更强有力的支持，促进企业的持续发展。
数据仓库分析是指通过深入分析和挖掘数据仓库中的数据，从而发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供有力的支持。随着大数据时代的到来，数据仓库分析已经成为了企业不可或缺的重要工具。
数据仓库分析的方法有很多种，其中最常用的包括数据挖掘、统计分析、机器学习等。通过这些方法，我们可以从海量的数据中提取出有价值的信息，为企业的发展提供有力的支持。
数据仓库分析通常需要经过以下几个步骤：数据清洗、数据挖掘、结果分析和可视化。首先，我们需要对数据进行清洗，去除噪声和异常值；其次，通过各种方法进行数据挖掘，发现隐藏在数据中的规律和趋势；最后，将结果进行可视化，以便更好地理解和应用。
数据仓库分析在各个领域都有广泛的应用，例如市场营销、金融投资、供应链管理、人力资源等。通过数据仓库分析，我们可以更好地了解客户的需求、市场的变化、资源的分配等情况，从而做出更加科学、合理的决策。
提高数据仓库分析的效率可以从以下几个方面入手：使用合适的工具、合理规划和分析范围、注重数据质量和准确性、加强团队沟通和协作。
数据仓库分析是大数据时代下企业不可或缺的重要工具，通过深入分析和挖掘数据，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供有力的支持。同时，提高数据仓库分析的效率也是企业发展的关键之一。
大数据主要有三个特点：实时、多样、量大、价值。大数据不仅量大，对于数据的处理也成为了最基本的配置。大数据还能整合各种各样的数据类型，无论是结构化数据还是非结构化数据都能够进行处理。
在这个时代，数据依然是最重要的，如何在利用的时候控制好数据，是对一个企业的考验。数据在生活中是无处不在的，手机产生的记录、移动互联网产生的数据、取款时产生的数据、购物时产生的数据、行李从一个城市到另外一个城市产生的数据等。就算一个小小的店铺，卖出一瓶饮料，也会产生数据，而数据就记录着这个世界的存在与变化。
当某个企业的数据量巨大、资产非常重要时，就需要对它进行管理控制。如今数据已经成为了企业的资产。在以前，数据被人们看作是附属物，而不是资产。只要企业进行交易就会产生这些附属物，而现在发现这些交易的数据信息中蕴含着用户的需求，成千上万条信息积累下来，就能够准确的知道用户的需求，为用户这几新的产品，在营销上就产生了新的价值。所以，数据就成为了企业的资产，需要被管理和控制起来。
近几年，数据的控制管理工具发展的很缓慢而且它只是一些大型公司的工具，有实力的公司才会为它买单，这就让数据的控制管理变得高高在上，这就让数据作为资产还只停留在理念的层面上。
人们也一直在讨论，数据仓库能给企业带来什么？数据仓库对数据的控制主要体现在以下6个方面：
企业要通过快速、及时、方便、安全、准确、整合这6个方面对数据库进行有效的控制。下面具体介绍一下数据库对数据控制的体现方面，其内容包括以下几点：
1.对数据快速的访问
利用数据仓库模型中的软件和硬件对数据快速的访问。比如刚收集来的数据，选择是否需要存储，或是采用其它的存储技术。
2.能确保数据的整合性
当企业需要一年内的大量数据，或者是企业的视图数据时，需要数据库模型的整合支持。
3.保障数据的及时性
当数据批量抽取不足够时，需要及时的对数据进行数据流处理。
4.控制让数据的访问更便捷
不仅将数据以表格的形式进行控制管理，还可以将数据以字段的形式进行管理，这样就可以将数据分成更小更细的数据进行控制。
5.控制管理后的数据能够保证数据一致性，让数据变得更加的可信。
6.对数据进行权限管理
对数据加以控制后，可以防止企业的数据外漏，保障了数据的访问安全。
传统的数据库并不能对数据进行分析控制，数据仓库的兴起，使传统的数据库和面向分析的分析型数据分离开来，形成各自的形式。数据仓库的形态一般都是软硬一体，这样能够提供最佳的控制效果。这样的数据库会采用更先进的查询技术，以大规模并行处理和列式处理为代表。
另外，新兴的互联网企业也在尝试一些性的技术对大数据进行控制，比如谷歌的MapReduce，就能够对数据很好的控制。一些相对低廉的数据仓库也能够降低数据控制的门槛，一些小型的公司不必和大型的公司去较真价格。有开源的产品和足够的硬件存储，再加上一支专业的团队，就可以构建一个数据仓库平台，对数据进行有效的控制。
数据仓库的网络要求必须拥有稳定，而且符合功率的网速条件才可以达到要求
随着信息时代的快速发展，数据量呈指数级增长，数据对企业的价值和意义愈发凸显。在这一背景下，数据仓库作为管理和分析大规模数据的重要工具被广泛应用。数据仓库是一个用于集成、清洗、存储和分析来自一个或多个数据源的数据的集合，其设计和实施对企业的业务决策和竞争力具有重要影响。
当前，在数据仓库领域，我们可以观察到以下一些现状和趋势：
1. 数据量持续增长：随着大数据和物联网技术的发展，企业数据量迅速增长，数据仓库需要应对海量数据的存储和处理需求。
2. 多样化数据源：企业数据来自各种渠道和形式，如内部关系型数据库、外部数据服务、社交媒体等，数据仓库需要具备多源数据集成能力。
3. 实时数据分析：随着业务竞争的加剧，实时数据分析需求不断增加，数据仓库需要支持快速数据更新和实时查询。
4. 云化趋势：越来越多的企业将数据仓库部署在云端，享受云计算的灵活性和扩展性，降低维护成本。
随着技术的不断进步和业务需求的变化，数据仓库领域也在不断演进，未来的发展趋势主要包括以下几个方面：
随着大数据技术的成熟和应用，数据仓库将更多地面向大数据处理和分析，包括批处理、流处理和交互查询，满足企业对大规模数据的需求。
数据湖架构作为一种新的数据管理模式，将数据存储在原始格式中，通过数据目录和元数据管理实现数据的共享和分析，数据仓库将向数据湖架构演进。
人工智能技术的快速发展将驱动数据仓库向智能化方向演进，包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等技术的应用，提升数据分析的精准性和效率。
数据安全和合规性始终是企业数据管理的重要议题，数据仓库将加强数据加密、访问控制和合规性监管，保障数据的安全和隐私。
综上所述，数据仓库作为企业数据管理和分析的重要基础设施，在当前和未来都扮演着关键角色。随着技术的不断进步和业务需求的变化，数据仓库领域也在不断更新和升级，不断适应新的挑战和机遇。
因此，企业应该关注数据仓库的发展趋势，不断优化数据管理和分析能力，以应对日益激烈的市场竞争，实现持续创新和增长。
在当今数字时代，数据已成为企业获取洞察力和做出决策的关键要素。随着企业数据量的不断增长，数据仓库的重要性也日益凸显。数据仓库是一个用于集中存储和管理数据的系统，它可以帮助企业组织、整合和分析大量的数据，从而提供有价值的信息。
然而，数据仓库发展到今天已经呈现出一些新的趋势和挑战。本文将探讨当前数据仓库的现状，包括技术发展、应用场景以及面临的挑战。
随着云计算和大数据技术的快速发展，数据仓库的技术也在不断进化。传统的数据仓库架构逐渐被云数据仓库所取代。云数据仓库具有无限可扩展性、弹性伸缩性和低延迟等特点，同时还能降低成本和复杂性。
此外，人工智能和机器学习的崛起也对数据仓库提出了新的要求。数据仓库需要具备智能化分析、自动化管理和实时处理的能力，以满足企业对数据洞察的需求。
数据仓库在各行各业都有广泛的应用场景。以下是一些常见的应用领域：
尽管数据仓库具有许多优势和应用价值，但在实践中也面临一些挑战。以下是一些常见的挑战及其解决方案：
数据仓库作为企业数据分析和决策支持的重要工具，在当前数字化时代发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，数据仓库正朝着智能化、弹性化和安全性发展。然而，企业在建立和管理数据仓库过程中仍需面对一些挑战，需要采取相应的解决方案来确保数据质量和安全。
总而言之，数据仓库不仅仅是存储和管理数据的工具，更是帮助企业发现洞察力、做出明智决策的关键支持系统。对于那些希望在竞争激烈的市场中取得优势的企业来说，搭建现代化的数据仓库已经成为不可或缺的一环。
