大数据运维工程师的工作职责
职责:
1.负责项目系统部署实施的过程执行;
2.负责日常系统维护、产品上线实施和故障处理;
3.负责收集系统维护过程中的系统缺陷和软件缺陷,提出合理化改进建议和意见;
4.为目标客户提供系统技术培训和技术支持,完善系统维护知识库建设。
任职要求:
1.具备专科及以上学历,计算机、软件等相关专业毕业,5年以上相关工作经验;
2.具备千万级用户量/设备的大型互联网/物联网系统建设运维经验及项目管理经验,熟悉互联网/物联网系统主流架构;
3.熟悉Tomcat、Nginx、IIS、Redis、MQTT和Apache等主流中间件及Docker等容器技术;
4.熟悉windows server、Linux等主流操作系统的使用;
5.掌握Postgresql(主要)、Oracle、Mysql等主流数据库的使用,包括存储过程开发,能编写高效SQL。
6.熟悉Zabbix、Telegraf+InfluxDB+Grafana等监控工具使用及Python脚本优化;
7.掌握SVN/Git/Puppet/jenkins等自动化运维工具,具备应用服务安装配置、管理维护、故障分析和系统性能分析优化经验。
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篇1:数据库管理员的具体职责范围
职责:
1、负责数据库、数据仓库的运行维护及管理,包括数据库的备份回复,性能监控、调试和优化、安全管理、日志分析、数据迁移、解决突发和疑难问题等;
2、负责数据库管理相关规则的设计,完成SQL语言的编写,为分析、挖掘人员提供数据库技术支持;
3、根据项目需求完成所需SQL语言的编写(包括存储过程、函数)等,对专项内容进行分析,并最终形成文档;
4、根据业务需求优化数据存储结构,负责系统数据库定期检查以及性能分析与调优;
5、其他相关数据库管理和维护工作。
任职要求:
1、计算机相关专业本科或本科以上学历,1年以上数据库管理经验;
2、熟练掌握数据库管理与优化,具备Oracle数据库服务器运维和管理经验;
3、熟练掌握Oracle集群、负载均衡方案,了解相关可用技术方案;
4、精通数据库原理、精通Oracle核心参数的设置和调整;
5、精通Oracle数据库系统安装、管理、监控、数据备份、数据恢复,数据报表等日常运维工作;
6、有良好的沟通技巧和服务意识,快速处理系统突发事件的能力和丰富的数据库管理、运维调优经验,能独立完成DBA管理任务。
篇2:统计局数据自查报告
根据湖南省统计局、国家统计局湖南调查总队、湖南省监察厅、湖南省司法厅联合下发的《关于联合开展统计执法大检查的通知》( 湘统[2019]46号)精神,我区认真开展了自查,切实查找本区统计工作的突出矛盾和问题:
一、高度重视、加强领导、推动统计数据质量检查顺利开展
《关于联合开展统计执法大检查的通知》以来,我们迅速召开党政会议和全局专题工作会议及乡镇街道迎检和自查会议,重点学习了省、市通知精神,使全区上下明确了此次检查工作的实际意义和工作方法,进一步增强了落实通知精神的自觉性,为把通知精神传达好,贯彻好,落实好打下了组织基础。
二、夯实基础、健全机制,确保统计工作质量检查成效显著
统计工作的高质量是统计数据准确性、科学性的保证,其关键在于基层。近年来,我们加大投入,加强了乡镇街道统计队伍建设,累计投入万元,为乡镇街道统计站配备了微机等办公用品,购置齐全了各种硬件,实现了网上直报,使其更好地发挥组织领导和综合协调统计工作的职能。健全统计网络,坚持保障经费、落实待遇、提高素质,保持了工作的连续性。逐步建立健全统计原始证录、统计台帐制度和岗位目标责任制度,推动了整体工作的规范化、制度化。每年至少开展两次大检查,促进了统计基础工作的规范、科学,统计数据的准确、详实。围绕此次检查,我们进一步健全了各街道乡镇包管片区的包保责任制度,确保了各项工作的落实。
三、严格执法、稳妥推进,全面开展统计调查数据质量检查
我们严格按照《关于联合开展统计执法大检查的通知》,结合我区实际,采取自查、抽查等形式对各基层单位统计调查数据进行了全面检查。工作中,切实做到了有法必依,执法必严,违法必究,纠正数据错误处,具体包括以下几个方面的问题:一是部分基层单位和个体户不够重视统计工作,统计制度不健全,统计信息闭塞,档案资料归档不及时、不规范,统计人员变动相对频繁,造成了统计资料遗失、统计数字不能衔接,统计人员业务素质不高等现象,严重影响了统计工作的连续性,及时性、准确性和全面性;二是统计数据质量有待提高,报表数据逻辑性差,一些统计数据计算错误,指标含义混淆;三是统计事业经费严重不足,工作清苦。大部分乡镇财政、民政、土管、计生等工作人员均有工作津贴,而统计部门因自身经费严重不足,没有能力给基层统计人员予以补助,统计人员没有任何补贴,有的乡镇统计人员连送报表的旅差费都不能保证,而基层单位的统计人员也一般由财务人员兼职,没有额外的补助,从而影响了工作人员的积极性。
四、强化措施、积极整改,推动商业贸易统计工作再上台阶
针对检查发现的问题,为进一步提高统计调查数据质量,推动全区商业贸易统计工作再上台阶,我们提出了切实可行的整改方案和明确了下步努力方向。一是强化数据质量意识,进一步提高基层单位和个体户统计工作的重视程度。二是健全工作制度。逐步健全日常工作、责任分工、目标考核、奖惩约束等一系列制度,严格落实,确保工作制度化、规范化。三是改进工作方法。推广“三查三审三比较”的方法,三查即:一查逻辑和数量关系;二查计量单位是否准确;三查属性指标是否正确。三审即:一是基层单位统计自审;二是乡镇街道初审;三是计算机汇总审核。三比较即:帐表、帐实数据比较;上下级单位数据比较;本期数据与前期基数比较。四是加大统计执法力度。在日常督促检查的同时,根据工作实际,适时开展统计专项治理。
基层统计工作是统计大厦的基石,近年来,我区统计工作在区委、区政府的正确领导和上级业务主管部门的精心指导下,经过广大统计工作者的共同努力,取得了较好的成绩,统计工作在北湖区经济社会发展中发挥着重要的决策咨询作用。但相对来说,基层的统计工作,与国家进一步加强基层统计工作的要求相比还存在一定差距。因此,我局商业贸易股将会对本次自查结果,在将来的工作里,找准统计工作的薄弱环节和突破口,切实加强商业贸易的统计工作。
篇3:数据员个人工作总结
在市委、市政的领导和关心下,在自治区农普办的业务指导下,经过市农普办和县区农普办全体人员的通力合作,我市第二次农业普查数据处理工作接近尾声。现将全市农业普查数据处理工作总结如下:
一、数据处理基本情况
我市共有1602个普查区、17010个普查小区,涉农单位1960家,需要录入的普查表有200多万张。我市农普数据处理工作全部安排在市一级开展,分为光电录入和Apras逻辑审核两个阶段,两个阶段同时进行。市农普办调配二十多台电脑,加上自治区调拨的12台电脑,约有30多台PC机用于农普数据处理工作。
整个普查数据处理工作从准备阶段到数据上报,历时一年半时间,经历了数据处理组组建阶段、清查处理阶段、设备安装调试阶段、培训阶段、光电录入阶段、逻辑审核阶段、数据上报阶段等。我市光电录入工作开始于20xx年4月上旬,采取外聘实习生和市农普办工作人员相结合操作的方式,由实习生进行扫描、校验、审核整个流程的操作,农普办人员在旁监督以保证扫描录入的质量。全面的光电录入工作于6月12日结束,期间共扫描普查表2300579张,平均每天扫描3万张左右,最高一天扫描约7万张的普查表。Apras逻辑审核开始于4月中旬,采取的方法是由乡镇人员操作对本乡镇的数据进行逻辑审核、改错,市农普办业务组人员控制总体数据质量。为确保数据质量,市农普办多次召开现场培训会,通过制定、执行完整的工作流程,从而对Apras审核进行全程监控。市农普办先后组织了20批约400人次参加了农普Apras逻辑审核工作,整个审核工作于7月下旬结束。市农普办还结合我市的实际,发挥创新能力,在国家下发的Apras程序制度基础上,新增了19条审核公式和10张汇总表用于数据质量控制。8月下旬,我市农普数据顺利通过自治区审核并上报至国家。
二、主要做法
(一)领导重视,为数据处理工作提供强有力的组织保障。
数据处理作为整个农普工作的重要环节,关系到农普工作的好坏,我市农普数据处理工作之所以顺利开展,与市农普办领导密切关心分不开的。农普办领导经常对数据处理工作进行检查指导,及时纠正数据处理工作错误,协调解决数据处理工作遇到的困难。
市农普办领导从普查经费中划拨出数据处理专项经费,用于保障数据处理培训、外聘数据处理人员劳务费、购买数据处理用服务器和PC机等电子设备、网站建设和网络正常运行以及平时日常办公所需要的支出,保障了农普数据处理工作的顺利进行。
(二)精心准备,成立农普数据处理组,制定本市普查数据处理实施。
根据南农普办字11号文《南宁市第二次全国农业普查领导小组办公室成员职责分工方案》的要求,在市农业普查领导小组办公室专门设立数据处理组,并以文件形式明确了数据处理组的工作职责,处理组成员由市统计局计算站业务骨干组成。
根据国家和自治区的普查数据处理实施方案要求,结合南宁市的实际情况,我们制定了农普数据处理实施方案。方案明确规定了整个农普数据处理工作流程、处理模式,建立了数据处理工作岗位责任制,确保了系统管理、扫描、识别、校验、审核、任务管理、数据管理岗位责任到人。市农普办还制定了一些数据处理工作规定,如计算机房管理规定、机房日常工作管理要求等。
(三)密切配合,做好农普清查数据处理工作,为普查正式开展夯实基础。市农普数据处理组积极配合业务组开展农普清查摸底工作,协助业务组完成清查快速汇总工作。
(四)认真筹备,做好数据处理环境的落实、数据处理系统的集成和设备补充工作。
市农普办及时落实了数据处理工作的场地,并对数据场地按要求进行了改造,保证独立接地并且小于1欧姆。购置了17台PC机,在机房安装了一台格力5P天井式空调,给机房配备了打印机,调配5台电脑和2台服务器用于Apras逻辑审核工作,并更新了机房的两台UPS。
及时接收自治区下发的数据处理软、硬件,及时组织数据处理组人员组装设备、安装程序、调试网络、测试系统集成,搭建了与外部隔绝的农普数据处理专用网络,保障了数据处理按时开展。同时,落实了资料周转、调阅和管理的资料库用房。
(五)精心挑选,做好数据处理人员选调和培训工作。
根据农普工作要求,市农普办从各成员单位抽调了一批年纪轻、学历高、业务精的同志充实到农普数据处理工作中来,在数据处理工作各环节担当监督员、审核员等重要角色。并从南宁市有关院校挑选出39名学生参加光电录入和Apras逻辑审核工作。
市农普办多次派出业务骨干参加国家、自治区举办的各种数据处理工作的培训会,结合本市实际制定了详细的培训计划,对我市参加数据处理工作的县区及外聘的人员进行数据处理技术的培训。培训取得良好效果,受训人员熟练理解培训内容和掌握了相应的操作技巧,极大促进了我市农普数据处理工作顺利开展。
(六)合理安排,做好各县区普查表上交及数据处理工作中原始资料的登记交接工作。
制定原始资料交接流程,制作了交接登记表,规定各县区上交普查表的时间,指定专人负责资料的交接工作,原始资料有专门地点存放,专人进行管理,已录入和未录入的资料分开存放,避免了在资料管理上出现混乱。
在光电录入和逻辑审核过程中,每个环节普查表的流转均有详细的记录。特别是在光电录入环节中,有专人领取普查表并由专人负责回收领取的普查表,对于已扫描、已校对、已审核的普查表均有明显标识。
(七)精心组织,做好普查表光电录入和逻辑审核工作。
在自治区下发的12台PC机的基础上,我市又购置一批PC机用于光电录入工作。制定了规范的录入工作流程,领表、扫描、校验、审核、收表等环节均定人定岗,专人负责,市级和县级排出专业人员负责跟班答疑。参与录入工作的人员实行两班倒,每班设有一个由市农普办人员担任的班长负责对光电录入的全面调配。每班交接有详细的交接单,记录清楚前一班未完成的工作、已领出报表的小区名。
数据处理组负责把光电扫描的数据从光电录入系统导出,再导入到Apras逻辑审核中,并进行审核,记录好审核出来的错误笔数。当光电录入导出时遇到错误,数据处理组人员将错误清单打出,交由光电录入当班班长处理。
Apras逻辑审核由乡镇人员操作完成,乡镇人员负责审核、修订本乡镇的农普数据。市农普办统一协调,安排各个乡镇进行数据处理的时间,业务组和数据处理组人员实时监控,当发现问题、错误,及时告知相关乡镇的人员。为进一步控制好我市的数据质量,市农普办结合我市的实情,发挥创新能力,在国家下发的Apras程序制度基础上,新增了19条审核公式和10张汇总表。光电录入工作基本结束后,原先参与光电录入的人员立即转入到Apras逻辑审核的工作。
(八)严格执行,做好农普图像、数据的备份和处理设备的维护工作。
数据处理组对光电录入系统进行刻盘备份,定期对光电扫描的图像和Apras逻辑审核的数据进行备份,图像可以通过程序定时自动备份,Apras中的数据通过人工定时备份。接入农普数据处理专用网络的每台电脑上均装有国家下发的VRV北信源杀毒软件,并对其设置了定时自动查杀病毒。由于措施得当,整个数据处理工作中未出现因操作不当或不及时备份或未及时查杀病毒而造成数据和图像丢失现象。
每天工作结束时,均要求扫描仪操作人员对扫描仪进行清洁。数据处理组每个月定期对扫描仪进行深度清洁。当扫描仪出现故障超出能力范围时,数据处理组均能及时与赞华公司联系,请技术人员上门维护处理故障。其他设备在农普数据处理工作期间未出现任何故障。
及时对光电录入系统和逻辑审核系统进行升级。一旦国家农普网或自治区下文件更新,市农普办数据处理组均能及时对市级相关程序按要求进行更新(包含Apras制度更新),避免出现更新不及时而耽误整个数据处理进程的事件。
(九)服从调配,积极配合全区农普数据处理工作的开展。
根据自治区的要求,在光电录入期间,我市先后支援了贵港市和北海市各一台光电扫描仪,支援贵港市四台PC机,有力支持了兄弟市的数据处理工作。在数据上报后,及时返还了自治区下发的所有扫描仪、PC机、服务器等数据处理设备。
(十)按时保质,做好普查数据质量检查、评估和上报工作。
市农普办安排有专人负责统计每天的光电录入进度,并按照要求及时向自治区上报光电录入进度。
严格按照规定的内容、时间和方式向自治区农普办上报我市农普数据和扫描图像。在上报数据之前,数据经市农普办业务组进行了分析和评估,符合要求的评估报告及有关文字随同普查数据一并上报自治区。
对于自治区审核反馈的数据和错误清单,及时组织人员进行核实、修订,及时按规定再次上报数据。
(十一)密切配合,做好普查数据事后质量抽查工作。
数据上报后,根据自治区农普办的安排,我市派出业务组组长和数据处理业务骨干参加了普查数据事后质量的抽查工作。在整个抽查工作中,我市按照自治区农普办的要求,严格把关,认真完成抽查工作的每一个步骤。我市农普数据处理工作质量得到了较大提升。
三、今后工作计划
下一步数据处理工作的重心将转移到数据资料的开发上。我们计划在自治区反馈数据后,立即组织人员对全市农普资料进行系统整理,及早开展本市的农业普查资料汇编的编辑工作,完成县区一级的汇总并向其反馈相关数据和资料,努力搞好农业普查数据库的建设工作。
篇4:数据分析经理的职责职能
职责:
1、负责公司运营数据统计和分析,并形成日、周、月、季、年数据分析报告;
2、优化运营数据模型,对运营各个环节提出建设性的改进方案;
3、收集和分析异常运营数据,为运营提供有效的数据支持,并根据数据提出有效的应对策略和需求分析;
4、负责公司市场、行业、竞争对手情报收集,并利用与运营决策;
5、负责统计各类数据,定期更新数据库,完善数据指标体系;
6、牵头开发新的数据报表,完善建立业务数据的多方面监控体系;
7、与外部门沟通,优化数据,报表的提取流程及途径;
8、与团队一起完成数据分析报告及定向分析报告,对内支持运营团队的业务数据需求。
9、完成领导交办其他工作任务;
职位要求:
1、大学本科及以上学历,数学、统计学、专业优先;
2、精通excel、ppt等office办公软件(必须条件)
3、具有清晰的逻辑思维能力,良好的沟通表达能力;身体健康无疾病
4、具有互联网数据分析工作经验者优先;
篇5:数据仓库工程师的主要职责
职责:
1. 维护数据库稳定运行,持续发现和解决潜在的问题;
2. 负责数据库的性能优化,使用新技术和新架构满足日益增长的业务需求;
3. 负责数据库的监控系统设计,为开发团队提供平台支持;
4. 负责数据库的运维方面的相关工作,包括数据库的安装部署、压力测试、备份恢复、知识库管理等
5. 负责数据库进行容量规划、架构设计,提高业务高可用性和容灾能力;
6. 负责数据库相关工作的整体规划,提供决策建议。
任职要求:
1. 计算机相关专业本科及以上,具有3年以上DB2数据库DBA经验;
2. 精通DB2数据库体系结构和工作原理,有高可用架构规划设计经验优先;
3. 熟悉MySQL数据库体系结构和工作原理,有高可用架构规划设计经验优先;
4. 熟悉TSM的运维管理,并熟悉基于TSM的数据备份和恢复;
5. 熟悉V5000、V7000等存储的运维管理;
6. 熟悉数据库的性能优化、SQL调优技术,对高并发数据库的锁和事务隔离问题有深入理解;
7. 熟悉数据库容量规划和分表设计方法,有海量数据库设计和支持经验优先;
8. 熟悉常用的数据库备份方法;
9. 精通脚本语言,并至少能用Shell,Perl,Python等中的一种进行快速开发。
篇6:大数据运维工程师的工作职责
职责:
1.包括应用版本发布、备份、部署、工单处理、监控等;
2.负责应用系统日常维护巡检工作,编写运行报告;
3.及时响应并快速定位故障,保障线上业务 7×24稳定运行;
4.负责业务运营日志数据的统计和分析;
5.负责收集业务平台日常使用过程中出现问题和对应的产品、研发部门分析、排查和解决,最终优化软件的性能;
6.负责外部信息对内的知会,内部需求讨论结果对外的反馈;
7.能够通过对日常问题的分析汇总编写数据分析报告,优化工作流程、提升工作效率和服务质量;
任职要求:
1.全日制大专及以上学历,计算机相关专业,一年以上相关工作经验;
2.了解一定的数据库原理知识;
3.具有较好的沟通、对接反馈及较强的团队协作精神;
4.爱学习,好专研,耐得住繁琐细碎的工作形式;
5.有业务系统运维经验者优先;
6.熟练熟悉Apache、Tomcat、JBoss等中间件,以及Apache+Tomcat/JBoss的集群配置和管理优先;
7.有过云服务器维护经验者优先;
篇7:金川区农村统计调查数据质量自查报告_自查报告_网
金川区农村统计调查数据质量自查报告
根据市统计局《关于开展农村统计调查数据质量检查工作的安排意见》,我局结合实际,认真开展了自查活动,现将基本情况汇报如下:
(一)基础报表齐全。1、农业报表及镇卡、县卡等为逐级汇总上报,统计报表齐全,数据来源可靠;2、农村住户资料由专业人员按月逐户进行督促记帐和收集,确保了数据的连续性和全面性,做到了帐册齐全,帐实相符;3、农村固定资产投资采取全面报表和住户调查资料推算而成,数据较为准确;4、农产量调查及其它调查主要依据农村住户样本点开展的,具有一定的代表性。
(二)上报程序符合要求。各类报表的上报都要经主管领导审核把关,对一些重要数据,如:农业民人均纯收入、粮食产量、农村固定资产投资等指标都要经过认真评估以后方能上报,确保统计数据能够真实地反映本区实际。
存在的问题
受样本量的限制,部分数据的推算结果会出现忽高忽低的现象,准确性较差。如:农村住户调查资料中,除农业外,其它行业偶然性因素影响较大,数据准确性不高。
金川区统计局
二00五年四月二十五日
篇8:数据库管理员的具体职责范围
职责:
1、数据库的监控、维护、管理;
2、数据库优化、SQL调优,指导开发人员编写高性能的SQL;
3、支持产品研发团队,进行数据库设计、编写存储过程等;
4、公司内部数据库相关的培训;
5、公司内部数据查询与分析;
岗位要求:
1、本科以上学历,计算机或项目管理等相关专业
2、 熟练掌握Oracle/MySQL/Postgre SQL数据库运行机制,并对技术细节有较深入了解;
3、精通Oracle/mysql/Postgre SQL基本原理、数据结构设计、性能调优,对高并发、复杂SQL以及数据库集群系统深入理解并具有丰富的管理和优化经验,具有很强的故障定位和问题解决能力;
4、具备至少2年及以上大规模数据库设计、优化、运维经验;
5、熟悉数据库中间件、高可用数据库集群、分布式方案,并有成功经验;
6、熟悉Linux和Windows Server操作系统,熟练掌握各种DBA工具,熟悉各种数据库的备份、恢复、归档等操作;
篇9:数据库管理员的具体职责范围
职责:
1、负责数据库的安装、配置、监控、备份、性能调优、故障诊断等日常维护;
2、负责数据库容量规划、架构设计和扩容变更;
3、负责数据库线上变更审核及变更实施;
4、与研发团队配合,提升SQL性能、数据库设计规范;
任职资格:
1、教育背景:计算机科学与技术、信息、网络等计算机相关专业,本科或以上学历,3年或以上DBA经验。
2、技能技巧:
1)熟悉Oracle/MySQL/Redis/MongoDB数据库安装配置、日常管理、备份恢复、故障诊断及性能优化;
2)熟悉Linux系统操作维护,熟悉shell脚本;
3)熟悉SQL性能诊断和优化;
3、英语要求:熟悉阅读英文技术文档;
篇10:数据自查报告
思唐镇农村统计调查工作在镇政府的领导下,在上级业务部门的指导下,高举邓小平理论的伟大旗帜,坚持以“三个代表”重要思想为指导,坚持解放思想,开拓创新,扎实工作,农村统计调查工作较为圆满完成了上级组织交给的任务。根据思统字(2019)5号文件《县统计局关于开展农村统计调查数据质量检查工作的通知》精神,结合本镇实际,现将本镇农村统计调查数据质量检查工作自查情况报告如下:
一、统一思想,提高认识。统计是党和国家实行科学决策和进行现代化管理的一项重要基础工作,没有正确的统计,就会影响党和国家决策的科学性、正确性。因此,镇政府对农村统计调查自查工作高度重视,成立了以党政办主任为组长,镇统计人员为成员的自查工作小组,认真领会上级自查工作精神,再次学习《统计法》和《省统计管理条例》,统一了思想,提高了认识,明确了统计调查自查工作的重要性。
二、数据的来源。1、充分依靠广大村(社区)干部开展统计调查。农产量抽样调查、畜牧抽样调查、农业年报、私人建房调查、固定资产投资调查、100万元以下工业调查、农业普查、人口普查、经济普查等统计调查工作绝大部分是充分发挥广大村(社区)干部的主观能动性,依靠他们完成基础统计调查工作。2、镇直有关部门上报各种报表及表册。如派出所提供的人口年报,畜牧站上报的畜牧生产季报表、年报表,农业服务中心上报的农村经济收入和农民负担调查表,乡企站上报的乡企年报等。3、镇统计人员到有关单位搜集相关的统计基础材料。统计人员到镇直管财政所、畜牧站、农业服务中心等单位搜集劳动情况及年报材料,到镇营业所、信用社、工商所、镇医院等垂管单位搜集相关统计材料,到县有关单位如县移动公司、县电信局、县短途客运公司等单位搜集相关统计材料。4、统计人员亲自到有关单位开展统计调查:如2019年的镇第五次体育普查、镇第一次经济普查等。
三、数据质量分析。1、农作物产量:2019年农作物种植面积38800亩,其中粮食作物种植面积28710亩,产量7743吨。2019年农作物种植面积40600亩,其中粮食作物种植面积33615亩,产量8043吨。2019年农作物种植面积38330亩,其中粮食作物种植面积30225亩,产量8120吨。2019年农作物种植面积39091亩,其中粮食作物种植面积31255亩,产量8523吨。从统计数据可以看出农作物历年种植面积基本保持平衡,但农作物产量在逐年增长。主要原因是加大了农作物品种改良,提高了科技含量,增加了对农业的投入。2、畜牧业情况:2019年牲畜出栏52500头、只,肉产量2290吨。2019年牲畜出栏62700头、只,肉产量2320吨。2019年牲畜出栏69500头、只,肉产量2377吨。2019年牲畜出栏80600头、只,肉产量2429吨,从统计数据可以看出,本镇畜牧业出栏数量、肉产量都在逐年上升。其主要原因是镇党委、政府高度重视畜牧支柱产业,加大对畜牧业品种改良,努力引进良种,增加对畜牧业的投入,实行了一系列优惠政策。3、固定资产投资:2019年502万元,2019年522万元,2019年876万元,2019年1154万元。从统计数据可以看出,本镇固定资产投资增幅较快。主要原因是上级出台了一系列扶持农业的政策,镇里抓住国家对中西部开发的历史机遇,积极招商引资。4、劳动情况。2019年职工168人,工资支出119万元。2019年职工176人,工资支出138万元。2019年职工173人,工资支出140万元。2019年职工178人,工资支出175万元。从统计数据上可以看出,职工增加较少,但工资支出却在上升,主要原因是上级相对提高职工工资待遇。5、其它历年统计数据调查基本趋于合理。综合历年统计数据分析,本镇人均粮食250-300公斤,人均肉产量80-85公斤,人均纯收入900-1100元,固定资产、职工工资等呈上升趋势,可以说绝大部分统计调查数据比较符合实际。也有统计调查数据有一定出入的情况:1996年镇第一次农业普查、2019年镇第五次人口普查、2019年镇第一次经济普查,主要原因是统计调查面大,调查工作复杂、数据难于掌握。
四、基础工作。1、加强学习,努力提高统计人员的理论水平及业务素质。统计人员能坚持学习邓小平理论、“三个代表”重要思想。能坚持认真学习《统计法》及工作中的有关法律法规,按时按规定参加统计工作会议,有关统计培训,统计执法考试,提高了自身素质,适应了工作需要。2、对统计工作有计划、有安排、有落实。根据上级业务部门的安排,镇党政办及时拟定了年工作计划,向分管领导汇报,每年召开统计工作会议,认真传达上级统计工作会议精神,再一次学习《统计法》,对统计工作进行安排部署,保证了统计工作顺利开展。3、坚持实事求是、严格统计执法,认真做好统计调查工作,按时按规定上报各种报表及表册,较好地完成了统计工作任务。(1)统计机构健全、制度完善。镇直各单位、各村都明确了统计员,制定了较为完善的统计制度,保证统计工作有人负责,有人管理。(2)认真做好统计调查,坚持没有统计调查就没有统计发言权,统计工作从不闭门造车,镇直各单位、村(街)统计人员利用经常去开展其它工作的机会,对辖区统计情况进行资料搜集,做到平时抓与专门抓相结合,镇统计人员每年都要抽出一部分时间,深入有关单位进行统计调查,搜集统计资料,利用赶场天在办公室咨询赶集的广大村(街)干部、群众了解辖区工农业生产,群众生产、生活等各方面情况,进一步核实统计数据,保证统计数据的真实性、可靠性。严格统计执法,按时按规定上报各种报表及表册。4、认真搞好档案管理。将历年普遍统计资料装订成册,将重要统计资料整理归档。由于基础工作做得扎实,统计数据来源可靠,广大统计人员加强学习,责任心强,业务素质较好。因此,本镇历年农村统计工作没有发生虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料的违法行为。
五、存在的不足。1、对统计人员培训较少。对镇直有关单位统计人员培训较少,尤其是对村(社区)统计人员业务知识培训较少,村(社区)统计人员业务素质较差,不能适应统计工作的需要。2、镇统计人员对统计调查工作督促较少。由于镇统计人员是兼职,对村(社区)统计人员开展的统计调查督促较少,致使一部分村(社区)统计人员责任心不强,一部分统计人员没有到调查点调查,致使调查有部分失实的情况。
六、下一步工作的打算。1、加强学习,努力提高统计人员的业务水平。镇统计人员要加强政治理论及业务知识的学习,要认真学习党的路线、方针和政策,学习与统计有关的法律、法规,按规定参加上级业务部门举行的会议、培训、执法考试,努力提高统计人员的业务知识水平,不断适应新时期统计工作的需要。2、加强对村(社区)统计人员业务培训,努力提高村(社区)统计人员的业务素质。要搜集准备培训资料,拟定培训计划,每年至少对村(社区)统计人员进行业务培训一次以上,使其统计业务素质有一定的提高。3、建立统计工作奖惩制度。对村(社区)统计人员在统计工作中成绩突出的人员给予一定的奖励,对统计工作不负责的人员给予一定的处罚,进一步增强统计人员的责任心和使命感。4、加强对村(社区)统计调查工作的督查,镇统计人员每年要抽一定的时间到镇属三个以上调查点进行抽查督促,以提高调查数据的真实性。5、规范统计档案管理。认真搜集统计资料予以保存,规范建档。6、热情给领导与有关部门及人员提供统计服务。7、坚决按规定按时上交各种报表及表册。
七、建议。1、建立乡镇专门统计机构,设置专业统计人员1-2名。2、适当提高乡镇统计人员待遇。3、加强乡镇统计人员培训,提高业务水平。
篇11:数据库管理员的基本职责
职责:
1、负责维护云平台数据库的日常运维,做好数据备份、恢复、扩容,数据迁移和安全管理。
2、负责数据库安装维护、安全管理和故障处理。
3、负责数据库的性能分析与系统优化、问题跟踪与管理。
4、负责数据库相关的业务升级。
5、负责分析业务发展需要,编制相应数据管理与备份规划。
6、可熟练掌握shell、python、perl其中一种语言。(使用以上语言完成运维自动化监控)
7、完成领导交办的其他工作。
任职要求:
1、教育程度:原则上应具备全日制大学本科及以上学历或经教育部认证的境外同等学历。
2、专业要求:计算机、信息、电子等相关专业优先考虑。
3、工作经验:原则上应具有2年以上ORACLE数据库DBA经验,3年以上DBA工作经验;
篇12:数据库管理员的具体职责范围
1、依据《中华人民共和国消防法《重庆市消防条例》和公司消防制度等相关规定,开展对物业服务区域的消防管理工作,认真贯彻《中华人民共和国消防法》、《重庆市消防条例》和公司的消防管理制度,坚持预防为主,防消结合的方针,贯彻落实逐级防火责任制,监督检查执行情况,广泛开展防火安全教育。
2、做好消防日、周、月巡查、检查工作,并做好记录,在节假日、重大活动前重点检查,发现隐患及时提出改进措施和采取安全防范保障措施,及时消除隐患。
3、掌握物业服务区域消防器材,消防设施设备分布、配备情况。负责消防器材的维护保养工作,做到底数清,配备合理,数量足,有事能用。
4、开展对对物业管理区域内消防用水、用电、用气情况巡查工作,组织实施消防设施、灭火器材和消防安全标志的维护保养工作,确保其完好有效,确保疏散通道和安全出口畅通。
5、协助消防安全责任人(管理处主任)开展对员工、小区业主的安全生产、治安防范、消防安全及管理的培训、宣传、教育工作 。
6、组织实施防火安全检查和火灾隐患整改工作。
7、单位消防安全责任人委托的其他消防安全管理工作。
8、协助管理处主任做好对消防维护保养单位对管理处消防设施设备的维护和保养工作,确保消防设施设备功能正常、完好,监督消防维护保养单位严格消防设施设备维护保养合同。
9、配合管理处做好消防应急疏散、灭火演习,提高管理处各级员工的消防宣传能力、应急疏散能力和扑来初期限火灾能力。
10、 管理消防监控中心,达到管理规范,服务良好,记录周全,及时发现各类报警,正确操作控制中心各类设施设备和处置各类报警,做好各类记录。
11、 完成管理处主任交办的其他工作,配合协管队长做好小区的安全工作。
篇13:大数据运维工程师的工作职责
职责:
1、熟悉基础网络知识,熟悉TCP/IP协议工作原理;
2、熟悉WEB相关技术,包括Apache/Nginx/tomcat、Memcached/redis/mysql等应用服务的安装、配置和维护;
3、熟悉服务器硬件,具备系统、应用软件的报错及故障定位、处理的能力;
4、检测、跟踪和分析流行安全漏洞、设计和实施防御方案。
任职要求:
1、专科及以上学历,专业不限;
2、有linux理论基础,热爱技术岗位,能够及时补充自己技术缺陷;
3、有团队意识,责任心强,对自己有一定的规划;
4、至少掌握Shell/Python其中一种脚本编程;
5、批量、自动化管理服务器集群的能力,有较强的技术文档总结性工作的经验。
篇14:数据通信业务合作协议无线上网
甲方:
法定代表人:
地址:
邮编:
电话:
乙方:
法定代表人:
地址:
邮编:
电话:
为推动甲、乙双方业务合作,甲方作为提供线上存款证明的金融机构,乙方作为商品的销售方或服务的提供方,甲方在乙方及与乙方签署存款证明业务合作协议的客户(以下简称“乙方客户”)授权下对存款证明款项进行划拨、线上存款证明开立、查询、打印、邮寄、撤销,甲乙双方本着自愿、平等、互利的原则,经友好协商就线上存款证明合作相关事宜达成以下协议,并承诺遵守本协议的各项条款,履行各自的义务。
第一条 合作原则
(一)双方承诺坚持依法经营、平等自愿、诚实信用的合作原则,互不欺诈,互不侵犯对方权益。
(二)双方共同遵守国家法律、法规、金融政策及当地政府、金融机构的相关政策、规章制度和规范,合法地开展线上存款证明业务。甲方不介入乙方与乙方客户之间的协议,仅负责依照甲方、乙方及乙方客户间的协议约定进行线上存款证明开立、查询、打印、邮寄、撤销。乙方和乙方客户在交易过程中产生的、与线上存款证明业务无关的一切纠纷,与甲方无关,甲方不承担任何责任,由乙方和乙方客户自行解决。
(三)双方承诺充分发挥甲乙双方各自优势,在创新支付、产品定制、营销推广等业务合作领域,为客户打造安全便捷的支付环境与易用的服务体验,实现共同发展的合作目标。
第二条 合作范围
甲方通过乙方渠道受理客户申请,为客户在线开通的符合央行规定的无实体介质的II类账户(以下统称线上II类账户)开展线上存款证明业务。其中涉及线上II类账户开户、查询、资金转入、资金转出、账户管理、资金划转对账、资金清算、差错处理业务遵照《中国光大银行电子账户账户业务合作协议》约定条款开展合作。涉及线上存款证明开立、查询、打印、邮寄、撤销等业务遵照本协议约定条款开展合作。乙方平台及其合作商户销售的任何产品方面的纠纷均与甲方无关。甲方指定 支行作为主办支行,负责对乙方及乙方客户的线上存款证明业务、账户资金、业务合作模式进行管理。按本协议约定为乙方及乙方客户提供线上存款证明相关服务。
第三条 甲方承诺
(一)甲方为乙方客户提供服务渠道,包括但不限于手机客户端、手机H5页面或电脑网页等。
(二)严格按照国家有关政策要求及本协议约定办理线上存款证明开立、查询、打印、邮寄、撤销等业务,保证乙方及乙方客户账户内存款证明款项的安全,并根据乙方的指令或甲方、乙方与客户的相关约定,切实履行甲方义务。
(三)建立和完善内部操作流程及服务渠道,为乙方及乙方客户提供便捷、优质、高效的服务。
第四条 乙方承诺
(一)严格遵守行业主管行政部门的管理要求及本协议约定,合规开展线上存款证明业务。
(二)保证为乙方客户提供的商品、服务及与乙方客户签订的有关合同及相关手续的合法性、时效性、真实性和有效性,并积极主动履行上述合同及本协议。乙方和乙方客户在签订和履行有关合同过程中出现的全部问题,应由乙方和乙方客户双方友好协商或仲裁或诉讼等方式解决,甲方对此不承担任何责任。
第五条 双方声明
(一)甲乙双方建立联系制度,遵循平等、公平和合作的原则解决合作过程中出现的问题,保证双方业务合作的顺利开展。
(二)甲方保证严格履行本协议第三条承诺的义务,如因甲方过错造成存款证明款项或乙方、乙方客户利益受损的,由甲方承担全部责任,乙方不承担任何责任。
(三)乙方保证严格履行本协议第四条承诺的义务,如因乙方违反该义务造成交易双方或客户利益受损的,由乙方承担全部责任,甲方不承担任何责任。
(四)甲方提供渠道为乙方客户办理线上存款证明业务并不意味着对乙方客户的付款义务承担任何保证责任。
(五)存款证明款项在被甲方冻结期间,如被有权机关冻结、扣划或存在其他情况,甲方须配合执行,不因此对乙方、乙方客户承担任何责任。
(六)甲方无须对乙方提交的存款证明款项扣划指令真实性和依据负责。
(七)因乙方或乙方客户违反法律法规造成甲方无法履行本协议的,甲方不承担任何责任;若给甲方造成损失的,责任方需对甲方的损失承担赔偿责任。
第六条 业务规则
(一)乙方客户通过乙方渠道向甲方申请在线开立线上II类账户、向线上II类账户转入资金、办理线上存款证明开立、查询、打印、邮寄、撤销、线上II类账户转出资金等业务。申请其中涉及线上II类账户开户、账户查询、资金转入、资金转出、银行卡管理、资金划转对账、资金清算、差错处理业务遵照《中国光大银行电子账户业务合作协议》约定条款开展合作。
(二)线上存款证明款项冻结方式
定期产品/活期产品,分行与商户确认并补充
(三)线上存款证明邮寄方式
本分行邮寄或全国各分行负责邮寄
(四)存款证明配套产品
是否需要二类账户流水、电子存单等配套产品
(五)线上存款证明到期后资金解冻
甲方对存款证明款项进行冻结,并邮寄《个人存款证明》至乙方客户指定地址。存款证明到期后款项自动解冻,乙方客户自行通过乙方渠道向甲方提交线上II类账户内存款证明款项、利息转出指令。
(六)线上存款证明撤销
对于存款证明未到期款项尚在冻结中,乙方客户要求提前解除冻结、办理提现的情况,如存款证明书尚未签发,乙方客户通过乙方渠道向甲方提交申请存款证明撤销指令,款项解冻后,方可在线办理存款证明款项转出。如存款证明书已签发,则乙方客户无法在线办理存款证明款项提前解冻及提现。客户需携带身份证及原签发的存款证明书,到我行任一柜台办理存款证明回收业务。证明书回收后,款项解冻,客户通过乙方渠道向甲方发起资金转出申请。
第七条 宣传推广
除本协议有明确规定且仅为执行本协议之目的外,任何一方如需在其宣传材料、名片、网站建设以及其他任何方面使用对方的企业名称、商标、商号、域名、节目名称、网站名称、标志或其他任何对方拥有的知识产权的内容,或需要以对方的名义或双方的联合名义对外进行推广、宣传、市场营销、广告、公告或任何其他形式的商业活动,必须取得对方的正式书面授权。甲乙双方任何一方如违反上述规定而构成对对方名称、商标、商号、品牌、域名、节目名称、网站名称、标志或其他任何对方拥有的知识产权的侵权,对方有权根据法律法规追究违约方的侵权责任。
第八条 违约责任
甲、乙任何一方违反本协议约定或出现以下任一情形的,均应承担相应法律责任,向对方赔偿由此给对方造成的损失,同时,对方有权中止或终止本协议。
(一)一方在合作过程中出现违反本协议或损害另一方利益的行为。
(二)乙方提供虚假的存款证明款项扣划指令的。
(三)乙方串通客户提供虚假资料导致甲方利益受损或陷于法律纠纷的。
(四)一方出现严重亏损或经营情况严重恶化的。
(五)一方出现重大法律纠纷,已对其正常经营能力产生较大影响的。
(六)一方或其高层管理人员卷入重大诉讼纠纷,对双方合作关系造成重大影响的。
(七)一方在金融机构、行业主管行政部门或工商、税务等国家行政管理部门或司法部门有不良记录的。
(八)一方通过各种方式为线上存款证明业务顺利开展设置障碍的;或擅自扣划、截留、挪用、占用客户资金的。
第九条 争议的解决
因本协议引起的或与本协议有关的任何争议,双方首先通过协商解决。不能协商解决的,任何一方可向甲方所在地管辖权的法院提起诉讼。
第十条 不可抗力
由于不能预见并且发生的后果不能防止或不可避免的不可抗力事件,致使一方遭受经济损失或致使本协议不能履行或不能完全履行时,该方当事人对另一方的损失不承担责任。但遇有上述不可抗力事件的一方,应立即将事件情况书面通知另一方,并应于15日内提出证明事件详情及协议不能履行或不能完全履行、或需要延期履行的理由的政府部门开具的有效证明文件。按照不可抗力事件对协议的履行的影响程度,由双方协商决定是否继续履行本协议或终止本协议。
在本合同履行期间,如因政府行政行为或因新颁布的法律法规致使本合同的任何内容变成非法、或无法执行、或履行方式等发生变更,则双方有义务按照政府行政行为的要求,或按照法律法规的规定,妥善处理本合同的相关事宜,而不追究任何一方的违约责任。
第十一条 协议有效期
本协议有效期为 贰 年。协议到期若双方均无书面异议,本协议自动延续 壹 年,并可依次类推以一年为周期多次顺延。若任一方有异议,可在协议期满30日前以书面形式通知另一方到期终止合同或者另行签署新的协议,尽管延续多次,本协议仍视为一个固定期限的协议,而不是一个无固定期限的协议。
第十二条 附则
1、本协议一式肆份,双方各执贰份,具有同等法律效力。
2、本协议自双方签字盖章之日起生效。
3、本协议未尽事项,双方通过协商可签署补充协议。
4、本协议有效期内,双方可以通过友好协商,以书面方式对本协议相应条款进行变更或者解除。任何一方欲变更本协议,应提前30天向另一方提交书面说明。任何一方欲单方面解除本协议的,应事先书面通知对方,经相对方书面同意后方可解除。法律法规及本协议另有规定除外。
(以下无正文)
(盖章) (盖章)
甲方授权代表人(签字): 乙方授权代表人(签字):
签约时间: 年 月 日 签约时间: 年 月 日
篇15:数据自查报告
全面实施企业一套表,就是全面推进四大工程。企业一套表改革是统计生产方式的革命性转变,是实现统计现代化的必由之路,是促进“三个提高”的重大举措,是解决当前统计工作难题的根本出路。企业一套表改革事关中国统计前途命运,事关统计发展改革建设全局,事关统计规范统一、改革创新、公开透明,事关全面提高统计能力、统计数据质量和政府统计公信力,事关实现统计现代化。因此确保企业一套表顺利实施势在必行。对此我县统计局在接到《阳泉市统计局关于开展全市统计数据质量检查的通知》通知后,领导高度重视,成立三个由分管领导带队的执法小组,抽调相关专业股长投入到自查检查工作中。按通知要求对部分三上企业进行了自查,自查内容包括企业统计人员的配备、硬件设备的配置,2019年统计年报和2019年一、二月份报表质量,具体情况如下:
实行网上直报以来,其优越性逐渐突显出来,减少了中间环节人为的干扰,我县“三上”企业统计机构基本健全,统计人员大部分由财务人员兼任,直报过程中,能够及时、准确地按照要求和企业的实际情况上报,没有发现有意提供不真实资料的行为,自实行一套表制度以来,除接轨过程中客观存在的问题以外,报表运行相对稳定,但也存在有一些问题:
一、基础建设方面:
有的企业或部门存在领导对统计工作不够重视,数据报出比较草率,审核不严,部门统计工作缺乏规范,觉得统计可有可无,数据真实与否无关紧要,所以导致基层统计基础建设薄弱,比如,硬件设备的配置,统计台帐和统计档案的建立、统计人员素质的培养及统计方法的运用等等都受到了限制,不能严格按要求和制度来完成,此外,基层统计人员少,流动性大,业务素质参差不齐,工作负担重,业务经费紧张,这些情况制约着统计工作的有效开展。阻碍了全县统计一套表的顺利实施。
二、数据质量方面:
在具体的报表过程中存在以下问题:1、在年报上报过程中,有些指标项需调整,在网上直报过程中,有的项能进行顺利调整但有的项则不能运行,导致个别数据有一定差异。2、劳资报表中工资总额和职工人数分别填累计数和本季数,企业填报的时候,很容易填错,导致数据质量问题。3、在生产月报上报的过程中,企业财务是在上报时间之后才能结算出来,也就是企业本期的产品销售单价是在上报时间之后才能计算出来,导致一些相关数据(现价产值、销售产值)只能以上月、上季或者上年的平均数计算或者预估,与本期数据有差别。另外,网上直报的时候,遇到节假日,上报时间可能会有顺延情况,但县区上报市局的时间不顺延,必须是月后2日以前,也导致企业有些数据会出现预估情况。
针对以上自查过程中出现的问题,我局将从以下几方面整改:
1、健全制度,包括学习和监管制度,加强统计继续教育,扩大教育范围,转变基层企业领导和统计人员的观念,首先保证统计人员的稳定性;其次要让基层统计人员学习有关统计法律法规知识和相关的专业知识,鼓励其参加全国的统计技术职称考试,从而提高基层统计人员的业务素质。
2、完善统计台帐,搞好统计分析工作。统计数据要做到“数出有据”,真实反映本企业的情况,必须依据统计法律法规和统计报表制度建立健全原始记录、统计台账,并利用统计方法和统计数据做好企业的统计分析工作,提高数据的利用率。
3、推进基层统计工作的信息化、网络化。随着企业一套表的进一步推开,要求基层统计工作要逐步实现无纸化,我局将从硬件和软件上积极配合,尽快实现并轨。
在“三上”企业全面正式实施企业一套表,标志着统计工作即将翻开新的一页,在今后的工作中,我们将继续振奋精神,把思想高度统一到国家统计局企业一套表工作的各项部署上,把力量高度凝聚到国家统计局确定的各项任务上,不遗余力、全力以赴地打好这场关键之战。
篇16:数据仓库工程师的主要职责
职责:
研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化;
前沿数据挖掘和机器学习算法研究及实现,为各种数据挖掘和机器学习应用研发核心技术;
将数据挖掘算法应用在智慧水务领域中;
参与产品规划,完成研发任务及产品开发,实现研发成果的转换,并对产品进行持续维护。
任职要求:
热爱技术,对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣,善于学习和运用新知识;
良好的逻辑思维能力,对数据敏感,能够抓住核心问题,设计实现相应算法解决问题;
具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验:机器学习、数据挖掘、深度学习、信息检索、自然语言处理、复杂网络分析、博弈论等;
至少精通一门编程语言(C/C++,Java,Python,Scala等),熟悉网络编程、多线程、Hadoop/Spark分布式编程技术,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解;
思路清晰,优秀的控制与沟通能力;
有较强的责任心和事业心,能够承受较大的工作压力,有时间观念,具有团队合作精神。
篇17:数据员个人工作总结
一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。
如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了。
二、软硬件要求高,系统资源占用率高。
对海量的数据进行处理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系统资源。一般情况,如果处理的数据过TB级,小型机是要考虑的,普通的机子如果有好的方法可以考虑,不过也必须加大CPU和内存,就象面对着千军万马,光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。
这也是本文的写作目的所在,好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累,也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法,但有通用的原理和规则。
下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧:
一、选用优秀的数据库工具
现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2,微软公司最近发布的SQLServer20xx性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖掘等相关工具也要进行选择,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要,例如Informatic,Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中,对每天6000万条的日志数据进行处理,使用SQLServer20xx需要花费6小时,而使用SQLServer20xx则只需要花费3小时。
二、编写优良的程序代码
处理数据离不开优秀的程序代码,尤其在进行复杂数据处理时,必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要,这不仅仅是数据处理准确度的问题,更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法,包含好的处理流程,包含好的效率,包含好的异常处理机制等。
三、对海量数据进行分区操作
对海量数据进行分区操作十分必要,例如针对按年份存取的数据,我们可以按年进行分区,不同的数据库有不同的分区方式,不过处理机制大体相同。例如SQLServer的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下,而不同的文件组存于不同的磁盘分区下,这样将数据分散开,减小磁盘I/O,减小了系统负荷,而且还可以将日志,索引等放于不同的分区下。
四、建立广泛的索引
对海量的数据处理,对大表建立索引是必行的,建立索引要考虑到具体情况,例如针对大表的分组、排序等字段,都要建立相应索引,一般还可以建立复合索引,对经常插入的表则建立索引时要小心,笔者在处理数据时,曾经在一个ETL流程中,当插入表时,首先删除索引,然后插入完毕,建立索引,并实施聚合操作,聚合完成后,再次插入前还是删除索引,所以索引要用到好的时机,索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
五、建立缓存机制
当数据量增加时,一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败,例如,笔者在处理2亿条数据聚合操作时,缓存设置为100000条/Buffer,这对于这个级别的数据量是可行的。
六、加大虚拟内存
如果系统资源有限,内存提示不足,则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理,内存为1GB,1个P42.4G的CPU,对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的,提示内存不足,那么采用了加大虚拟内存的方法来解决,在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区,用于虚拟内存,这样虚拟的内存则增加为4096*6+1024=25600M,解决了数据处理中的内存不足问题。
七、分批处理
海量数据处理难因为数据量大,那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理,然后处理后的数据再进行合并操作,这样逐个击破,有利于小数据量的处理,不至于面对大数据量带来的问题,不过这种方法也要因时因势进行,如果不允许拆分数据,还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的,都可以采用先分后合的方法,对数据进行分开处理。
八、使用临时表和中间表
数据量增加时,处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零,大表变小表,分块处理完成后,再利用一定的规则进行合并,处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要,如果对于超海量的数据,大表处理不了,只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作,可按汇总步骤一步步来,不要一条语句完成,一口气吃掉一个胖子。
九、优化查询SQL语句
在对海量数据进行查询处理过程中,查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的,编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责,也是检验数据库工作人员水平的一个标准,在对SQL语句的编写过程中,例如减少关联,少用或不用游标,设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标,运行3个小时没有出结果,这是一定要改用程序处理了。
十、使用文本格式进行处理
对一般的数据处理可以使用数据库,如果对复杂的数据处理,必须借助程序,那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择,是一定要选择程序操作文本的,原因为:程序操作文本速度快;对文本进行处理不容易出错;文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式(文本格式),对它进行处理牵扯到数据清洗,是要利用程序进行处理的,而不建议导入数据库再做清洗。
十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制
海量数据中存在着不一致性,极有可能出现某处的瑕疵。例如,同样的数据中的时间字段,有的可能为非标准的时间,出现的原因可能为应用程序的错误,系统的错误等,这是在进行数据处理时,必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
十二、建立视图或者物化视图
视图中的数据来源于基表,对海量数据的处理,可以将数据按一定的规则分散到各个基表中,查询或处理过程中可以基于视图进行,这样分散了磁盘I/O,正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。
十三、避免使用32位机子(极端情况)
目前的计算机很多都是32位的,那么编写的程序对内存的需要便受限制,而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的,这便要求更好性能的机子,其中对位数的限制也十分重要。
十四、考虑操作系统问题
海量数据处理过程中,除了对数据库,处理程序等要求比较高以外,对操作系统的要求也放到了重要的位置,一般是必须使用服务器的,而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制,临时空间的处理等问题都需要综合考虑。
十五、使用数据仓库和多维数据库存储
数据量加大是一定要考虑OLAP的,传统的报表可能5、6个小时出来结果,而基于Cube的查询可能只需要几分钟,因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析,即建立数据仓库,建立多维数据集,基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
十六、使用采样数据,进行数据挖掘
基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起,面对着超海量的数据,一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理,这样的误差不会很高,大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和,防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样,抽取出400万行,经测试软件测试处理的误差为千分之五,客户可以接受。
还有一些方法,需要在不同的情况和场合下运用,例如使用代理键等操作,这样的好处是加快了聚合时间,因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。
海量数据是发展趋势,对数据分析和挖掘也越来越重要,从海量数据中提取有用信息重要而紧迫,这便要求处理要准确,精度要高,而且处理时间要短,得到有价值信息要快,所以,对海量数据的研究很有前途,也很值得进行广泛深入的研究。
篇18:数据分析经理的职责职能
职责:
1、根据业务策略,完成各类经营分析和客户业务分析任务,确保达成业务目标。
2、通过数据分析、业务预测等方法,建立数据分析体系,分析营销节奏、客户画像等统计任务,满足业务部门的经营分析需求;
3、负责专项业务的分析与预测,并提供合理的业务建议;
4、配合统一业务逻辑口径,并落实系统算法输出至业务部门,以及各相关科室的数据提取及分析架构中,保证业务数据的准确性;
5、制定部门管理(含销售管理、经营管理)相关业务策略的场景演算,落实到业务规划中,并推动业务及策略的落地执行;
任职要求:
1、全日制大专或以上学历,统计学相关专业;
2、3~5年 工作经验,2年以上团队管理经验,有广告、化妆品行业经验的优先;
3、熟练使用Excel图表、对IF、VLOOKUP、COUNTIF、SUMIF等公式熟悉;
4、需要有有SAS、Python等应用数据模型分析能力,有搭建数据库搭建经历的优先考虑;
5、对数据与业务有足够敏感度与耐性,逻辑思维缜密,能独立思考、具有良好的团队协作能力、沟通能力,踏实负责;
6、能承受较大的工作压力。
篇19:大数据架构师的岗位职责
职责:
1. 深刻理解政府行业业务模式,构建政府行业的数据模型,制定公司大数据技术发展路线;
2. 对接业务研究和技术部门,主动搜集和转化需求,组织数据中心业务开发,进行数据相关产品需求分析和设计;
3. 搭建数据仓库,研发数据库管理系统,搜集、提取、处理业务积累的海量数据,开展数据分析和挖掘;
4. 根据公司战略和发展需要,规划数据中心重点工作和任务;落实部门人员、事务管理,开展跨部门、跨地区协作,协助对外交流与合作。
职位要求:
1. 5年以上相关工作经验,有团队管理和项目管理经验者优先;
2.了解政府运作机制,掌握财政行业知识,有电子政务行业经验者优先;
3. 熟练掌握使用Java或Python,精通数据库查询语言如SQL,Oracle等,在机器学习模型和算法方向有应用经验者优先;
4. 具备数据中心产品策划整体思维,有大数据处理、分析、挖掘经验者优先;
5. 逻辑思维严密,具备业务抽象、分解和标准化的能力,口头和书面表达优秀;
6. 有较强的大局意识和良好的团队合作意识,富有领导力,具备优秀的人际交往和沟通能力。
篇20:数据仓库工程师的主要职责
职责:
1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;
2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景),利用数据分析结论提升客户业务能力。例如:文本挖掘,潜在客户挖掘,用户画像,个性化推荐,用能预测等;
3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习,包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;
4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型,针对不同的应用场景,负责编写数据挖掘算法及对其的优化;
5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果,抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。
岗位要求:
1、本科以上学历,扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;
2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等),有实际建模经验,掌握深度学习算法优先;
3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础,精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型,对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。