一、背景
最近领导和团队沟通，想提高数据建模团队的能力。结合自己工作的经验和朋友的交流，来总结下如何去做。
二、我做过什么
很多大数据数据仓库人员都是从事过传统BI业务或者数据库业务的。传统BI一般都是Oracle存储过程，O是真的牛，很多银行和电力业务目前还是存储过程写的业务代码。自己曾经亲身经历过，两千行的业务package，写起来和改起来特别有“成就感”！后来听说了Hadoop，网上自己自己找资料，Win环境搭建了起来，现在去百度还能搜到那篇文章。后来再也不推荐别人去碰Win搭建Hadoop！
后来机遇，进了大数据行业，参与主导了一些大数据从无到有的建设过程。真的很感谢那段晚上十点后回家的岁月，还有工作中的伙伴，这段工作算是自己的一个能力的很大提升。从没有接触过Linux到写过近1000行的数据处理脚本，现在公司应该还在用吧。接触运维了百亿级别数据聚合秒出的Vertica （商业软件真好用），建了一个100多人的技术交流群，虽然不活跃，但确实帮到很多人。（还专门申请了一个Vertica的域名，部署了自己博客 http://vertica.club/ ,又该续费了……）
了解了zeppelin，参与了早期的一些功能建议和验证，虽然后来工作中没用到，自己也没有再跟社区，但这个工具真好用，这是专门给数据人的工具，非常好，可以写出很漂亮的数据报告。(下面找我名字吧…)
三、数据人应该做什么
还是说说我熟悉的数据仓库建设。个人认为数据人员可以走两个大方向提升自己(当然数仓理论知识必须得掌握)，一、精通业务，熟练SQL，加强工程能力。记住工程能力很重要！二、了解算法，掌握PYTHON，熟练做分析。我是那种什么都想做的人……
1）、精通业务，就要做到业务指标的标准由你说了算，努力成为业务专家，参与一些重要指标的定义。比如去看公司的Wiki，通过在公司熟悉的同事找到业务架构负责人，了解相关资料。
2）、熟练SQL，并不仅仅是熟练写。要做到了解SQL的执行计划，掌握执行数据库环境的调优。当然很多人会说这是DBA做的工作，但是数据人应该比DBA写的SQL多吧，当你发现你写的一段逻辑能从1个小时优化到5分钟，你就会发现这是多有成就感。掌握数据库，要从数据库的存储架构出发，掌握数据库的简单管理，熟练应用场景。最终你掌握几种数据库使用后，你会发现你能够帮助公司或部门做数据库选型了。
算法这个笔者自己现在还没真正入门，学习中……，欢迎大神带进门！
四、如何做
1），既然是做大数据的数据仓库，对大数据各个组件要有了解，对大数据整个处理架构要有了解，从数据采集，到处理，再到数据展示，数据运营等，都需要了解。推荐一本书《大数据之路》，很感谢上家公司选购了这本书，给员工看。
2），SQL 熟能生巧，其实可以尝试用SQL写一些小工具，记得自己15年的时候闲暇写了一个身份证解析的包，大家用着很不错。附上代码 ：https://blog.csdn.net/windyqcf/article/details/46048657
3），养成笔记的习惯，记得刚开始接触Vertica数据库的时候，自己上网百度，很少有资料，没办法，只能自己看英文版的官方文档，在自己的环境和工作中尝试总结，形成博客，慢慢发现自己积累了很多。
