(完整word版)建设数据仓库的八个步骤.doc
数据库设计的六个步骤详解
数据库设计的六个步骤详解数据库设计是构建一个有效和高效的数据库系统的关键步骤。
它涉及到对数据的组织、存储和管理，以满足用户需求和系统要求。
在数据库设计过程中，有六个关键步骤需要仔细考虑和实施。
本文将详细解析这六个步骤，并分享对数据库设计的观点和理解。
一、需求分析需求分析是数据库设计的第一步，它的目的是明确用户的需求和系统的要求。
在这个阶段，与用户和系统利益相关者的沟通至关重要。
通过访谈、调研和文档分析等方法，收集和整理用户的需求。
这些需求将成为数据库设计的基础，并对数据库的结构、数据类型和功能等方面进行决策。
对于需求分析阶段，我认为重要的是确保理解用户的真实需求。
有时用户不能准确表达他们的需求，或者需求可能不一致，这就需要我们作为数据库设计师进行深入挖掘和澄清。
需求分析也要考虑系统的性能和扩展性等因素，以确保数据库设计能够满足未来的需求。
二、概念设计概念设计是数据库设计的第二步，它涉及到对数据的逻辑组织和高层次抽象。
在这个阶段，我们可以使用实体-关系模型（ERM）或其他概念模型来表示和描述数据的关系。
通过这样的建模方法，我们可以定义实体（entity）、属性（attribute）、关系（relationship）和约束（constraint）等概念，形成数据库的初始设计。
概念设计的重要性在于建立模型以实现对数据的有效管理和操作。
它还为后续的物理设计提供了依据。
我认为在概念设计阶段，关键是要抽象和简化数据模型，使其能够准确地反映问题域，并易于理解和维护。
三、逻辑设计逻辑设计是数据库设计的第三步，它将概念设计转化为数据库管理系统（DBMS）可以实现的逻辑模式。
在这个阶段，我们需要选择适当的数据模型和标准，如层次模型、网络模型或关系模型。
我们将概念设计的模型转化为选定模型的逻辑表示。
在逻辑设计中，我们需要定义实体、属性、关系和约束等元素，以及适当的存储结构和查询方式。
这涉及到对数据的规范化、索引设计和查询优化等方面的决策。
详解数据仓库的实施步骤
详解数据仓库的实施步骤建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程，是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步，也是发展数据化管理的重要基础。
数仓的知识市面上的书籍和文章不少，但是实际实施依据行业不同，企业核心诉求不同，从技术到方法论各有不同。
如何实施数仓项目，本文先以传统行业的数仓切入，从整体上讲下数据仓库的实施方法论！数据仓库的通用实施步骤一、需求分析需求分析是数据仓库项目最重要的一个环节，数仓说到底还是服务于业务，支撑于业务，如果需求分析不准确，做了没人用，上了不好用，会直接影响业务/客户的使用，最终导致项目的失败。
为了避免最坏的情况，磨刀不误砍柴工，前期一定要重视需求的调研、挖掘和分析，并采用一些严谨科学的措施和方法去做需求分析。
在实际调研过程中分享几个经验：1、尽可能与业务方/客户方一起分析需求，引导对方将项目所要实现的整体框架和业务细节部分述清楚，最好的方式就是需求人员和设计人员基于原型来讨论，从而正确理解实际的业务需求。
2、必须实事求是地将数据仓库所能实现的目标和不容易解决的问题与协商清楚。
这一个环节趟过不少坑，IT方急着上线，业务方对于项目还处于一知半解，甚至在推动的时候可能避重就轻，比如一期不满足的需求强行上，长远来看项目会产生不少推诿和扯皮，消磨的是对方的信任。
所以在需求讨论的基础上，需要理解业务工作流程，当然如果你已经具备了这个行业丰富的业务知识，那可以在需求调研的时候尽可能地让对方按照自己的思路去完成数据仓库系统的功能设计。
3、需求方群体的分类，BI项目最终的使用对象可以分为以下几类：数据查询者、报表查询者、企业决策者这三类人群的需求特点完全不一样，沟通的时候需要注意区分并深刻理解4、需求调研的再完美，也避免不了需求变更。
现实是很多情况下需求是不确定的，业务方是提不出有价值的需求的，需求今天是A 明天又变成B无法一步做到位的，这都很正常，作为项目实施者要做好心理预期。
一般情况下，业务方能够提供的都是需求的整体框架部分或者是实际需求的一部分内容，不能预见未来需要增加的需求，这也注定了数仓项目是一个不断循环、反馈，使系统不断完善增长的过程。
数据库建设的步骤与流程
数据库建设的步骤与流程数据库建设的步骤与流程在当今信息时代，数据库已经成为了各个领域管理和处理数据的首选工具，如何进行数据库的建设和管理是非常重要的。
本文将从基础开始，通过逐步深入的方式，介绍数据库建设的步骤与流程，并分享我的观点和理解。
一、确定需求和目标1. 确定所需数据：需要梳理出需要在数据库中存储和管理的数据类型和数量。
2. 分析数据需求：进一步分析和了解数据的来源、格式、结构以及所需的处理能力。
3. 确定目标和用途：明确数据库建设的目标和用途，比如是否用于业务管理、数据分析等。
二、数据库设计1. 概念设计：根据需求和目标，进行数据库的概念设计，包括实体-关系模型、数据流图等。
2. 逻辑设计：在概念设计的基础上，进行数据库的逻辑设计，包括表结构、关系模式等。
3. 物理设计：基于逻辑设计，进行数据库的物理设计，包括选择合适的数据库引擎、表空间规划等。
三、数据库建立与实施1. 数据库安装：选择和安装适合的数据库管理系统，并进行必要的配置。
2. 数据库创建：根据设计的数据库模型，创建相应的表结构、约束等。
3. 数据导入：将现有的数据导入到数据库中，确保数据的完整性和准确性。
4. 数据库优化：优化数据库的性能和效率，包括索引的创建、查询优化等。
5. 数据库备份和恢复：建立数据库的备份机制，确保数据的安全和可恢复性。
四、数据库运维与管理1. 数据库监控：建立监控系统，实时监控数据库的性能参数和运行状况。
2. 故障处理：及时处理数据库故障和异常，保证数据库的稳定运行。
3. 安全管理：建立合适的用户权限管理机制，保护数据的安全性和隐私性。
4. 数据库维护：定期进行数据库的维护工作，如索引重建、数据库优化等。
5. 数据库升级与扩展：根据业务需求，对数据库进行升级和扩展，提升系统性能和功能。
总结回顾：通过以上的步骤和流程，我们可以逐步建设一个高效、安全的数据库。
在确定需求和目标时，需全面考虑数据的特点和用途；在数据库设计阶段，需进行概念、逻辑和物理设计，确保数据库结构的合理性；在数据库建立与实施阶段，需进行数据库安装、创建、导入等操作；在数据库运维与管理阶段，需进行监控、故障处理、安全管理、维护等工作。
. 简要回答数据库设计的主要步骤。
数据库设计是指按照特定需求和目标，构建出能够有效存储和管理数据的数据库结构。
数据库设计的主要步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
1. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步，其目的是明确用户的需求和数据库系统的功能。
在需求分析阶段，需要收集用户的需求和期望，明确数据的种类和量级，了解数据的输入、输出和处理过程。
2. 概念设计概念设计是数据库设计的第二步，其目的是建立数据库的模型，包括实体-关系模型（ER模型）或是其他类似的模型。
在概念设计阶段，需要将需求分析的结果转化为数据库的抽象模型，包括实体、属性和关系等。
3. 逻辑设计逻辑设计是数据库设计的第三步，其目的是转化概念模型为实际的数据库模式。
在逻辑设计阶段，需要将概念模型转化为关系模式，确定数据表的结构、数据类型和约束条件，建立数据表之间的关系。
4. 物理设计物理设计是数据库设计的最后一步，其目的是根据具体的存储设备和性能要求，选择合适的存储结构和访问方式。
在物理设计阶段，需要确定数据表的存储方式、索引策略、分区策略和冗余策略，从而保证数据库的性能和可靠性。
数据库设计的主要步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
每一步都至关重要，任何一步的不足都可能导致数据库系统的不稳定和低效。
在进行数据库设计时，需要认真对待每个步骤，充分考虑数据库系统的整体需求和目标，从而构建出高效、稳定的数据库系统。
在数据库设计的过程中，每一个步骤都至关重要，因为数据库在现代信息科技中扮演着至关重要的角色。
一个合理设计的数据库可以大大提升系统的效率和性能，而一个不合理的设计则可能会导致系统的崩溃和数据的丢失。
在进行数据库设计时，需要认真对待每一个步骤，并且充分考虑数据库系统的整体需求和目标，从而构建出高效、稳定的数据库系统。
需求分析是数据库设计的第一步，在这个阶段，需要仔细收集用户的需求并且明确数据库系统的功能。
在设计一个销售管理系统的数据库时，需求分析阶段需要明确系统需要存储的数据种类包括客户信息、订单信息、产品信息等，还需要了解业务需求，例如系统需要支持上线下单、库存管理等功能。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
空间数据库设计的步骤
空间数据库设计的步骤一、概述空间数据库设计是指将地理信息数据存储在数据库中，以便于管理、查询和分析。
空间数据库设计的步骤包括需求分析、数据建模、数据设计和实现等。
二、需求分析1.收集用户需求：了解用户对地理信息的需求，包括需要存储哪些类型的数据，需要进行哪些类型的查询和分析等。
2.确定数据来源：确定数据来源，包括采集现有数据或自行采集。
3.确定数据规模：根据用户需求和数据来源确定数据规模，包括要存储多少个地理信息对象，每个对象需要多少属性等。
三、数据建模1.确定实体关系：根据用户需求和数据来源确定实体关系。
例如，一个城市可以被看作是一个实体，它包含许多街道、建筑物等子实体。
2.绘制ER图：使用ER图表示实体之间的关系。
ER图应该清晰明了，并且易于理解。
3.确定属性：为每个实体和子实体确定属性，并将其添加到ER图中。
四、数据设计1.选择数据库管理系统（DBMS）：选择适合项目的DBMS。
常见的DBMS包括Oracle Spatial、PostGIS等。
2.选择适当的空间索引：选择适合项目的空间索引方式。
常见的空间索引方式包括R树、Quadtree等。
3.设计表结构：根据ER图设计表结构。
每个实体和子实体都应该对应一个表，每个属性都应该对应一个列。
五、实现1.创建数据库：在DBMS中创建数据库。
2.创建表：根据数据设计中的表结构创建表。
3.导入数据：将采集到的数据导入到数据库中。
4.创建索引：根据数据设计中选择的空间索引方式创建索引。
六、总结以上是空间数据库设计的步骤，其中需求分析和数据建模是关键步骤，需要仔细考虑。
在实现过程中，需要注意性能和安全性等问题。
简述数据库设计的一般流程
简述数据库设计的一般流程数据库设计是指根据应用系统的需求，设计出合理、高效的数据库结构和数据存储方式的过程。
数据库设计的目标是保证数据的完整性、一致性、可靠性和高效性。
下面将从需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个方面，简述数据库设计的一般流程。
1. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步，也是最重要的一步。
在需求分析阶段，需要与用户充分沟通，了解用户的需求和业务流程。
通过需求分析，可以确定数据的种类、结构和关系，以及数据处理的要求和约束条件。
需求分析的输出是需求规格说明书，包括数据字典、数据流图、实体关系图等。
2. 概念设计概念设计是在需求分析的基础上，对数据进行抽象和建模的过程。
在概念设计阶段，需要确定实体、属性和关系，并进行规范化处理，以消除冗余和不一致性。
概念设计的输出是概念模型，常用的概念模型有实体-关系模型（ER模型）和统一建模语言（UML）。
3. 逻辑设计逻辑设计是根据概念模型，将其转化为关系模式的过程。
在逻辑设计阶段，需要进行表的设计和关系的建立。
表的设计要考虑属性的类型、长度、约束条件等，关系的建立要考虑主键、外键、参照完整性等。
逻辑设计的输出是逻辑模型，通常以关系模式的形式呈现。
4. 物理设计物理设计是根据逻辑模型，确定数据在存储介质上的组织方式和存取方法的过程。
在物理设计阶段，需要确定数据的存储结构、索引方式、存取路径等。
物理设计的目标是提高数据的存取效率和空间利用率。
物理设计的输出是物理模型，包括表的定义、索引的建立等。
数据库设计的一般流程包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个阶段。
在每个阶段，都需要进行充分的需求调研与分析，并将其转化为相应的设计模型。
通过合理的数据库设计，可以提高数据的管理和处理效率，保证数据的一致性和完整性，为应用系统的开发和运行提供良好的支持。
请简述空间数据库设计的步骤。
请简述空间数据库设计的步骤。
空间数据库设计是一个庞大而复杂的过程，它包含了多个步骤。
在实际的设计工作中，需要遵循一定的流程和方法论，才能确保数据库的可靠性和高效性。
下面是空间数据库设计的步骤：1.需求分析需求分析是空间数据库设计的第一步。
在这一阶段，需要与用户和相关人员进行沟通，了解他们的需求和要求，分析他们的工作流程和数据处理过程。
这样可以确定数据库的数据类型、数据量、数据结构和功能等方面的需求。
2.数据建模数据建模是空间数据库设计的第二步。
在这一阶段，需要对需求分析的结果进行数据建模，确定数据的实体、属性和关系等方面的内容。
通常采用实体关系图（ER图）进行建模，以便直观地显示数据的结构和关系。
3.数据库设计数据库设计是空间数据库设计的核心步骤。
在这一阶段，需要具体设计数据库的结构和功能，包括数据表的设计、索引的设计、视图的设计、存储过程的设计等方面的内容。
同时，还需要考虑数据库的安全性、可靠性和性能等方面的问题。
4.数据实现数据实现是空间数据库设计的第四步。
在这一阶段，需要根据数据库设计的结果，实现数据库的结构和功能。
通常采用数据库管理系统（DBMS）进行实现，例如Oracle、SQL Server、MySQL等。
5.数据测试数据测试是空间数据库设计的第五步。
在这一阶段，需要对数据库进行测试，验证数据库的功能和性能是否符合需求。
通常采用数据抽样、数据比较、性能测试等方法进行测试，以确保数据库的稳定性和可靠性。
6.数据部署数据部署是空间数据库设计的最后一步。
在这一阶段，需要将数据库部署到实际的环境中，并进行数据迁移和数据备份等工作。
同时，还需要进行数据库的性能优化和安全加固等方面的工作，以确保数据库的高效性和安全性。
空间数据库设计是一个复杂而系统的过程，需要遵循一定的流程和方法论，才能确保数据库的可靠性和高效性。
在实际的工作中，需要注意数据建模、数据库设计、数据实现、数据测试和数据部署等方面的问题，以确保数据库的质量和稳定性。
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大数据技术部建设数据仓库的八个步骤2017 年 04 月 25 日编制建设数据仓库的八个步骤摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。
关键词：数据仓库元数据建设数据仓库建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。
因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。
开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。
1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。
业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。
一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素：·操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。
·在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。
·用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。
·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。
由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。
2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。
这里有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准：·厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。
·数据库对大数据量（TB 级）的支持能力。
·数据库是否支持并行操作。
·能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。
·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT ）。
·能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。
3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下：（1）确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。
（2）基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。
（3）识别主题之间的关系。
（4）分解多对多的关系。
（5）用范式理论检验逻辑数据模型。
（6）由用户审核逻辑数据模型。
4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型具体步骤如下：（1）删除非战略性数据：数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项，某些用于操作处理的数据项要删除。
（2）增加时间主键：数据仓库中的数据一定是时间的快照，因此必须增加时间主键。
（3）增加派生数据：对于用户经常需要分析的数据，或者为了提高性能，可以增加派生数据。
（4）加入不同级别粒度的汇总数据：数据粒度代表数据细化程度，粒度越大，数据的汇总程度越高。
粒度是数据仓库设计的一个重要因素，它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的查询类型。
显然，粒度级别越低，则支持的查询越多；反之，能支持的查询就有限。
对数据操作的效率与能得到数据的详细程度是一对矛盾，通常，人们希望建成的系统既有较高的效率，又能得到所需的详细资料。
实施数据仓库的一个重要原则就是不要试图包括所有详细数据，因为 90% 的分析需求是在汇总数据上进行的。
试图将粒度细化到最低层，只会增加系统的开销，降低系统的性能。
5.数据仓库数据模型优化数据仓库设计时，性能是一项主要考虑因素。
在数据仓库建成后，也需要经常对其性能进行监控，并随着需求和数据量的变更进行调整。
优化数据仓库设计的主要方法是：·合并不同的数据表。
·通过增加汇总表避免数据的动态汇总。
·通过冗余字段减少表连接的数量，不要超过3~5 个。
·用 ID 代码而不是描述信息作为键值。
·对数据表做分区。
6.数据清洗转换和传输由于业务系统所使用的软硬件平台不同，编码方法不同，业务系统中的数据在加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。
在设计数据仓库的数据加载方案时，必须考虑以下几项要求：·加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。
·数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求，能够在规定的时间范围内完成。
·支持各种转换方法，各种转换方法可以构成一个工作流。
·支持增量加载，只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。
7.开发数据仓库的分析应用建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力，必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。
·满足用户的全部分析功能要求。
数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门，他们的业务不同，要求的分析功能也不同。
如有的用户只是简单的分析报表，有些用户则要求做预测和趋势分析。
·提供灵活的表现方式。
分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现，支持复杂的图表。
使用方式上，可以是客户机 / 服务器方式，也可以是浏览器方式。
事实上，没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求，一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现，因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题，对于用户来说，希望看到的是一致的界面。
8.数据仓库的管理只重视数据仓库的建立，而忽视数据仓库的管理必然导致数据仓库项目的失败。
数据仓库管理主要包括数据库管理和元数据管理。
数据库管理需要考以下几个方面：·安全性管理。
数据仓库中的用户只能访问到他的授权范围内的数据，数据在传输过程中的加密策略。
·数据仓库的备份和恢复。
数据仓库的大小和备份的频率直接影响到备份策略。
·如何保证数据仓库系统的可用性，硬件还是软件方法。
·数据老化。
设计数据仓库中数据的存放时间周期和对过期数据的老化方法，如历史数据只保存汇总数据，当年数据保存详细记录。
然而，元数据管理贯穿于整个系统的建设过程中，元数据是描述数据的数据。
在数据采集阶段，元数据主要包括下列信息：·源数据的描述定义：类型、位置、结构。
·数据转换规则：编码规则、行业标准。
·目标数据仓库的模型描述：星型/雪花模型定义，维/事实结构定义。
·源数据到目标数据仓库的映射关系：函数/表达式定义。
·代码：生成转换程序、自动加载程序等。
在数据管理阶段，元数据主要包括下列信息：·汇总数据的描述：汇总/聚合层次、物化视图结构定义。
·历史数据存储规则：位置、存储粒度。
·多维数据结构描述：立方体定义、维结构、度量值、钻取层次定义等。
在数据展现阶段，元数据主要包括以下信息：·报表的描述：报表结构的定义。
·统计函数的描述：各类统计分析函数的定义。
·结果输出的描述：图、表输出的定义。
元数据不但是独立存放，而且对用户是透明的，标准元数据之间可以互相转换。
1、培训目的1.1改善部门各级各类员工的知识结构、提升员工的综合素质，提高员工的工作技能、工作态度和行为模式，满足部门的快速发展需要，更好的完成部门的各项工作计划与工作目标。
1.2、加强部门各级各类员工职业素养与敬业精神，增强员工服务意识与服务水平，打造高绩效团队，减少工作失误，提高客户满意度，提高工作效率。
1.3提升部门凝聚力、吸引力、向心力和战斗力，为部门进一步发展储备相关人才。
1.4锻炼员工的学习表达能力。
1.5完善部门各项培训制度、培训流程以及建立系统的培训体系，实现各项培训工作顺利、有效实施。
2、培训原则2.1 以部门战略与员工需求为主线。
2.2 以素质提升与能力培养为核心。
2.3 以针对性、实用性、价值型为重点。
2.4 以项目式培训和持续性培训相互穿插进行。
2.5 坚持理论与实践相结合、学习与总结相结合。
2.6 坚持部门内部培训为重点、内训与外训相结合。
2.7 坚持学历性教育培训和岗位培训相结合。
2.8 实现由点、线式培训到全面系统性培训转变。
3、培训的实施3.1 培训内容的决定部门所有成员对自己要培训的需求提出建议，相关负责人收集并统计，根据统计结果，按需求量较大或需求的紧迫性来决定培训的内容。
3.2培训方式分为正式培训和技术交流。
正式培训需要讲师准备PPT、有关课件，利用投影等设备进行讲授，并进行培训效果考核和学员成绩考查。
技术交流可不准备课件，直接采用即兴口头演讲的方式进行。
3.3 培训时间根据学习要求，不定期进行有关主题内容的培训。
3.4讲师安排讲师实行报名制。
根据部门发布的员工培训需求统计结果，选择自己熟悉或感兴趣的培训科目报名。
部门经理根据报名情况决定讲师人选。
3.4培训效果评估3.4.1培训后，参与人员对培训的讲师、培训的内容、总体效果等做出评价。
3.4.2 讲师准备10 个以内的培训内容相关的试题，受训者根据培训内容来做答，经讲师批阅后整理到员工培训考核成绩表，并把成绩表交由部门经理审阅，最后相关负责人存入个人培训档案。
3.5奖惩方式对于正式培训，培训完后，参与培训人员给讲师打分，根据打分情况给予讲师 0、1、2、3 分积分。
对于技术交流，根据培训内容和效果，给予所有主要参与者0,1,2 分不等的积分。
参加培训者考核合格后给予0.5 、1 分不等积分。
年终累计积分，根据积分情况给予奖励。
对于年终参加培训积分不足年度部门总培训积分的80%者，给予一定的惩罚。
4、培训材料4.1 员工培训签到表4.2 讲师应提前准备好培训的PPT，如果培训项目开发知识应准备好实例。
4.3 培训内容相关的试题4.4内部培训效果评估表4.5 员工培训考核成绩表5、相关附件附件一员工培训签到表培训内容培训时间培训讲师培训地点培训方式考核方式应到人数实到人数缺席人数出勤率序出席时间离席时间备注序出席时间离席时间备注号姓名姓名(HH:MM) 号1. 12.3. 24.5. 36.7. 4 8.9. 5 10.11. 6 12.13. 1 14.15. 2 16.17. 3 18.19. 4 20.21. 5 22.23. 6 24.25. 1 26.27. 2 28.29. 3 30.31. 4 32.33. 5 34.35. 6 36.37. 1 38.39. 2 40.41. 3 42.43. 4 44.45. 5 46.47. 6 48.49. 50.评估项目好一般差课堂纪律培训总评学习态度讲师表达课堂氛围评估人 / 日期附件二员工培训考核成绩表培训内容培训时间培训讲师培训地点培训方式考核方式序号姓名理论得分应用得分序号姓名理论得分应用得分1. 2.3. 4.5. 6.7. 8.9. 10.11. 12.13. 14.15. 16.17. 18.19. 20.21. 22.23. 24.25. 26.27. 28.29. 30.31. 32.33. 34.35. 36.37. 38.39. 40.41. 42.43. 44.45. 46.47.48.49.50.51.52.说明：员工入职培训考核分为书面考核（ 70%）与应用考核（ 30%）两部分；考核标准为： 60 分以下为不合格， 60-700 分为合格， 70-80 分为一般， 80-90 分为良， 90 分以上为优。