数据管理培训心得
数据管理工作心得体会(共6篇)
数据管理工作心得体会（共6篇）第1篇：数据分析心得体会数据分析心得体会在数据分析这门课程当中主要学习了numpy和pandas和数据挖掘的知识，学习过程很充实，也不是很难。
首先学习了Numpy, NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，主要学习了1、矩阵生成，2、矩阵切片，3、轴对换、相乘，4、条件填入（where），5、数据处理。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。
在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据DataFrame。
Series类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame 类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用。
之后学习了数据索引index，包括了通过索引值或索引标签获取数据以及自动化对齐；此外，pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数；在SQL中常见的操作主要是增、删、改、查几个动作，那么pandas能否实现对数据的这几项操作呢？答案是Of Course! 我们发现，不论是删除行还是删除列，都可以通过drop方法实现，只需要设定好删除的轴即可，即调整drop方法中的axis参数。
默认该参数为0，表示删除行观测，如果需要删除列变量，则需设置为1。
在Excel中有一个非常强大的功能就是数据透视表，通过托拉拽的方式可以迅速的查看数据的聚合情况，这里的聚合可以是计数、求和、均值、标准差等。
pandas为我们提供了非常强大的函数pivot_table()，该函数就是实现数据透视表功能的。
数据挖掘的技术与方法相关知识包括：数据挖掘的方法分为描述性与预测性两种。
其中描述性数据挖掘指的是分析具有多个属性的数据集，找出潜在的模式和规律，没有因变量。
大数据培训心得
大数据培训心得在参加大数据培训的过程中，我收获了许多有价值的知识和经验。
以下是我对大数据培训的心得体味。
首先，大数据的概念和应用。
在培训中，我们学习了大数据的定义、特点和应用领域。
大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行处理和分析。
它可以应用于各个行业，如金融、医疗、零售等，匡助企业进行数据驱动的决策和业务优化。
其次，大数据技术和工具。
在培训中，我们学习了大数据的相关技术和工具，如Hadoop、Spark、Hive等。
这些工具可以匡助我们处理和分析大数据，提取有价值的信息。
同时，我们还学习了数据挖掘、机器学习等相关技术，用于从大数据中发现隐藏的模式和规律。
此外，大数据分析的步骤和方法。
在培训中，我们学习了大数据分析的基本步骤和方法。
首先是数据采集和清洗，确保数据的准确性和完整性。
然后是数据存储和管理，选择适合的数据库和存储方式。
接下来是数据预处理和特征选择，对数据进行清洗和转换，选择合适的特征用于分析。
最后是数据分析和可视化，使用统计和机器学习算法对数据进行分析，并将结果可视化展示，便于理解和决策。
在培训中，我们还进行了大量的实践操作。
通过实际的案例和项目，我们学习了如何应用所学的知识和技术进行大数据分析。
我们使用实际的数据集，运用各种工具和方法进行数据处理和分析，从中发现有价值的信息。
这种实践操作对于我们的学习和理解起到了很大的匡助。
在大数据培训中，我还结识了许多志同道合的同学和行业专家。
我们一起学习、讨论和分享，互相匡助和支持。
通过与他们的交流，我不仅扩展了自己的人脉，还获得了更多的学习资源和经验。
总结起来，大数据培训让我对大数据有了更深入的了解，掌握了相关的技术和工具，提升了数据分析的能力。
通过实践操作和与他人的交流，我不仅加深了对理论知识的理解，还提升了解决实际问题的能力。
我相信这些所学所得将对我的职业发展产生积极的影响。
以上是我对参加大数据培训的心得体味，希翼能对您有所匡助。
数据化管理心得体会
数据化管理心得体会近年来，随着信息化技术的快速发展，数据化管理成为了企业管理的重要手段和策略，对于提升企业效益和竞争力起到了至关重要的作用。
在我的工作中，我也深刻体会到了数据化管理的重要性，并在实践中积累了一些心得体会。
首先，数据化管理可以提升决策的科学性和准确性。
在数据化管理下，企业可以通过收集、整理和分析大量的数据来了解市场需求和竞争状况，并在此基础上制定相应的决策和策略。
相比于凭经验、主观判断来做决策，数据化管理更具科学性和客观性，能够更好地避免盲目决策和偏差决策的风险，提高决策的质量和准确性。
其次，数据化管理可以提高工作效率和优化资源配置。
数据化管理可以帮助企业快速获取各项指标和数据，及时进行分析和跟踪，并根据数据的变化及时调整资源配置。
这样可以避免资源的浪费和低效利用，并且能够更好地发现问题并及时解决，提高工作效率和运营效益。
再次，数据化管理有助于发现企业潜在问题和机会。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以发现企业在产品质量、客户满意度、市场占有率等方面存在的问题，并及时采取相应措施加以改善。
同时，也可以从数据中发现市场需求的变化和新的机会，为企业提供新的发展方向和增长点。
数据化管理使得企业更加敏锐和灵活，能够更好地应对市场竞争和变化，提供更好的产品和服务。
最后，数据化管理有助于建立和巩固客户关系。
通过数据化管理，企业可以进行客户细分，了解客户的需求和偏好，并通过个性化营销和服务来满足客户的需求。
同时，也可以通过历史交易数据和客户反馈信息来进行客户关系的管理和维护，提高客户满意度和忠诚度。
数据化管理使得企业能够更好地与客户进行互动和沟通，建立稳固和长久的合作关系。
综上所述，数据化管理是企业管理的重要手段之一，对于提升企业效益和竞争力具有重要意义。
在实践中，我深刻体会到了数据化管理的种种好处，并根据自身工作经验总结出了一些心得体会。
希望能够为企业的数据化管理提供一些参考和借鉴，提高管理的科学性和效益。
2024年大数据培训心得体会范本(2篇)
2024年大数据培训心得体会范本在大数据时代的背景下，大数据技术的应用越来越广泛，成为各行各业的热门关键词之一。
随着大数据技术的不断发展，对大数据人才的需求也越来越大。
为了提升自己的综合竞争力，我决定参加一次大数据培训。
这次培训是由一家专业的IT培训机构举办的，培训周期为一个月，涵盖了大数据基础知识、大数据处理技术、大数据分析和应用等方面的内容。
以下是我在培训过程中的心得体会。
首先，培训机构提供了一流的师资力量。
培训的导师都是具有多年实战经验的专业人士，他们深入浅出地讲解了大数据的相关概念和技术，并结合实际案例分析，使我们更好地理解和掌握了大数据的应用方法和技巧。
其次，培训内容的设计合理且系统性强。
培训从基础知识出发，通过理论讲解和实践操作相结合的方式，逐渐深入到大数据处理和分析的具体技术。
培训还设置了大量的实验和项目任务，让我们在实际操作中学以致用，巩固了所学知识。
再次，培训过程中注重培养我们的解决问题的能力。
在实践操作和项目任务中，我们需要从数据处理、分析、挖掘等各方面进行综合思考和解决，这培养了我们的问题解决能力和创新意识。
另外，培训还注重团队合作和交流。
在项目任务中，我们被分成小组，每个小组负责一个项目，需要进行合作和交流，这培养了我们的团队合作意识和沟通能力。
最后，培训结束后，我们还参观了一些大数据应用公司，亲身感受到大数据技术在实际应用中的力量和价值。
这进一步激发了我们学习和应用大数据技术的热情。
通过这次培训，我不仅获得了扎实的大数据基础知识和技术，还提升了自己在大数据领域的专业能力。
同时，培训还让我认识到，大数据技术的应用需要多学科的综合能力，包括数学、计算机科学、统计学等，这对我今后在大数据领域的职业发展有很大的帮助。
总之，这次大数据培训让我受益匪浅。
我将继续加强自己的学习，并将所学运用到实际工作中，为企业的发展做出贡献。
我相信大数据技术的应用将会在未来的世界中发挥越来越重要的作用，而我也将成为这个领域中的一员，为大数据时代的到来做好准备。
数据化管理培训感想
随着我国经济的快速发展，数字化转型已成为企业提升竞争力的关键。
近期，我有幸参加了数据化管理培训，通过此次培训，我对数据化管理有了更加深入的了解，收获颇丰。
首先，数据化管理是企业实现精细化管理的重要手段。
在培训中，专家详细讲解了数据化管理的基本概念、方法和工具。
我认识到，数据化管理不仅仅是收集和分析数据，更重要的是将数据转化为可操作的业务决策。
通过数据化管理，企业可以更好地了解市场动态、客户需求、内部运营状况，从而实现资源的优化配置，提高运营效率。
其次，数据化管理有助于企业提升决策水平。
在培训过程中，专家通过实际案例展示了如何运用数据分析来指导企业决策。
例如，通过分析客户消费行为，企业可以制定更有针对性的营销策略；通过分析生产数据，企业可以优化生产流程，降低成本。
这些案例让我深刻体会到，数据化管理是企业决策的重要依据。
再次，数据化管理有助于企业培养数据人才。
在数字化转型的大背景下，企业对数据人才的需求日益增长。
培训中，专家介绍了数据人才的能力素质要求，并分享了如何培养和选拔数据人才的方法。
这对我个人而言，明确了今后努力的方向，也为企业在数据人才培养方面提供了有益的参考。
此外，培训还让我认识到数据安全的重要性。
在数据化管理过程中，企业需要收集、存储、处理大量敏感数据。
如何确保数据安全，防止数据泄露，成为企业关注的焦点。
培训中，专家介绍了数据安全的相关法律法规和技术手段，让我对数据安全有了更加全面的认识。
以下是我在培训过程中的几点感悟：1. 数据化管理是企业发展的必然趋势，企业应积极拥抱数据，推动数字化转型。
2. 数据化管理需要跨部门、跨领域的协作，企业应建立健全数据共享机制，促进数据流动。
3. 数据人才是企业核心竞争力的重要组成部分，企业应重视数据人才培养，为数据化管理提供有力保障。
4. 数据安全是企业面临的重大挑战，企业应加强数据安全管理，确保数据安全可靠。
总之，此次数据化管理培训让我受益匪浅。
在今后的工作中，我将以此次培训为契机，不断提升自身数据化管理能力，为企业发展贡献力量。
数据化管理工作感想
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为当今社会的重要资源。
在这样一个大数据时代，数据化管理应运而生，成为各行各业提高工作效率、优化决策的重要手段。
作为一名数据化管理的实践者，我在实际工作中有着深刻的体会和感悟。
首先，数据化管理让我深刻认识到数据的价值。
在过去，我们往往只关注数据本身，而忽视了数据背后的信息。
通过数据化管理，我们能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供有力支持。
例如，在市场营销领域，通过对消费者购买数据的分析，企业可以了解消费者的需求，从而制定出更有针对性的营销策略。
在供应链管理领域，通过对供应链数据的分析，企业可以优化库存，降低成本，提高效率。
其次，数据化管理让我明白了数据分析的重要性。
数据分析是数据化管理的核心，只有通过对数据的深入挖掘和分析，才能发现问题的本质，为企业提供有针对性的解决方案。
在实际工作中，我学会了运用各种数据分析工具，如Excel、SPSS、Python等，对数据进行处理、分析和可视化。
通过数据分析，我能够发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。
再次，数据化管理让我意识到团队协作的重要性。
数据化管理是一个跨部门、跨领域的综合性工作，需要各个部门之间的紧密协作。
在实际工作中，我深刻体会到，只有团队成员之间相互信任、相互支持，才能共同完成数据化管理任务。
因此，我努力提升自己的沟通能力，加强与同事之间的交流，共同推进数据化管理工作。
此外，数据化管理让我认识到持续学习的必要性。
随着数据技术的不断发展，数据化管理工具和理论也在不断更新。
作为一名数据化管理工作者，我深知自己需要不断学习，跟上时代的步伐。
在实际工作中，我积极参加各类培训课程，学习最新的数据分析方法和工具，提升自己的专业素养。
最后，数据化管理让我感受到了科技进步的魅力。
大数据、人工智能、云计算等新兴技术的应用，使得数据化管理变得更加高效、便捷。
通过数据化管理，我们可以实现实时监控、预测分析、智能决策等功能，为企业创造更大的价值。
培训数据的心得体会
培训数据的心得体会培训数据的心得体会在当今信息化时代，数据已成为企业运营和决策的重要基础。
为了更好地利用数据为企业发展提供支持，我参加了一场关于培训数据的研讨会，从中受益匪浅。
在这次培训数据的学习过程中，我深刻体会到数据在企业管理与决策中的重要价值，并且得到了一些实用的心得体会。
首先，数据的收集和整理是非常重要的。
培训数据中的数据包括从企业的不同部门收集的各种信息，如员工培训记录、教育背景、业绩表现等。
而且，这些数据还需要按照一定的标准和格式进行整理和分类，方便后续的分析和利用。
只有做好数据的收集和整理工作，才能够确保数据的准确和可靠性，为企业决策提供有力的支持。
其次，数据的分析和运用是提高企业决策能力的关键。
通过对培训数据的分析，企业可以了解员工培训的情况和效果，并且可以根据数据的分析结果制定相应的培训计划和策略。
比如，通过分析培训数据，企业可以发现某个部门的培训投入较多，但效果却不明显，可以进一步调整培训方向和方法；又比如，通过分析培训数据，企业可以发现某个岗位的培训需求较大，可以加大对该岗位的培训投入，提高员工的综合能力。
数据的分析和运用可以帮助企业更准确地制定决策，提高企业的效益和竞争力。
此外，数据的可视化和报告是提高数据使用效果的重要手段。
要想让决策者更好地理解和运用数据，就需要将数据以直观、易懂的方式进行展示和说明。
比如，通过制作图表、报表等工具，将数据进行可视化呈现，可以让决策者更直观地了解数据的变化趋势和关联关系；另外，通过撰写报告或提供解释，可以帮助决策者更深入地理解数据的含义和应用场景。
数据的可视化和报告可以提高数据的使用效果，增强决策者的数据驱动决策意识。
最后，数据的保密和安全是必不可少的。
在培训数据的收集、存储和使用过程中，保证数据的安全性和私密性是十分重要的。
因为培训数据涉及到员工的个人信息以及企业的敏感数据，一旦泄露或被滥用，将会给企业和员工带来重大损失。
所以，企业需要建立完善的数据保密和安全管理制度，包括加强网络安全防护、严格控制数据权限、制定数据使用规范等，确保数据的保密和安全。
大数据培训心得体会(精选)
大数据培训心得体会(精选)标题：大数据培训心得体会(精选)随着科技的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个重要领域。
我有幸参加了一次大数据培训课程，收获颇丰。
在这篇文章中，我将分享我的心得体会，以及如何更好地学习大数据。
首先，我认识到大数据不仅仅是一个技术名词，更是一种思维方式。
在培训过程中，我了解到大数据的核心理念是利用海量数据进行分析，从而揭示出数据背后的规律和趋势。
这要求我们具备数据敏感性和分析能力，能够从繁杂的数据中提取有价值的信息。
同时，大数据也需要我们具备创新思维，能够提出新的问题和解决方案。
其次，我学到了大数据技术的基本原理和方法。
培训课程涵盖了数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个方面。
我了解到，大数据技术的核心是分布式计算和存储，这可以有效地处理海量数据。
同时，我还学习了各种数据分析算法和模型，如机器学习、数据挖掘等，这些方法可以帮助我们更好地理解和利用数据。
第三，我认识到大数据的应用领域非常广泛。
在培训过程中，我们学习了大数据在金融、医疗、电商、社交网络等领域的应用案例。
这些案例让我深刻地认识到大数据在各个行业中的重要性和价值。
同时，我也意识到大数据应用需要结合具体行业和业务场景，才能发挥出最大的效果。
第四，我了解到大数据的安全和隐私问题。
在培训课程中，我们学习了数据安全和隐私保护的基本原则和方法。
我认识到，在大数据时代，保护数据的安全和隐私是非常重要的。
这不仅需要技术手段的支持，也需要法律和道德的约束。
我们应该在使用大数据的同时，尊重和保护个人隐私，确保数据的合法合规使用。
最后，我认识到学习大数据需要不断更新知识和技能。
大数据是一个快速发展的领域，新的技术和方法不断涌现。
在培训过程中，我了解到，要想在这个领域保持竞争力，就需要不断学习和更新知识。
这包括学习新的编程语言、算法、工具等，同时也需要关注行业动态和发展趋势。
总结起来，这次大数据培训让我受益匪浅。
我不仅学到了大数据的基本原理和方法，也认识到了大数据的重要性和应用领域。
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数据管理培训心得
数据管理培训心得篇一
3月24日我参加了全国数据管理学习班的培训，通过三天的学习，感觉收获良多，回到公司，我在部门进行了三次集中培训，将所学的知识共享给大家，大家反应很好，并引发了很多的讨论。
现就学习与部门培训情况简单总结如下：全国数据管理学习班共分三天的课程：
第一天，由高复先教授讲解《信息资源规划》，主要讲解了IRP的概念、重要性、原理及实施步骤，结合众多案例，生动地对IRP的整个理念及实施过程进行了介绍。
之前我也一直在关注这一理论的发展，高复先是这一理论的发起者，他通过对国外数据管理的多年研究，经过引进、消化、吸收和创新过程，使得这一理论在中国的大地上开花并结果，付出了很多的心血。
通过他的亲身讲授，我更加深刻地领会到了他理论的精髓。
第二天，《知识管理与数据挖掘》，由信息产业部系统集成室主任，清华大学研究生蒋波主讲，主要讲授了知识管理的原理及实施过程，并通过几个典型案例引申出数据挖掘的重要性，对知识管理和数据挖掘领域现今广为流行的应用工具也多有涉猎，应该说这些内容，是我们将来发展到领导决策支持应用阶段时应该考虑的内容，因此具有很强的前瞻性和可参考性。
第三天，由业界知名人士杨大川讲授《商业智能》，商
业智能(BI)是目前信息化发展的最高境界，但是它需要有强大的和海量的数据做基础，它是领导决策的智能化工具，目前有很多企业在用一些BI的工具来进行客户和市场的分析，他们从浩瀚的数据库中钻取自己有用的信息来进行决策层的智能分析，我想这应该是我们发展的目标和方向。
回公司后，我针对自己所学的知识，找出自己领会最深刻、与目前我们公司信息发展关系最密切的部分专门制作了PPT，向各位同事做了汇报和交流，由于大家对这些内容的浓厚兴趣，使得本来打算利用晚上两个小时讲完的内容，分了三个晚上共十多个小时才完成。
通过学习汇报，我感觉大家对我所学到的东西有了一个整体认识，通过内部交流，也更加加速了消化和吸收，当然更重要的是在今后的工作中自觉地结合所学达到致用的目的。
数据管理培训心得篇二
这段时间，公司出钱让我们几人去参加培训了，项目数据分析师培训，讲师全部都是从北京请过来的，都是该领域的专家级人物，既有扎实的理论经验，也有丰富的实战经验。
虽然老师的实战经验学不到多少，但是老师给予的精彩讲解，也让我学到了许多有用的东西，自己可以在以后的工作中积累实践经验。
培训期间老师给我们看了他操作的一些实用软件，还包括配色软件，虽然自我感觉配色还行，但是没软件应用起来方便。
还有他自己做的一些系统，这些系统都是EXCEL与水
晶易表做的。
在这之前我就了解过EXCEL做的系统是怎样做的，但自己还未曾去动手做过，不过也学了一些之前都没用过的EXCEL小技巧。
另外一个水晶易表这个软件在老师上课的时候就我一个人知道，其实是在去年就知道了，也拿到了中文版教程和软件，也与部分朋友分享过，但因为当时这个软件看起来不是非常实用，加上工作忙、软件是英文的，所以就没去研究它。
现在再来看这个软件，在老师的手中居然可以那样出神入化，这样再一次激发我去学习水晶易表的欲望，在课间已经请教了老师一些基本操作，剩下的就是进行动手实践及深入研究动态链接。
这次主要由于参加培训的学员大部分都没接触过数据分析，所以老师也没深入讲授数据挖掘，后来再我们的要求下就继续介绍了一些。
当然也从培训学到了一些分析方法，不过那些方法都是在最基本一些原理基础上的，如：正态分布、余弦定理、边缘分布等，这些都是基本原理，但我们都忘光了，也不知道可以应用在这些方面，现在更加体会到中国的教育与社会实际脱节的严重性。
在老师面前我都不敢说我是学数据分析专业的，自己的专业都没有应用在实际工作中，真是惭愧。
数据分析在我来现在的公司前就已经意识到将在我现在的工作具有重要的作用，之前也想过要进行学习，但是看了一点资料不知道为什么就没继续下去了，可能是看了大堆的文字资料，觉得有些枯燥。
老师也提到如果之前就去看书
一般是看不进去的，没有什么效果，或者说没有感觉，只有自己去动手操作后，遇到一些困难问题，再去看书，这样才能理解书中的内容，想想是非常有道理的。
通过这次的数据分析师培训，让我了解到了国内数据分析行业目前的发展状况和未来良好的发展趋势，也坚定了我从事数据分析的信心和决心。
数据管理培训心得篇三
8月16日至19日，我有幸参加了在哈尔滨举办的数据集成与数据分析的高级培训班。
报完名后，工作人员给我发放了本次培训教材。
拿到培训教材后，我赶紧浏览了一遍，对本次培训的全部知识点有了大致了解，这次培训内容主要包括如下内容：商业智能、数据集成实战、数据仓库与多维数据建模、数据分析方法以及OLAP分析演示。
本次培训方式采取老师在每介绍完相关知识后，再介绍微软在该方面的解决方案，如：SQL数据库中的SSAS、SSRS等。
通过三天紧张的培训，主要的心得体会是商业智能核心技术数据仓库的功能非常强大，具有数据抽取、清洗、加载、集成、分析以及将快速得出的分析结果进行各种图形化展示功能，可以通过MS Excel将数据库中的图形效果直接展示给用户，也可以通过Servlet和FLASH技术在门户或决策支持系统进行展示。
一、数据仓库与主数据管理的关系
(一)共同之处：
减少数据冗余和不一致性，提升对数据的洞察力，都
是跨业务系统的。
依赖很多相同的技术手段，都涉及到 ETL 技术、都强调数据质量。
建设方法类似，都需要数据规范作指导，都需要统一的安全策略。
(二)不同之处：
处理类型不同：主数据管理 (MDM) 系统是偏实时交互的应用，为各个业务系统提供联机交易服务;而数据仓库是面向是分析型的应用，是在大量历史数据的基础上进行多维分析。
实时性不同：主数据管理在运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步，对实时性要求高，而数据仓库存储的是历史数据，对实时性要求较低。
数据量不同：数据仓库存储的是海量的历史数据和各个维度的汇总数据，而主数据管理存储的仅仅是组织机构、项目工程等基本信息，存储的数据量较小。
服务对象不同：主数据管理的服务对象是服务对象是OA、人力资源、供应链、财务等业务系统，而数据仓库的服务对象是各层领导和业务分析、业务决策人员等。
二、数据仓库与数据集市、ODS(操作数据仓库)的关系
数据仓库：存储历史的业务处理明细数据和维度的汇总数据。
数据集市：为满足各种特定分析需要，存储个性化分析汇总后的数据，为用户提供快捷的访问。
ODS：存储实时的业务数据。
三、数据仓库的设计
(1)数据仓库的设计不可能一步到位，应按用户需求和业务需要逐步完善。
(2)数据仓库的设计范式应满足第三范式，即雪花型数据模型设计。
(3)数据仓库的设计尽量不使用视图，而使用事实表，并且表之间一定要有严格的约束。
(4)数据仓库事实表中要设置自身的主键(建议创建数字主键)，不建议使用业务系统中的主键，尽管可能是一样的，可以将其设置为事实表的代理健;尽量不用业务系统中的备注字段，避免引用描述性属性;字段类型为字符类型的，使用nvarchar，而不用varchar。
(5)数据权限的控制：数据库角色的权限只能控制到表的操作权限，而数据仓库的角色可以控制到数据仓库中字段的操作权限。
(6)根据业务分析需要，当数据仓库中的数据超过了分析周期时，可以将其迁移到磁带库中。
四、数据抽取和数据挖掘
(1)数据抽取有两种方式：增量抽取和完全抽取。
增量抽取中推荐采用时间戳法抽取，当数据更新量不大时，可以采用触发器法抽取。
增量抽取方法并不一定优于完全抽取方法，需要根据实际情况进行选择。
(2)数据抽取ETL的过程需要被监控，对抽取失败的数
据应重新同步。
(3)数据挖掘的方法有：决策树、聚类、时间序列、贝叶斯、关联、神经网络、逻辑回归、线性回归、文本挖掘。
五、数据分析SSAS
(1)OLAP分析的维度、层次、Cube的了解
根据Cube新建向导，创建Cube，将维度和层次引入，利用MDX查询多维数据，并根据需要，可以选择KPI中的值、目标、状态指示灯、趋势、趋势信号灯方式进行展示，展示后，可以对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据，每次钻取都会向数据仓库发出一条查询语句。
(2)聚类分析
聚类分析有三种：MOLAP、ROLAP、HOLAP。
MOLAP是将聚合数据和明细数据都存放在Cube中，是非实时的，存放于一个文本文件;ROLAP是实时的，只存放Cube框架，包括层次、维度等，用户在进行分析时，数据需要进行实时统计分析;HOLAP介于 MOLAP与ROLAP之间，聚合数据存放在Cube 中，明细数据仍存放在数据仓库中。
推荐使用MOLAP。
(3)报表分析SSRS
可以通过报表分析对事实表或数据表以及矩阵进行任意的集成，展示后，不能对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据。
数据管理培训心得。