02.TD员工入职技术培训之Teradata项目实施方法论V1课案
大数据项目方案
大数据项目方案1. 项目背景随着互联网技术的飞速发展和数据存储成本的不断降低，大数据技术逐渐成为企业提升竞争力和创造商业价值的重要手段。
然而，对于许多企业来说，如何利用大数据技术来实现业务增长仍然是一个挑战。
本文档旨在为企业提供一个大数据项目方案，在提供具体解决方案的同时，帮助企业认识到大数据对其业务的重要性，并指导企业在实施大数据项目时的关键问题。
2. 项目目标本项目的目标是利用大数据技术提升企业业务效率，并为企业提供更好的决策支持。
具体目标如下：•提高数据处理和分析效率•实现实时数据监控和预测•提供精准的用户推荐和个性化服务•优化业务流程和资源分配3. 方案概述本项目方案将从以下几个方面进行实施：3.1 数据采集与存储为了实现数据驱动的业务增长，首先需要将企业内部和外部的各类数据进行采集和存储。
数据来源可以包括企业内部的业务数据、用户行为数据以及外部的市场数据等。
数据采集可以通过开发自动化的数据接口、使用数据爬虫或者与第三方数据提供商进行合作等方式实现。
对于数据存储，可以选择使用云平台上的数据库或者分布式存储系统，以满足数据量大、高并发的需求。
3.2 数据清洗与预处理采集到的原始数据往往存在着噪声、缺失值和异常值等问题，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值和异常值，以确保数据质量和准确性。
数据预处理包括特征提取、特征变换和数据降维等操作，以为后续的数据分析和挖掘做准备。
3.3 数据分析与建模在数据清洗和预处理之后，可以对数据进行进一步的分析和建模。
数据分析可以包括描述性统计、数据可视化以及数据挖掘等方法，以从数据中提取出有价值的信息。
数据建模可以使用机器学习算法进行模型构建和训练，以实现数据分类、聚类、回归等任务。
3.4 数据可视化与决策支持通过数据分析和建模，可以得到对企业业务有指导意义的结果。
为了更好地帮助企业做出决策，需要将分析结果进行可视化展示。
数据可视化可以利用折线图、柱状图、热力图等方式，以直观、清晰的方式呈现数据分析结果。
Teradata基础知识（中文）
Teradata基础教程目录第一章数据仓库基本概念 (1)1.1背景介绍 (1)1.2OLTP与OLAP (2)1.3数据仓库系统的查询特点 (3)1.4详细数据与小结数据(D ETAIL D ATA与S UMMARY D ATA) (5)1.5数据仓库与数据集市(D ATA W AREHOUSE与D ATA M ART) (7)1.6T ERADATA的出现 (10)1.7如何衡量数据仓库引擎 (11)1.7.1 TPC-D (12)1.7.2 TPC-H/R (20)1.8NCR可扩展数据仓库方法论与实施框架 (22)1.8.1 NCR可扩展数据仓库方法论 (22)1.8.2 NCR可扩展数据仓库框架 (27)1.8.3 NCR可扩展数据仓库合作伙伴 (29)第二章 TERADATA关系型数据库管理系统概要 (30)2.1T ERADATA数据库的设计思想 (30)2.2T ERADATA数据库的体系结构 (30)2.2.1 Teradata V1/DBC体系结构 (31)2.2.2 Teradata V1/NCR 3600体系结构 (34)2.2.3开放的Teradata V2/SMP体系结构 (40)2.2.4 Teradata V2/MPP体系结构 (45)2.3T ERADATA 的并行处理机制 (51)2.4W INDOWS平台的T ERADATA数据库 (53)2.5T ERADATA多媒体数据库 (54)第三章 TERADATA数据库的数据分配机制 (56)3.1哈希算法、主索引、与数据分配 (56)3.2T ERADATA数据分配示例 (58)3.3主索引与表的创建 (60)3.4哈希冲突与不唯一主索引 (61). I .3.5T ERADATA数据库系统的在线升级 (63)第四章 TERADATA数据库的数据访问机制 (65)4.1基于主索引的数据访问 (65)4.2基于唯一次索引USI的数据访问 (67)4.3基于非唯一次索引NUSI的数据访问 (71)4.4全表扫描 (74)4.5总结 (75)第五章如何选择主索引 (78)5.1T ERADATA数据库中的AMP与PDISK (78)5.2数据记录的分配 (79)5.3选择主索引的基本原则 (83)第六章数据库的空间管理、用户管理、访问权限 (85)6.1T ERADATA中的用户与数据库 (85)6.1.1数据库 (85)6.1.2用户 (88)6.2T ERADATA数据库的层次型结构 (88)6.3拥有者(O WNER)与创建者(C REATOR) (92)6.4T ERADATA数据库的访问权限 (94)6.4.1访问权限概述 (94)6.4.2显示权限 (102)6.4.3监控权限 (103)6.4.4如何检查一个用户或数据库的权限 (103)6.4.5 GRANT命令的操作 (106)6.4.6 REVOKE命令的操作 (107)第七章数据保护与恢复 (109)7.1锁(L OCK) (109)7.2优先权(P RIORITY) (113)7.3交易完整性(T RANSACTION I NTEGRITY) (114)7.4临时流水(T RANSIENT J OURNAL) (115)7.5永久流水(P ERMANENT J OURNAL) (115)7.6F ALL B ACK保护 (116). II .第八章客户端访问TERADATA数据库的方法 (120)8.1概述 (120)8.2T ERADATA数据库的编程接口 (122)8.2.1调用层接口CLI (122)8.2.2嵌入式预处理器 (123)8.2.3 ODBC (123)8.3T ERADATA应用工具 (124)8.3.1 BTEQ (124)8.3.2 FastLoad (125)8.3.3 MultiLoad (126)8.3.4 FastExport (127)8.3.5 TPump (127)第九章使用TERADATA的主要客户分析 (129)9.1零售业 (130)9.2消费品制造与零售业供货商 (131)9.3货运业 (132)9.4客运业 (133)9.5电信业 (134)9.6健康保险业 (135)9.7金融业 (137)9.8共用事业类 (139)9.9其它行业 (140)附录一 CLIENT/SERVER结构下的TERADATA数据库 (153)附录二 TERADATA ODBC驱动程序设置 (155)附录三 QUERYMAN介绍 (158)附录四 WINDDI介绍 (164). III .第一章数据仓库基本概念1.1背景介绍相对许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但其发展速度却几乎是最快的。
大数据项目实施方案
大数据项目实施方案1. 引言本文档旨在为大数据项目的实施提供一个详细的方案。
大数据项目实施涉及到数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，需要综合考虑技术、数据和业务等多个方面的因素，并在项目的不同阶段进行有效的沟通和协调。
本方案将详细介绍大数据项目实施的步骤、关键任务和所需资源。
2. 项目背景大数据项目的实施是为了利用企业内部或者外部的海量数据，通过数据挖掘、分析和可视化等技术手段，为企业决策提供有力支持。
在实施过程中，需要制定一个详细的计划和具体的步骤，确保项目的顺利进行和达到预期目标。
3. 项目目标本项目的主要目标是利用大数据技术，从企业内部和外部收集数据，并进行分析和挖掘，为企业决策提供准确、及时的信息支持。
具体目标包括：•建立一个稳定、高效的大数据平台，用于数据收集、存储和处理；•开发和应用数据挖掘和分析算法，发现数据中的潜在价值；•实现数据可视化，使业务决策更加直观和准确。
4. 项目计划和阶段4.1 项目准备阶段项目准备阶段主要包括以下任务： - 确定项目范围和目标，明确项目的需求； - 研究相关技术和工具，选择合适的方案； - 调研数据来源，确定数据采集的方法和渠道； - 确定项目团队和角色分工； - 制定项目计划和时间表。
4.2 数据收集与存储阶段数据收集与存储阶段主要包括以下任务： - 设计和建立数据采集系统，获取来自各个渠道的数据； - 对采集的数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和完整性；- 建立一个稳定、高可用的数据存储系统，支持数据的快速存储和检索； - 制定数据安全和隐私保护策略，确保数据的安全和合规性。
4.3 数据处理与分析阶段数据处理与分析阶段主要包括以下任务： - 设计和实现数据处理流程和算法，包括数据清洗、转换和集成等步骤； - 运用合适的数据挖掘算法和技术，发现数据中的模式和规律； - 进行数据分析和建模，提取有用的信息和结论； - 建立数据分析平台，支持数据的探索和可视化分析。
实施方法论完整版
重要业务只询问了个别人的意见
“偏听则废，兼听则明”
将客户的问题，批评地体无完肤
点到为止，主要是提供好的有价值的方案
调研报告没有管理建议
不科学的、不规范的、不利于实施的，都要给建议
输入
合同 组织过程资产 事业环境因素
项目公约
启动大会 PPT
调研报告
输入
前期各项售前资料 合同 客户企业相关背景 客户方主要人员 企业环境因素 组织过程资产
工具/模板
《项目销售转实施交接 单》
《项目立项报告》
输出
项目背景分析 项目实施策略（粗略） 项目整体计划（粗略） 主要困难及所需资源
至少要准备如下资料：前期合同、项目建议书、招投标文件、客户人员分析、已有 同行业解决方案、客户行业及企业分析、调研问卷或提纲、历史调研资料、小礼品 等。
调研对象的直接领导不知道这件事
调研人员由其直接领导安排，客户项目经理协助
立刻进入主题
应该有铺垫，让被调研者放松，不要有戒备心里，要有一个好心情
计划应该是双方共同制定，不要让客 户成为计划审核者
计划的层次要清晰，要体现出实施策 略，而不是流水账
计划是约束客户行为的有效文件，要 体现出客户的实施主体地位
里程碑应反映对项目有至关重要影响 的事件及成果，而不是锦上添花的一 个活动
如果有分期，应先分期，再按四步法 逐步展开能清晰找出关键路径
希望通过对实施方法论及其配套的顾问手册内容的修订,明确能够给客 户带来价值的工作步骤及内容,并引导顾问通过有效的沟通,让客户明 显感受到实实在在的价值.
考虑因素
社招-新员工入职培训方案
一巨自动化装备（上海）有限公司新员工（社招）培训策划方案主办部门：人力资源部策划时间：2019年2月目录1.新员工培训的作用 (1)2.新员工培训的流程 (1)3.新员工培训的内容 (2)4.新员工培训的场地 (2)5.新员工培训的纪律 (3)6.新员工培训的考核 (3)1.新员工培训的作用为了将巨一上海研发中心的价值观、行为准则、岗位职责传达给每一位新员工，以指导巨一上海公司新员工快速适应企业环境，尽快进入工作角色中来，人力资源部拟举办新员工培训，拟达到以下三点目的：第一，使巨一上海研发中心的新员工了解公司总部的发展历史、规章制度和发展前景，减少新员工初到新环境、新环境的紧张情绪，使之尽快适应安亭公司的新环境和新工作；第二，使巨一上海研发中心员工快速熟悉自己的岗位工作，明确自己职责，帮助巨一新员工更快胜任本职工作；第三，营造巨一上海研发中心良好的人际关系氛围，使新员工快速融入巨一研发团队，减少因不同的工作背景带来的“文化冲击”，增强巨一上海研发中心全体员工的团队合作意识。
2.新员工培训的流程由于巨一上海研发中心每次新员工入职的数量少，频次高，对于零星化入职员工培训流程，如下表2-1所示：巨一上海研发中心社招新入职员工培训共分为1天，具体这一天的培训课程内容安排，如下表3-1所示。
表3-1 巨一上海分公司社招新员工入职培训课程表4.新员工培训的场地巨一上海研发中心人力资源部，可以根据社招新入职员工的具体人数情况，对培训场地进行适当调整。
2019年社招新员工培训场地安排如表4-1所示。
表4-1 巨一上海研发中心新员工培训场地安排为了确保新员工培训能够取得实实在在的成效，现制定巨一上海研发中心社招新员工培训纪律，参训者务必牢记如心。
1.不可迟到、早退，不得请假（特殊情况除外），擅自缺席者严惩不殆；2.进入培训教室，禁止吸烟，禁止吃东西，不可大声喧哗；3.见到上司和公司领导，要主动打招呼，对上司和公司领导要尊重，不可顶撞；4.课堂上要保持安静，不可窃窃私语，注意力要集中；5.培训期间必须爱护公物，不可在课桌椅上乱涂乱画，故意损坏公物者按价赔偿；6.培训期间请将手机调为静音或关机，严禁在培训期间外出接电话；7.培训期间请自带水杯和笔记本，认真听讲，做好笔记，不得做培训无关的事情。
03.TD员工入职技术培训之Teradata加载卸载工具V1课件
Course 3－ Teradata加载、卸载工具
By：Yang Ronghua
议题
BETQ－ SQL运行环境
FastLoad－大批量加载工具 FastExport－批量导出工具
MultLoad－批量多形式加载工具
TPump－小批次多形式加载工具
Using BTEQ Conditional Logic
The Bank offers a number of special services to its Million-Dollar customers.
DELETE FROM Million_Dollar_Customer ALL; .IF ERRORCODE = 0 THEN .GOTO TableOK CREATE TABLE Million_Dollar_Customer (Account_Number INTEGER ,Customer_Last_Name VARCHAR(20) ,Customer_First_Name VARCHAR(15) ,Balance_Current DECIMAL(9,2)); .LABEL TableOK INSERT INTO Million_Dollar_Customer SELECT A.Account_Number, st_Name, C.First_Name, A.Balance_Current FROM Accounts A INNER JOIN Account_Customer AC INNER JOIN Customer C ON C.Customer_Number = AC.Customer_Number ON A.Account_Number = AC.Account_Number WHERE A.Balance_Current GT 1000000; .IF ACTIVITYCOUNT > 0 THEN .GOTO Continue .QUIT .LABEL Continue DELETE all rows from the Million_Dollar_Customer table. IF this results in an error (non-zero), THEN create the table, ELSE attempt to populate using INSERT/SELECT. IF some rows are inserted (ACTIVITYCOUNT>0) THEN arrange services, ELSE terminate the job.
在职培训(OJT)方法与训练课程大纲
在职培训(OJT)方法与训练课程大纲课程大纲第一讲：OJT基础一、OJT认知1．企业员工培训形式2．OJT涵义与应用范围3．OJT在企业的作用4．企业OJT实施中的问题练习活动：企业OJT实施问题识别与分析二、员工岗位成长1．员工岗位胜任力的层级划分2．不同层级员工岗位成熟度识别练习活动：员工岗位成熟度识别第二讲：OJT技能与方法一、OJT“五步法”指导步骤与方法1．备：OJT指导准备2．教：要领讲解与示范3．练：员工操作与练习4．跟：指出问题与跟进强化5．评：总结反馈与评价二、员工分类指导1．初级员工指导要点2．中级员工指导要点3．高级员工指导要点三、“传帮带”能力培养1．如何进行企业有脸传统与作风传承2．如何帮助员工熟练岗位技能3．如何带动员工工作创新练习活动：动作要领讲解与指导第三讲：员工指导有效表达与引导1．表达方式与应用2．有效表达方法3．语言生动化方法练习活动：表达技能练习第四讲：OJT实施管理1．OJT实施准备2．OJT实施内容设计3．OJT实施计划制定4．OJT实施成果评估练习活动：OJT实施计划制定课程背景：一线主管如何才能提升员工的工作能力？如何提高优秀老员工的“传帮带”能力？怎样才能使员工岗位成才？如何才能提升不同层级员工的技能水平？怎么能让员工在岗位上快速独立起来？在职培训，让员工岗位成才是企业人才队伍建设的有效策略与方法，系统化的设计企业OJT实施过程，让生产现场OJT实施人员获得有效的方法与技能，才能真正实现OJT实施目的，发挥其应有的功能和成效。
课程收益：■系统的了解在岗员工业务成长的规律与特点■掌握OJT的流程和步骤■掌握OJT的操作指导要点课程特色：以体验活动导入，广泛运用互动问答、研讨分享、体验感受和测试等培训活动,课堂呈现生动，深入浅出，通俗易懂，便于学员学习和掌握。
课程时间；1天6小时/天授课对象：该课程适用于中、基层管理者及一线生产人员。
授课方法：讲解+练习+案例分析。
大数据+职业技能培训计划实施方案
大数据+职业技能培训计划实施方案背景随着大数据技术的飞速发展，越来越多的企业意识到大数据在业务决策中的重要性。
然而，目前大多数企业在大数据方面的技能和知识仍存在差距，因此培训职业技能成为必要之举。
目标本培训计划的目标是提升参训人员的大数据技能，使其能够在实际工作中应用大数据技术，从而提高企业决策的准确性和效率。
培训内容1. 大数据基础知识：包括大数据的定义、特点和应用领域等。
2. 数据采集与清洗：研究如何有效地收集和清洗大数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储与管理：介绍各种大数据存储和管理技术，如Hadoop、Spark等。
4. 数据分析与挖掘：研究常用的数据分析和挖掘方法，如数据可视化、机器研究等。
5. 数据安全与隐私保护：了解大数据安全和隐私保护的重要性，并研究相应的技术和措施。
培训安排本培训计划将采用以下安排：1. 培训方式：线上自学+线下实践2. 培训周期：共计8周3. 研究资源：提供在线研究平台和相关研究资料4. 实践项目：每个参训人员将完成一个实际的大数据项目，并进行展示和分享。
5. 培训考核：根据学员完成的实践项目和培训中的考试成绩评定培训效果。
培训成果经过本培训计划的研究，参训人员将具备以下能力和知识：1. 掌握大数据的基本概念和技术，能够理解和应用大数据相关的工具和方法。
2. 能够独立完成大数据项目，包括数据采集、清洗、存储、分析和挖掘。
3. 具备数据安全和隐私保护意识，能够有效应对相关风险和挑战。
4. 在实践项目中展示和分享自己的成果，提升个人职业形象和竞争力。
培训评估为了评估培训计划的效果，我们将进行以下评估方法：1. 培训前的基线调查：了解参训人员的大数据知识和技能水平。
2. 培训中的测验和考试：测试参训人员对培训内容的掌握程度。
3. 实践项目评估：评估参训人员完成的实际项目的质量和成果。
4. 培训后的反馈调查：征求参训人员对培训计划的意见和建议。
实施团队本培训计划由以下团队共同组成：- 培训师：具备丰富的大数据实战经验和教学经验的专业人士。
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现成解决方案规划
逻 逻辑 解决 解决 业 业务 辑 数据 方案 方案 务 探索 数 模型 定义 探 定义 据 设计 索 模 型 定制解决 定制解决方案规划 设 方案规划 计
详 细 数 据 分 析
解 解 详决 决 细方 方 数案 案 据准 准 分备 备 析就 就 绪 绪
解 解 决 决 方 方 案 案 实 实 施 施 建 建 议 议
业务探索 项
目 前 期 准 备 逻辑数据 模型 信息探索
利用工具：
ERWin
交付项目：
数据仓库逻辑数据模型LDM 《逻辑数据模型说明书》
9
Teradata Confidential
4 逻辑数据模型(LDM)示例
10
Teradata Confidential
5 系统体系结构设计
主要任务：
Teradata Confidential
6 物理数据库设计
主要任务：
• • • • • •
解
决 方 案 集 成
交付项目：
《系统体系结构设计说明书》
11
Teradata Confidential
5 体系结构设计内容
用户类型 拓扑结构 网络存取与互连 组织机构 安全性 数据体系结构
逻辑数据模型 元数据 数据质量 命名规范
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数据采集与转换 用户存取及工具 备份系统 操作管理
1. 对业务、技术环境及企业文化的充分了解，从 技术、组织、教育和支持等方面对系统进行全 面评估 2. 定义业务驱动力 3. 定义数据仓库成功的关键因素 4. 定义数据仓库的实施原则 5. 对系统体系结构各个组件进行详细设计
物理数据 模型 系 统 体 系 结 构 设 计 数据挖掘 服务 数据仓库管理 应用开发 数据转换 元 数 据 管 理
物理数 物理数据库 据库 设计 解 解 设计 决 决 解 解 元 元 数据转换 方 方 数据转 决 数 数 决 案 案换 方 据 据 方 体 体 案 管 管 案 应用开发 系 系 应用 集 理 理 集 结 结 开发 成 成 构 构 数据 数据挖掘 设 设 挖掘 服务 计 计 服务 数据仓库管 数据仓库管理 理 (处理流程与操作) (处理流程与 操作) 解决方 解决方案支持 案支持
3
Teradata Confidential
Teradata数据仓库实施方法论
规划 设计与实现
支持与增强
数 据 仓 库 策 略 开 发
数 据 仓 库 策 略 开 发
4
?
业 业务 务 探索 探 索
现成解决 方案规划 修 修改 验 验证 改 逻辑 证 解决 逻 数据 解 方案 辑 模型 决 数 方 据 案 模 型
交付项目：
《业务需求说明书BRL ( Business Requirement List )》
7
Teradata Confidential
3 信息探索
主要任务：
– 分析用户需求 – 数据源分析 – 进行工具评估 – 系统安全性设计 – 系统命名规范设计
业务探索 项
目 前 期 准 备 逻辑数据 模型 信息探索
数据仓库的循环过程
Teradata Confidential
应用增 应用增强 强
数 据 仓 库 评 估
数 据 仓 库 评 估 性能调 性能调整 整
逻辑数 逻辑数据 据 模型回顾 模型回 顾 物理数 物理数据 据库回顾 库回顾
容量规 容量规划 划
数据仓库的循环 过程
项目具体实施步骤
1. 项目前期准备 2. 业务探索（Business Discovery) 3. 信息探索（Information Discovery) 4. 逻辑数据模型设计 5. 系统体系结构设计 6. 物理数据库设计 7. 数据转换加载ETL 8. 前端应用开发 9. 数据挖掘服务 10.元数据管理 11.数据仓库管理（处理流程与操作） 12.解决方案集成（测试验收与试运行）
业务探索 项
目 前 期 准 备 逻辑数据 模型 信息探索
交付项目：
6
《项目组织机构》 《项目人员组成》
Teradata Confidential
2 业务探索
主要任务：
– 确定重点用户与数据源 – 用户需求调研与确认 – 数据源确认 – 用户需求和数据源的筛选和分析
业务探索 项
目 前 期 准 备 逻辑数据 模型 信息探索
投资面
购买成本
使用成本 管理和运行成本 故障成本
2
Teradata Confidential
时间面
•何时能看到成果 •整体规划 •度身订制 •分步实施
数据仓库建设及成功的关键因素
数据仓库是一个过程，不是一个产品
解决业务问题 得到领导的支持 使用已经证明的 ...
过程 方法学 Teradata技术
交付项目：
《功能需求列表FRL ( Function Requirement List )》 《系统安全性设计说明书》 《系统命名规范说明书》 《数据质量分析》
8
Teradata Confidential
4 逻辑数据模型设计
主要任务：
– 进行原始数据分析 – 建立实体模型 – 建立实体间依赖关系 – 完善并填入所有属性 – 建立数据库逻辑模型
物理数据模型
业务探索 项 目 前 期 准 备 系 统 体 系 结 构 设 计 元 数 据 管 理 解 决 方 案 集 成
数据转换
信息探索
应用开发
逻辑数据 模型
数据挖掘 服务 数据仓库管理
项目具体实施步骤
5
Teradata Confidential
1 项目前期准备
主要任务：
– 项目启动会议(Kick-off Meeting) – 确认项目范围和主要目标 – 确认项目阶段性验收及总体验收标准 – 确认项目实施计划 – 成立项目组 – 确定各项目小组的成员及各自的工作职责 – 确定各项目小组的阶段性工作目标 – 确定教育训练计划 – 确定服务流程及方式
Teradata Trainee Technical Booklets
Course 2－ Teradatay项目事实方法论
By：Yang Ronghua
建立数据仓库需要考虑的主要因素
应用需求面
•市场开放给竞争者带来的压力 •客户的需求 •远景和经营理念 •业务发展重点 •主管机关的要求
技术面
•业务系统的数据质量 •历史数据量 •用户人数 •应用类型 •系统维护运行 •扩展性能