数据仓库在CRM中发挥多大作用
1）数据仓库系统提供了标准的报表和图表展示功能，数据仓库内的数据来源于不同的业务处理系统，而数据仓库系统展示的数据是整个企业的数据集成，数据仓库的作用就是利用这些最宝贵的业务数据作出最明智的商业决策。
2）数据仓库支持多维分析。多维分析通过把一个实体的属性定义成维度，使用户能方便地从多个角度汇总、计算数据，增强了数据的分析处理能力，通过对不同维度数据的比较和分析，增强了信息处理能力。多维分析是数据仓库系统在决策分析过程中非常有用的一个功能。
3）数据仓库是数据挖掘技术的关键和基础。数据挖掘技术是在已有数据的基础上，帮助用户理解现有的信息，并且在当前信息的基础上，对未来的企业状况作出预测，在数据仓库的基础上进行数据挖掘，可以针对整个企业的发展状况和未来前景作出较为完整、合理、准确的分析和预测。
数据仓库工程师是什么
数据仓库工程师是一个专注于数据仓库设计和构建的职业人员。数据仓库是一个特殊的数据库，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。数据仓库工程师的主要工作职责包括：
1. 数据仓库架构设计：设计和构建数据仓库的架构，确保数据仓库能够支持业务需求。
2. 数据仓库管理：确保数据仓库的可靠性、安全性、稳定性和性能。
3. ETL数据集成：设计和开发数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加工（Load）（ETL）过程，使得数据能够从源系统中抽取并预处理到数据仓库中。
4. 数据挖掘和业务智能：使用数据挖掘和业务智能工具，从数据仓库中获取有价值的业务信息，帮助企业提高业务效率、优化业务决策。
5. 数据质量保证：记录、监控和维护数据仓库，确保数据质量符合标准和架构设计规范。
6. 数据仓库优化：诊断数据仓库的性能和瓶颈，采取必要的手段，提高数据仓库的性能。
数据仓库工程师需要具备扎实的数据库、数据仓库和数据挖掘技能，同时也需要具备业务分析能力和团队协作精神。越来越多的企业需要数据仓库工程师来帮助他们解决数据相关问题，因此该职位也愈发重要。
数据挖掘分为哪两大类
1）根据挖掘的数据库类型分类：数据挖掘系统可以根据挖掘的数据库类型分类。数据库系统本身可以根据不同的标准（如数据模型、数据类型或所涉及的应用）分类，每一类可能需要自己的数据挖掘技术。这样，数据挖掘系统就可以相应分类。
例如，根据数据模型分类，可以有关系的、事务的、对象-关系的或数据仓库的挖掘系统。如果根据所处理数据的特定类型分类，可以有空间的、时间序列的、文本的、流数据的、多媒体的数据挖掘系统，或万维网挖掘系统。
2）根据挖掘的知识类型分类：数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类，即根据数据挖掘的功能分类，如特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类、离群点分析和演变分析。一个综合的数据挖掘系统通常提供多种和/或集成的数据挖掘功能。
此外，数据挖掘系统还可以根据所挖掘的知识的粒度或抽象层进行区分，包括广义知识（高抽象层）、原始层知识（原始数据层）或多层知识（考虑若干抽象层）。一个高级数据挖掘系统应当支持多抽象层的知识发现。数据挖掘系统还可以分类为挖掘数据的规则性（通常出现的模式）与挖掘数据的奇异性（如异常或离群点）。一般地，概念描述、关联和相关分析、分类、预测和聚类挖掘数据的规则性，将离群点作为噪声排除。这些方法也能帮助检测离群点。
3）根据所用的技术类型分类：数据挖掘系统也可以根据所用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互程度（例如自动系统、交互探查系统、查询驱动系统），或所用的数据分析方法（例如面向数据库或面向数据仓库的技术、机器学习、统计学、可视化、模式识别、神经网络等）描述。复杂的数据挖掘系统通常采用多种数据挖掘技术，或采用有效的、集成的技术，结合一些方法的优点。
4）根据应用分类：数据挖掘系统也可以根据其应用分类。例如，可能有些数据挖掘系统特别适合金融、电信、DNA、股票市场、e-mail等。不同的应用通常需要集成对于该应用特别有效的方法。因此，泛化的全能的数据挖掘系统可能并不适合特定领域的挖掘任务
数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
大数据管理与应用专业
该专业是以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。开设课程有:微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。专业代码:120108T，学制为四年，授予学位为管理学学士，专业类别为管理科学与工程类。
