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SOC 15-1243
数据仓库专家把分散的源系统数据转成可分析的数据层：定义业务口径与粒度，设计维度与事实模型，实现可重跑的抽取、转换与装载，核对结构与数据质量，维护元数据与血缘，并向仓库用户提供支持；依据是业务定义、数据权限与质量规则，而不是进度压力。美国对应 O*NET-SOC 15-1243.01（Data Warehousing Specialists）；其薪资与就业在该页按父职业数据库架构师（15-1243.00）代理口径公布；中国大陆公开工资统计未建立与该细分对应的职业级口径，本页按证据缺口处理。
判断中心：能否在业务口径、数据权限、质量要求与交付时效同时存在的前提下，把需求澄清、模型与映射、可重跑加载、质量对账与元数据交付做成可复核、可复现并可交接的数据层。
边界提醒：本页所有图示、练习与清单均为完全虚构的纸面材料，不构成数据访问、生产变更或发布授权；真实数据的取用范围、变更与上线须按单位的数据治理与审批流程执行。
适合先试：愿意先澄清口径与粒度再动手，能接受大量时间花在核对、对账与可复现上，对细节与一致性有耐心，愿意按数据权限与变更流程作业，并能向业务用户解释字段含义与数据限制。
职业范围：本页只覆盖 O*NET-SOC 15-1243.01 数据仓库专家，官方范围为设计、建模或实施企业数据仓库活动，为数据库信息仓库编程与配置，并向仓库用户提供支持；涵盖来源映射、抽取转换装载、仓库结构与元数据、质量核对、测试与排障等任务。该职业薪资与就业在 O*NET 页面按父职业数据库架构师（15-1243.00）代理口径公布。 边界与分工：数据仓库专家负责面向分析的数据层设计与装载；数据库管理员负责数据库运行、性能、容量与访问安全；数据库架构师负责更高层的数据体系与标准设计；数据科学家与商业智能分析师负责建模、结论与指标呈现；工程与平台团队负责平台与调度运行，职责不能自动互换。自动化工具、纸面练习或一般职业资料都不能授予数据访问、生产变更或发布权限。
核心产出是口径一致、可重跑、可对账的数据层：维度与事实结构、抽取转换装载实现、质量断言与隔离记录、元数据与血缘；在口径冲突或数据异常时，产出清楚的隔离、暂停与升级记录。
职业方向比较
下表把数据仓库专家与五个相邻方向，按职业方向、核心工作与产出、关键区别和更适合什么选择四项对照；相邻关系只用于方向比较，不代表自动转岗或资格互认。
| 职业方向 | 核心工作与产出 | 关键区别 | 更适合什么选择 |
|---|---|---|---|
| 数据库管理员（15-1242.00，相邻职业） | 数据库管理员（15-1242.00）以数据库的运行、性能、容量、备份恢复与访问安全为中心，并按既定程序维护可用性与安全性。 | 对象是数据库的运行、性能、容量、备份恢复与访问安全；数据仓库专家对象是面向分析的数据层建模、装载与质量。 | 更适合愿意承担数据库运行与安全责任的人。 |
| 数据库架构师（15-1243.00，相邻职业） | 数据库架构师（15-1243.00）负责更高层的数据库体系与标准设计，确定数据如何在组织内组织、集成与演进；本页工资与就业也正来自该父职业的代理口径。 | 对象是更高层的数据库体系与标准设计；本职业落在数据仓库的实施与装载。需注意本页工资与就业即父职业数据库架构师的代理口径。 | 更适合愿意做体系级数据架构与标准设计的人。 |
AI 对职业的影响
直接回答：目前可核对的是任务层面的变化，而不是岗位替代的时间表。生成型助手可以承担部分 SQL 与映射草稿、测试断言与文档摘要、故障信息汇总，这类可减少部分重复编码与整理工作；但快速生成不等于数据可用、口径正确或可以上线——业务口径与粒度确认、数据授权、异常处置与对账签署、上线与回退审批仍需人工承担。本职业工作情境显示 57% 表示做得准确精确「极其重要」、65% 表示对如何做决定有「有一些」自由、48% 表示每月一次以上面对时间压力、43% 表示竞争程度「中等竞争」；技术暴露不等于组织采用，也不等于岗位消失；ILO 的任务暴露框架不能解释为岗位流失概率。
草拟 SQL 与映射规则、生成测试断言与文档摘要、汇总故障信息。
技术演示不等于生产采用；采用取决于数据治理成熟度、审计要求与团队能力。
不能从任务暴露推导编制或收入的因果变化。
| 工作方向 | 任务 | 当前变化 | 人的控制点 |
|---|---|---|---|
| 代码与映射草稿 | 编写或修改程序与映射规则 | 当前变化：生成型助手可草拟 SQL、转换规则与字段映射草稿，缩短初稿时间；输出必须在隔离数据上按业务口径回归后才可进入评审。 |
中国大陆薪资参考
用工场景与计酬方式：以互联网与软件服务、金融保险、专业服务与制造等机构的全职岗位为主，多按月薪与年度奖金计酬，也存在项目制与外包形式。
职业分类与口径：中国大陆同类多称数据仓库工程师、数据开发工程师或数据平台工程师，岗位名称与实际职责差异较大；公开工资统计按行业门类与人员类别发布，未建立与该细分一一对应的职业级口径。
证据不足：未取得该口径数值
不适用（不用行业均值替代职业工资）
证据不足：未取得可核对报价统计
中国大陆公开信息检索入口：国家统计局工资与统计发布页面、主管部门与行业公开信息；本轮未取得该职业单列数值。
美国薪资参考
O*NET 15-1243.01 全国工资页公示 2025 年 5 月 BLS OEWS 工资数据，中位年薪 139,500 美元（67.07 美元/时），第 10 分位 86,240 美元、第 90 分位 204,000 美元；页面明确标注为父职业 Database Architects（15-1243.00）的代理口径，不是本细分的精确工资，中位数也不是起薪或个人保证。
| 工资位置 | 工资参考（年薪／时薪） | 收入口径边界 | 怎样理解这个位置 |
|---|---|---|---|
| 较低工资位置（第 10 分位） | 86,240 美元/年 | 分布低端统计位置 | 不是入职起薪，也不含奖金股权差异。 |
| 中位工资位置 | 139,500 美元/年 | 不等于个人到手收入 | 分布中点，不是平均起薪。 |
职业适配指南
直答：适配不是人格判断，而是把日常工作的真实要求——先澄清业务口径与目标粒度、按数据权限作业、把加载做成可重跑可复现、逐项做质量断言与对账、并向业务用户解释字段含义与数据限制——与自己的可承受范围逐项对照。
适配信号： 适配信号：愿意先澄清口径再动手、对一致性与细节有耐心、能接受大量时间花在核对与对账、愿意按流程与权限作业、并能把限制如实告知业务用户的人，通常更容易适应。
注意信号： 注意信号：如果只愿意做建模或可视化、不愿意花时间核对来源与质量、难以接受需求反复澄清与变更评审、或不愿在文档与可复现上投入时间，实际工作会与期待不符。
验证动作： 验证动作：用本页完全虚构的订单与客户材料完成一次「定义粒度—设计维度与事实—写分流规则—核对三类行数与金额」练习，或一次真实需求澄清练习，再判断偏好；练习不接触真实数据与生产连接。
工作压力、风险与职业边界
数据仓库专家的风险集中在四类：口径与粒度未澄清导致数据层不可信；装载与转换不可重跑导致问题无法复现；质量断言与对账缺失使错误数据进入分析层；以及在未授权环境使用受限数据或未经评审变更生产结构带来的合规与交付风险。错误后果往往在下游报表与模型才显现，修正成本更高。
风险场景来自 O*NET 15-1243.01 的任务与工作情境（如核对结构与准确性、在来源系统与仓库之间映射数据、设计并实现仓库结构、为客户需求编写或修改程序），以及数据仓库实践中通用的质量、权限与变更控制要求；本页只按来源明确范围解释。
典型场景：业务口径与目标粒度未澄清即开始建模，或按未经确认的定义直接加载。
主要岗位：数据仓库专家
可能后果：会产生口径不一致的数据层，导致下游报表与模型结论错误且难以追溯。
降低风险：先确认业务定义、主键与粒度并留痕；口径冲突时暂停受影响部分并升级确认。
依据：15-1243.01 - Data Warehousing Specialists · 数据仓库专家页面编辑设计（虚构练习与整理）
入行、证书与职业发展
直答：入行通常依靠信息技术相关专业训练与项目实践积累；美国该职业准备层级为 Job Zone Four（SVP 7.0 至低于 8.0），官方教育调查显示新入职者中 78% 要求学士学位、4% 要求高中或同等学历、4% 要求中等后证书；能否独立完成一次从口径澄清、建模与加载到对账与元数据交付的闭环，是比证书更可核对的准备证据。
职业前景与相关职业转向
直答：需求信号要分三层看——官方就业预测反映职业总量变化，业务数据量增长与数据驱动决策决定岗位分布，招聘公告只能说明某一时点某一单位的需求；三者不能互相替代。本页就业与空缺为 O*NET 15-1243.01 页面标注的父职业数据库架构师代理口径。
美国 · O*NET 15-1243.01（数据为父职业 Database Architects）
O*NET 就业趋势页（15-1243.01，数据为父职业 Database Architects）显示2024 年约 66,900 人、2034 年约 72,700 人，2024—2034 年增长 9%（标签「远快于平均」），十年内年均约 4,000 个含增长与更替的空缺；该预测为职业总量口径，不含技术替代时点，也不代表个人录用概率。BLS 职业展望手册另有数据库管理员与架构师合并口径（2025 年约 144,500 人、2025—2035 年增长 4%、年均约 7,300 个空缺），两套口径期间与人群不同，分别引用不合并。
市场信号
年均空缺含增长与更替，不等于每年净增 4,000 人。
不能说明：是职业总量统计，且为父职业代理口径，不是个人录用保证。
设计、建模或实施企业数据仓库活动，为数据库信息仓库编程与配置，并向仓库用户提供支持：开发包含来源、装载、转换与抽取的仓库过程模型；核对结构与准确性；在来源系统、数据仓库与数据市场之间映射数据；设计并实现仓库结构；创建元数据与文档、编写测试脚本、排查故障并支持用户。
数据库管理员偏数据库运行、性能、容量与访问安全；数据库架构师偏体系级数据架构与标准设计（本页薪资与就业即其代理口径）；数据科学家偏建模与结论解释；商业智能分析师偏指标与报表交付；计算机系统分析师与系统工程师偏业务系统与流程分析；数据仓库专家偏分析数据层的模型、装载、质量与可用性。
这是工作样本核对，不是人格诊断或录用结论。
低风险验证：用本页完全虚构的订单与客户材料完成一次「定义目标粒度—设计维度与事实—写出接收、隔离与排除规则—计算并核对三类行数与原始记录金额」练习，只判断工作偏好；练习不接触真实客户数据、密钥或生产连接，不等同岗位培训合格或数据授权。
质量要求是口径可追溯、加载可重跑、结构与准确性经核对、异常行被隔离而非掩盖、元数据与血缘完整、数据访问与变更在授权范围内并留痕。
| 维度 | 主要方向 | 比较方向 |
|---|---|---|
| 闭环 | 澄清需求 → 确认数据与权限 → 定粒度与模型 → 写映射与转换 → 加载与质量断言 → 验证与对账 → 发布元数据 → 支持用户与复盘 | |
| 步骤一 | 澄清业务定义与目标粒度 | |
| 步骤二 | 确认数据来源、字段与使用权限 | |
| 步骤三 | 设计维度与事实结构、写映射规则 | |
| 步骤四 | 实现可重跑的抽取转换装载并加载 | |
| 步骤五 | 跑质量断言与对账、隔离异常行 | |
| 步骤六 | 发布元数据与血缘、支持用户并复盘 |
输入：业务定义与目标口径、源表模式与字段样本、主键与更新频率、数据权限与服务等级、下游查询需求、历史故障与数据质量问题清单。
产出：维度与事实表设计、可重跑的抽取转换装载实现、质量断言与隔离机制、对账结论、元数据与血缘记录、用户支持说明。
流程：澄清需求 → 确认数据与权限 → 定粒度与模型 → 写映射与转换 → 加载与质量断言 → 验证与对账 → 发布元数据 → 支持用户与复盘；遇到口径冲突、异常行或权限不足时按流程暂停、隔离并升级。
资格与责任须按法域、机构与雇主分别核验：美国该职业准备层级为 Job Zone Four（SVP 7.0 至低于 8.0），薪资与就业数据为父职业数据库架构师代理口径；中国大陆公开工资统计未建立与该细分对应的职业级口径，本页按证据缺口处理。生产环境的数据访问、变更与发布权限由用人单位按数据治理与合规要求授予，纸面练习与自动化工具都不能替代该授权。
| 数据科学家（15-2051.00，相邻职业） | 数据科学家（15-2051.00）从原始数据构建并验证模型，用统计方法与可视化产出预测或解释结论，并对结论的适用范围与不确定性负责。 | 对象是建模、预测与解释结论；本职业对象是让分析数据可信可用的数据层。 | 更适合愿意做统计建模与结论解释的人。 |
|---|
| 商业智能分析师（15-2051.01，相邻职业） | 商业智能分析师（15-2051.01）面向业务与运营建立指标体系与报表，把数据结果转化为日常经营决策所需的呈现。 | 对象是指标体系与报表交付；本职业对象是支撑这些指标的数据结构与加载过程。 | 更适合愿意围绕指标与报表支持业务的人。 |
|---|
| 计算机系统分析师（15-1211.00，相邻职业） | 分析组织的信息系统与流程问题，设计改进方案并协助落地。 | 对象是业务系统与流程改进；本职业对象是分析数据层的结构与数据质量。 | 更适合愿意做系统与流程分析的人。 |
|---|
| 数据仓库专家（15-1243.01，本职业） | 设计、建模或实施企业数据仓库活动，为数据库信息仓库编程与配置，并向仓库用户提供支持。 | 核心责任是数据层口径一致、装载可重跑、质量可验证、血缘可追溯；本页只覆盖该单一职业口径。 | 先用本页虚构订单材料完成一次分流与对账练习，不接触真实数据与生产连接。 |
|---|
结论：这些方向都在数据与信息系统场景中工作，但对象（面向分析的数据层建模与装载、数据库运行与安全、体系级架构设计、统计建模与结论解释、指标与报表、业务系统与流程）与是否承担数据仓库的实施与质量责任差异明显；选择时应以目标岗位的实际产出与所在数据平台的流程为准，而不是只看职业名称。
下一步：用本页虚构订单材料跟做一次粒度设计、分流与对账，核对目标方向的职责范围、数据授权与责任边界，再决定方向。
| 口径、主键与业务规则的正确性仍须人工确认。 |
| 测试与文档 | 编写测试脚本与文档 | 当前变化：工具可生成测试断言、字段说明与故障摘要草稿，辅助文档与排障整理；断言是否覆盖真实失败方式仍须人工判断。 | 断言是否覆盖真实失败方式由人判断。 |
|---|
| 数据质量 | 核对结构与准确性 | 规则引擎可提示重复、缺失与格式异常。 | 异常是否成立、是否隔离或更正由人决定。 |
|---|
| 建模与装载 | 设计仓库结构与装载流程 | 工具可生成候选模型与示例装载脚本。 | 粒度、历史保留与性能权衡由人决定。 |
|---|
| 权限与合规 | 处理受限数据与访问控制 | 工具可辅助权限清单与最小必要范围的整理。 | 数据授权与使用范围只能由有权限人员决定。 |
|---|
| 发布与变更 | 上线与变更发布 | 流水线可自动化构建、测试与部署步骤。 | 是否可上线与回退由有职责人员审批。 |
|---|
| 任务变化判断 | 判断采用与替代影响 | 现有材料不提供本职业生成式 AI 采用率或替代时间表。 | 不能从任务暴露推导岗位裁撤日期或收入变化。 |
|---|
下面逐条列出本页使用的来源、它实际规范或统计的对象，以及使用限制。
下面把任务分成三类：更容易被工具改变的部分、仍由人承担判断与责任的部分，以及需要同时核对两边的部分。
AI 主要改变可草拟 SQL、转换规则与字段映射草稿。
仍由人负责口径、粒度与业务规则的正确性由人确认。
AI 主要改变可生成测试断言、文档与故障摘要草稿。
仍由人负责断言是否覆盖真实失败方式、文档是否准确由人判断。
AI 主要改变可自动跑规则并汇总异常清单。
仍由人负责异常处置、隔离与对账签署由人负责。
引入工具时责任不能随系统一起转移；下面是本职业可执行的人工控制步骤。
确认数据来源、字段定义与使用权限来自受控记录。
只在已授权的数据与环境中试验，不接触生产连接与真实个人信息。
口径、主键、金额对账、权限与性能基线由有职责人员复核。
保留输入范围、版本与人工核对项；冲突或缺失即隔离并升级。
生成结果看似完整，但可能基于错误口径或不适用于当前数据分布。
控制方式：把生成结果当作待验证草稿，在隔离数据上跑对账与断言后才可进入评审。
在未授权环境使用受限数据会带来合规风险。
控制方式：按单位数据治理要求在授权范围内处理，并保留访问与变更记录。
把工具建议当作最终结论会改变责任边界。
控制方式：保留人工复核点与审批链，异常按流程升级。
先掌握维度与事实设计、可重跑加载、质量断言与对账，再学辅助工具。
把工具输出当作线索，保留对口径、质量与权限的独立判断并如实留痕。
明确工具使用边界、人工复核点与发布审批链，把数据质量与合规写进流程。
下一步：把上面三类任务变化与具体的数据仓库实施场景逐项核对——哪些环节已经由生成型助手或平台承担，哪些仍需人的判断与责任，以及谁对口径、质量与发布负责。
| 学历与训练背景 | 岗位方向 | 说明与核对建议 |
|---|---|---|
| 专科或本科＋信息技术相关训练 | 数据开发或数据支持岗 | 按单位招聘与岗位要求核验。 |
| 本科（计算机、软件或信息管理相关） | 数据仓库或数据平台开发岗 | 专业名称与课程按单位要求核验。 |
| 本科及以上＋数据建模与装载经验 | 数据仓库主管或数据架构方向 | 按单位任职条件核验。 |
| 经验＋数据治理与协作能力 | 数据治理或数据平台管理方向 | 任职条件由单位规定。 |
证据不足：未取得职业级需求数值
证据不足：未取得职业级需求数值
证据不足：未取得职业级需求数值
数据缺口不表示没有报价：保存原公告、工资组成、岗位范围与访问日期，并区分税前税后、计薪周期与统计期，不以行业或邻近职业数值替代，也不做汇率换算。
| 较高工资位置（第 90 分位） | 204,000 美元/年 | 分布高端统计位置 | 高分段与行业、地区与职责相关。 |
|---|
美国薪资中位数：139,500 美元/年（67.07 美元/时，2025 年 5 月）；Database Administrators and Architects, Occupational Outlook Handbook
美国薪资低位：86,240 美元/年（第 10 百分位，2025 年 5 月）；15-1243.01 - Data Warehousing Specialists
美国薪资高位：204,000 美元/年（第 90 百分位，2025 年 5 月）；15-1243.01 - Data Warehousing Specialists
美国薪资单位：年薪／时薪（OEWS 口径）；Database Administrators and Architects, Occupational Outlook Handbook
美国薪资时期：2025 年 5 月（父职业 Database Architects 代理口径）；Database Administrators and Architects, Occupational Outlook Handbook
O*NET 15-1243.01 全国工资页公示 2025 年 5 月 BLS OEWS 工资数据，页面明确标注为父职业 Database Architects（15-1243.00）的代理口径。
不能；行业分布是就业占比，不是工资中位数。
分位是统计位置，不是职级或资历等级，也不等于个人报价。
不是；预测是职业总量变化，年均空缺含增长与更替，且本页数字为父职业代理口径。
| 行业 | 行业就业占比／统计状态 | 怎么理解 |
|---|---|---|
| 专业、科学与技术服务 | 36%（2024 年就业占比） | O*NET 行业页单列门类。 |
| 金融与保险 | 16%（2024 年就业占比） | O*NET 行业页单列门类。 |
| 信息业 | 13%（2024 年就业占比） | O*NET 行业页单列门类。 |
| 其他行业 | 35%（2024 年就业占比，含企业管理与行政支持服务） | O*NET 行业页合并公布的门类。 |
所在行业、机构规模与数据平台复杂度影响岗位与计酬。
是否承担架构设计、治理或团队协作职责影响报价。
地区、远程比例与外包或派遣形式影响实际收入。
O*NET 职业兴趣基线
CI（常规型、研究型）常规型对应按既定程序与规则组织信息与数据、在业务环境中处理结构化任务；研究型对应研究与分析数据、用统计与数学方法探索规律。代码来自官方兴趣档案，不是人格标签。
本职业在 O*NET 摘要页公示的兴趣代码为 CI：常规型对应按程序与规范组织数据并核对质量，研究型对应分析数据关系与改进方法。请用实际任务核对——是否愿意长期在口径、质量与复现上投入；兴趣代码只说明活动类型，不预测工作表现，也不构成录用标准。
我的兴趣类型与数据仓库工作接近吗？
兴趣与任务：O*NET 为数据仓库专家（15-1243.01）公示的兴趣代码是 CI——常规型对应按程序与规范组织数据并核对质量，研究型对应分析数据关系与改进方法。请用实际任务核对是否愿意在口径、质量与复现上持续投入；兴趣代码只说明活动类型，不预测工作表现。
别这样用：不作人格诊断或录用结论。
开始职业兴趣测试我的性格特质对这类工作有帮助吗？
稳定执行：尽责性与求知欲与这类工作的关系最直接——前者对应按规范持久核对与交付，后者对应持续学习方法与工具。大五没有官方的职业匹配阈值，本页只把它当作自我观察工具。
别这样用：不作人格诊断或录用结论。
开始职业兴趣测试MBTI 能说明我适合做建模还是做用户支持吗？
MBTI 类工具描述偏好，不是职业分配工具；建模与方法深化、用户支持与协作的差异主要在工作形式，而不是偏好类型。请用实际体验核对。
别这样用：不作人格诊断或录用结论。
开始职业兴趣测试我为什么想做数据仓库工作？
动机线索不同，对应的选择不同；把它当作提问工具，不当作岗位结论。
别这样用：不作人格诊断或录用结论。
开始职业兴趣测试口径核对、建模与排错对认知有什么要求？
需要结构化思维、对细节敏感与按证据判定的习惯；IQ 类量表与岗位要求没有官方对应。
别这样用：不作人格诊断或录用结论。
开始职业兴趣测试需要很强的沟通能力吗？
协作边界：O*NET 调查显示本职业 100% 表示每天使用电子邮件、55% 表示每天进行面对面讨论、50% 表示每天通电话、52% 表示与工作团队协作「非常重要」；需要把业务定义翻译成数据规则并向业务用户解释限制。沟通与情绪类工具只提供自我观察角度，不是岗位门槛。
别这样用：不作人格诊断或录用结论。
开始职业兴趣测试更匹配：共同能力：数据库结构、查询与性能意识。
注意：对象转为数据库运行、安全与容量，转入需补足备份恢复与访问控制能力。
查看相关职业：数据库管理员更匹配：共同能力：数据模型、标准与体系设计。
注意：对象转为体系级架构与标准，转入需补足跨系统设计与治理能力。
查看相关职业：数据库架构师更匹配：共同能力：数据准备、统计与编程基础。
注意：对象转为建模与结论解释，转入需补足统计方法与验证能力。
查看相关职业：数据科学家更匹配：共同能力：指标理解与可视化交付。
注意：对象转为指标体系与报表，转入需补足业务指标设计与呈现能力。
查看相关职业：商业智能分析师更匹配：共同能力：口径一致性、质量规则与留痕习惯。
注意：治理权限与标准由单位制度授予，不是个人岗位可自定的范围。
更匹配：共同能力：管道、调度与性能意识。
注意：生产变更与容量决策须按单位变更与审批流程执行。
先确认业务定义与目标粒度，再写映射与装载。
只在授权范围内处理数据，不把受限数据带入未授权环境。
保留版本、参数与运行记录，保证结果可复现。
按断言与对账逐项核对，异常行隔离而不掩盖。
交代口径、结构、状态、未决事项与责任人。
依据记录与证据修订做法，不按习惯绕过流程。
美国按 Job Zone Four 与雇主要求，中国按单位与现行规定核验。
完成一份完全虚构的订单分流与对账练习并请有经验者评阅。
典型场景：加载与转换不可重跑，或缺少版本、参数与运行记录。
主要岗位：数据仓库专家
可能后果：问题难以复现与定位，返工成本高，影响数据可信度。
降低风险：把加载实现为可重跑流程，保留脚本版本、参数与运行日志，关键步骤可回溯。
依据：15-1243.01 - Data Warehousing Specialists · 数据仓库专家页面编辑设计（虚构练习与整理）
典型场景：质量断言缺失或对账未做，异常行被默认接收。
主要岗位：数据仓库专家
可能后果：错误数据进入分析层并放大业务损失，事后修正成本更高。
降低风险：为关键字段与金额设置断言与对账，异常行进入隔离表并保留原始记录。
依据：15-1243.01 - Data Warehousing Specialists · 数据仓库专家页面编辑设计（虚构练习与整理）
典型场景：在未授权环境使用受限数据，或把数据导出到未经批准的工具。
主要岗位：数据仓库专家
可能后果：带来合规与信任风险，可能影响当事人权益与机构资质。
降低风险：按单位数据治理与最小必要原则在授权范围内处理，保留访问与变更记录。
依据：数据仓库专家页面编辑设计（虚构练习与整理） · 15-1243.01 - Data Warehousing Specialists
典型场景：未经评审直接变更生产结构或发布加载，缺少回退方案。
主要岗位：数据仓库专家
可能后果：可能中断下游使用并造成数据不一致，恢复成本高。
降低风险：按变更流程评审与审批，准备回退方案并保留发布记录。
依据：数据仓库专家页面编辑设计（虚构练习与整理） · 15-1243.01 - Data Warehousing Specialists
典型场景：遇到超出授权范围的数据或发布任务。
主要岗位：数据仓库专家
可能后果：可能产生合规与质量后果。
降低风险：停止并在授权链内升级。
依据：数据仓库专家页面编辑设计（虚构练习与整理）
| 使用边界 |
|---|
| evidence |
|---|
| next_step |
|---|
| 数据开发或数据支持岗 | 在带教下完成数据核对、字段映射与基础加载，按规范记录口径与质量结果。 | 口径与规范意识、记录完整、按权限操作。 | 一份虚构的字段映射与数据核对记录样本。 | 受监督的数据处理与支持，不独立承担建模与发布责任。 |
|---|---|---|---|---|
| 数据仓库开发岗 | 独立完成粒度设计、抽取转换装载实现与对账，交付质量断言与元数据。 | 结构设计合理性、加载可重跑、对账与异常处置。 | 一份虚构的粒度设计、分流规则与对账说明样本。 | 对数据层口径、质量与可复现负责，须按评审流程交付。 |
| 数据平台开发岗 | 建设与维护数据管道、调度与数据质量监控，支撑多团队使用。 | 工程实现能力、可观测性与质量监控。 | 一份虚构的管道设计与运行监控记录样本。 | 重心在平台与工程质量，业务口径由数据仓库与分析岗确认。 |
| 数据治理方向 | 维护数据标准、元数据与权限规则，协调评审与合规要求。 | 标准理解、评审组织与跨部门协作。 | 一份虚构的数据标准与评审记录样本。 | 侧重治理与协调，不直接承担单表建模与发布执行。 |
| 数据库管理员（相邻方向） | 维护数据库运行、性能、容量、备份恢复与访问安全。 | 运行稳定性、性能与安全控制能力。 | 一份虚构的备份恢复与权限清单样本。 | 属相邻职业，以数据库运行与安全为核心，不承担数据层建模与加载。 |
数据开发或数据支持岗
入职初期主要做什么
在带教下完成数据核对、字段映射与基础加载，按规范记录口径与质量结果。
使用边界
口径与规范意识、记录完整、按权限操作。
evidence
一份虚构的字段映射与数据核对记录样本。
next_step
受监督的数据处理与支持，不独立承担建模与发布责任。
数据仓库开发岗
入职初期主要做什么
独立完成粒度设计、抽取转换装载实现与对账，交付质量断言与元数据。
使用边界
结构设计合理性、加载可重跑、对账与异常处置。
evidence
一份虚构的粒度设计、分流规则与对账说明样本。
next_step
对数据层口径、质量与可复现负责，须按评审流程交付。
数据平台开发岗
入职初期主要做什么
建设与维护数据管道、调度与数据质量监控，支撑多团队使用。
使用边界
工程实现能力、可观测性与质量监控。
evidence
一份虚构的管道设计与运行监控记录样本。
next_step
重心在平台与工程质量，业务口径由数据仓库与分析岗确认。
数据治理方向
入职初期主要做什么
维护数据标准、元数据与权限规则，协调评审与合规要求。
使用边界
标准理解、评审组织与跨部门协作。
evidence
一份虚构的数据标准与评审记录样本。
next_step
侧重治理与协调，不直接承担单表建模与发布执行。
数据库管理员（相邻方向）
入职初期主要做什么
维护数据库运行、性能、容量、备份恢复与访问安全。
使用边界
运行稳定性、性能与安全控制能力。
evidence
一份虚构的备份恢复与权限清单样本。
next_step
属相邻职业，以数据库运行与安全为核心，不承担数据层建模与加载。
分析与口径问答
观察证据
能否说清目标粒度、业务键、重复与更正的处理依据。
可能考察
答题记录与推演过程。
escalation
单一单位的考核方式不代表统一流程。
数据与权限判断
观察证据
遇到字段含义不清、口径冲突、权限不足时能否说出核对、暂停与上报顺序。
可能考察
答题记录与判断依据。
escalation
考察范围由单位制度与现行规定决定，本页不作推断。
实操与可复现
观察证据
在限定任务中完成分流与对账时的规范度、可复现性与结果一致性。
可能考察
任务提交物或试岗记录、过程复盘。
escalation
任务形式与标准由单位规定，本页不作推断。
试岗或试用观察
观察证据
在真实协作中处理需求变更、质量异常与文档交付的规范度与主动性。
可能考察
带教评价或试用记录、过程复盘。
escalation
考核与聘用条件由单位规定，本页不构成录用承诺或数据与发布授权。
学历与专业训练
报考／注册条件
准备进入数据仓库岗位的人
使用边界
满足多数岗位的基本条件
evidence
美国口径下准备层级为 Job Zone Four，教育调查显示 78% 要求学士学位、4% 要求高中或同等学历、4% 要求中等后证书；中国大陆多要求信息技术相关专业背景，按目标单位核对
jurisdiction
按目标单位招聘公告
next_step
中至长（本科及以上）
review
学历不代表数据授权、发布权限或录用结果。
数据访问授权
报考／注册条件
接触受限数据的人
使用边界
影响可处理的数据范围与合规边界
evidence
不是全部岗位的入门门槛
jurisdiction
按单位数据治理制度确认并培训
next_step
中（依数据类型与规定）
review
授权有范围与期限，不等于通用资格或法律意见。
生产变更与发布权限
报考／注册条件
需要上线与维护数据层的人
使用边界
典型职责：受训辅助阶段：在复核下完成数据核对、字段映射与基础加载，按规范记录口径与质量结果，并遵守数据使用与留痕要求。
晋升证据：能按规范完成数据核对、字段映射与记录填写。
资格边界：按单位与岗位要求核验。
下一步：熟悉口径、结构与质量规则。
典型职责：独立交付阶段：独立完成粒度设计、可重跑加载与对账，交付维度与事实结构、质量断言、隔离记录与元数据，并在口径不清时及时请示。
晋升证据：能独立完成建模、加载与对账并交付元数据。
资格边界：按单位要求核验。
下一步：学习性能调优与治理要求。
典型职责：骨干阶段：处理复杂口径与迟到或更正确数据、排查性能与依赖故障、承担带教，并能向业务方交代变更影响与限制。
晋升证据：能处理复杂口径与故障并带教新人。
资格边界：按单位制度核验。
下一步：学习数据治理与协作流程。
典型职责：平台与治理方向：参与数据标准、评审与发布流程，协调业务、工程与合规多方；该方向通常要求较完整的项目经验，条件由单位制度规定。
晋升证据：能组织标准、审批与跨团队协作。
资格边界：按单位制度与任职要求核验。
下一步：核对该方向任职要求。
典型职责：设计粒度、维度与事实结构并维护历史保留策略。
晋升证据：能说明粒度选择与历史处理依据。
资格边界：按单位要求核验。
下一步：学习建模标准与评审方法。
典型职责：实现可重跑的抽取、转换与装载并处理迟到与更正确数据。
晋升证据：能在重跑后得到一致结果并保留运行记录。
资格边界：按单位要求。
下一步：学习调度与依赖管理。
典型职责：建立断言、隔离机制与对账口径并处理异常。
晋升证据：能提供异常清单、隔离记录与对账结论。
资格边界：按单位要求。
下一步：学习质量度量与根因分析。
典型职责：维护元数据、血缘与变更记录，支持审计与影响分析。
晋升证据：能按血缘说明变更影响范围。
资格边界：按单位要求。
下一步：学习数据治理规范。
典型职责：把业务问题翻译为可实施的数据需求与验收条件。
晋升证据：能复述需求并写出可核对的口径说明。
资格边界：按单位要求核验。
下一步：学习需求与验收方法。
典型职责：与上下游团队协作交付数据接口与数据契约。
晋升证据：能按接口约定交付并处理变更通告。
资格边界：按单位要求。
下一步：学习接口与契约管理。
典型职责：在满足时效与质量前提下优化查询与存储成本。
晋升证据：能给出优化前后对照与依据。
资格边界：按单位要求。
下一步：学习容量与成本度量。
典型职责：负责平台标准、发布流程与跨团队治理决策。
晋升证据：能兼顾质量、合规与交付效率。
资格边界：按单位制度与任职要求。
核对该方向任职要求。
在监督下完成数据核对、字段映射与基础加载，建立口径与质量意识。
独立完成建模、可重跑加载与对账，交付元数据与质量记录。
处理口径冲突、迟到与更正确数据以及性能与依赖故障，形成稳定判断与留痕。
维护数据标准、评审与治理规则，承担带训与跨团队协作责任。
美国 · O*NET 15-1243.01（父职业代理口径）
约 66,900 人（2024 年）
就业规模
就业规模是存量统计，与职位空缺不是同一指标。
不能说明：不能作为个人就业保证。
美国 · O*NET 15-1243.01（父职业代理口径）
年均约 4,000 个
职位空缺
职位空缺含增长与更替，需按来源口径解释。
不能说明：不能作为个人就业保证。
这些是能力邻近关系，不代表自动晋升或无需补课。
可迁移：迁移的共同能力：数据模型与查询基础、口径与质量意识、以及按流程协作的交付习惯；这些能力是向相邻方向迁移的共同起点，不代表自动胜任。
需补足：迁移的能力缺口：相邻方向各自要求不同的对象与责任——数据库管理员偏运行与安全、数据库架构师偏体系设计、数据科学家偏统计建模与结论解释、商业智能分析师偏指标与报表交付、计算机系统分析师与系统工程师偏系统与流程分析；转入需按目标方向逐项补足。
查看职业详情可迁移：共同能力：数据模型与结构设计。
需补足：需补足：体系级架构设计、标准制定与跨系统治理。
查看职业详情可迁移：共同能力：数据准备、编程与统计基础。
需补足：需补足：统计建模、验证与结论解释能力。
查看职业详情可迁移：共同能力：指标理解与可视化交付。
需补足：需补足：指标体系设计、报表交付与业务沟通。
查看职业详情可迁移：共同能力：系统分析、需求理解与方案设计。
需补足：需补足：业务流程分析、系统改进与跨部门协调。
查看职业详情可迁移：共同能力：系统结构与集成意识。
需补足：需补足：系统集成设计、工程实现与性能规划。
查看职业详情工作要求把业务定义翻译为来源映射、转换、模型与测试，持续检查准确性，并向技术与业务用户解释数据。适配度要通过可复算的小型数据仓库作品、代码与规则审阅以及需求反馈验证；工具清单或人格测评不能替代交付质量。
O*NET 热门技术页列出雇主招聘中的提及率（Microsoft Excel 25%、Microsoft Office 18%、SQL 16%、Microsoft Power BI 9%、Python 7%、Tableau 5% 等）；这是职位广告提及率，不是 AI 采用率，也不衡量熟练度。生成型助手可草拟 SQL、映射与测试断言，但必须在隔离数据上对照业务口径、主键、金额与行数回归，并经数据所有者批准后才可进入评审。
美国 2025 年 5 月工资中位年薪 139,500 美元（67.07 美元/时），第 10 分位 86,240 美元、第 90 分位 204,000 美元；该页明确标注为父职业 Database Architects（15-1243.00）代理口径，不是本细分精确工资，分位也不是个人报价。中国大陆未取得职业级数值，本页按证据缺口处理，不以行业均值或报价样本代填。
O*NET 15-1243.01 准备层级为 Job Zone Four（SVP 7.0 至低于 8.0），教育调查显示 78% 要求学士学位、4% 要求高中或同等学历、4% 要求中等后证书；BLS 职业展望手册的父职业口径通常要求计算机或信息技术相关学士学位。中国大陆多要求信息技术相关专业背景与项目能力，具体按目标单位规定。
O*NET 提供该细分所在父职业的认证与培训查询入口，用于核对证书与培训信息；认证不等于许可证、雇主任命、数据访问或生产发布授权。中国大陆该类岗位多按单位要求经招聘与培训上岗，特定行业的数据处理可能另有授权要求；具体条件按目标单位与现行规定核对。
先用本页完全虚构的订单与客户材料完成一次「定义目标粒度—设计维度与事实—写出接收、隔离与排除规则—计算并核对三类行数与原始记录金额」练习，数字应与题目给定材料一致；练习不接触真实数据、密钥或生产连接。
O*NET 就业趋势页（数据为父职业 Database Architects）显示 2024 年约 66,900 人、2034 年约 72,700 人、2024—2034 年增长 9%、年均约 4,000 个含增长与更替的空缺；BLS 职业展望手册的合并口径为 2025 年约 144,500 人、2025—2035 年增长 4%、年均约 7,300 个空缺。两套口径期间与人群不同，分别引用不合并，也不代表个人录用概率。
本页区分官方统计、单位制度与编辑整理：薪资、就业与行业分布为 O*NET／BLS 口径（其中薪资与就业为父职业代理口径）；数据权限、变更与发布要求以单位制度与现行规定为准；练习与示例为编辑设计，材料为完全虚构。三类内容不互相替代。
FermatMind research workflow
O*NET 页面 2026 年更新；检索 2026-09-19
15-1243.01 - Data Warehousing Specialists
使用限制：这是父职业代理口径；BLS 职业展望手册的合并口径（2025—2035 年增长 4%）期间与人群不同，不能与本页数字合并使用。
使用限制：父职业典型路径，不是单个岗位硬性门槛，也不等于中国大陆任职条件。
使用限制：属父职业与合并口径，不代表 15-1243.01 的精确工资或岗位数；不能把分位当作个人报价。
使用限制：编辑设计内容，不支持外部统计或合规结论。
使用限制：行业平均工资不是数据仓库专家职业中位数、分位数或个人报价。
使用限制：任务是本细分口径；薪资、就业与行业为父职业代理口径，不等于本细分精确值。
使用限制：提及率是市场信号，不衡量使用率、熟练度或岗位替代。
使用限制：仅用于相邻职业比较，未在本页作为相邻方向展示。
使用限制：仅用于相邻职业比较，未在本页作为相邻方向展示。
使用限制：仅用于相邻职业比较。
来源范围、限制和统计时期按原始证据分别核对；本职业薪资与就业为父职业 Database Architects 代理口径。
影响能否独立变更与发布
evidence
通常由单位按岗位与流程授予
jurisdiction
按单位变更与发布审批流程申请
next_step
中（依系统与制度）
review
发布权限不等于质量结论或合规审批。
工具与平台能力
报考／注册条件
从事建模、装载与调优的人
使用边界
影响能否通过技术考核与独立交付
evidence
通常按岗位要求考察
jurisdiction
通过课程、项目与实践积累
next_step
中（持续练习）
review
工具熟练度不等于口径理解与数据质量能力。
数据治理知识
报考／注册条件
在受监管行业或大机构从业的人
使用边界
影响方案可行性与评审通过率
evidence
不是通用入职门槛
jurisdiction
通过岗位培训与项目积累
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中至长（持续积累）
review
治理知识不等于监管授权或执业资格。
培训证书
报考／注册条件
希望证明技能的人
使用边界
可作为能力的参考证据
evidence
不是入职门槛
jurisdiction
按培训机构的报名条件参加
next_step
低至中（依课程）
review
培训证书不等于数据授权、发布权限或录用承诺。