数据仓库职位要求：技术大牛为啥还得懂业务？数据仓库专家，技术精湛与业务理解并重

​​钩子​​：

面了8个SQL满分的技术大神，全挂！🤯 老板冷笑：“连​​业务指标都听不懂​​，建个屁数仓！”——别让“纯技术思维”堵 *** 你的offer路！

🔧 一、技术硬通货：没这些真不行

​​公司明面要求的“铁三项”​​：

1️⃣ ​​SQL变态级熟练​​：

• 不是简单查数据！得会​​窗口函数+性能调优​​，比如用ROW_NUMBER()去重百万级日志

• 面试题：​​三表关联查询卡 *** ​​咋办？答中分区裁剪+谓词下推才过关

2️⃣ ​​ETL黑箱操作能力​​：

• 工具用Kettle还是代码？小厂要你​​手撸Python脚本​​清洗乱码数据

• 大厂考​​实时流处理​​：Flink抓 Kafka 数据，晚1秒就丢单

3️⃣ ​​大数据栈防身术​​：

• Hadoop生态≠全学！​​Hive必会​​，Spark算加分项

• 但话说回来…… ​​ClickHouse火到爆​​，却少有公司真用上

血泪真相：技术面挂人，​​60%因调优经验造假​​——简历写“精通Hive”？准备好解释​​Bucket分桶原理​​！

💼 二、业务理解：藏在JD里的隐形考题

​​为啥技术牛栽跟头？​​

• ​​场景1​​：面试官问：“​​用户流失率​​怎么算？”

  • 菜鸟答：COUNT(退订用户)/总用户数❌

  • 老手答：“看业务定义！​​电商按30天未购，SaaS看续费停用​​” ✅

• ​​场景2​​：设计“​​商品销量主题表​​”

  • 纯技术派：堆字段→ sku_id, sales, date

  • 业务派：问清​​是否排除退货​​？​​是否含优惠券折价​​？

​​反常识结论​​：

• 金融公司数仓岗，​​风控指标敏感度 > SQL跑多快​​

• 电商跳槽物流，​​业务知识清零重学​​！

🚀 三、转型野路子：没经验也能硬上

​​HR筛简历的潜规则​​：

​​低成本经验伪造指南​​（不提倡但有用）：

1️⃣ ​​阿里云MaxCompute白嫖​​：

• 用免费额度跑通​​订单分析全流程​​，截图写进简历

  2️⃣ ​​Kaggle假装工作​​：

• 把“​​零售销量预测项目​​”改叫“XX供应链数据平台”——面试别露馅！

坦白局：小公司​​更怕你跑路​​，敢吹“熟悉业务”比技术牛更容易过！

💎 暴论结尾：

数据仓库岗像​​川菜厨子​​——

🔸 ​​技术是辣椒​​：没它做不成菜

🔸 ​​业务是火候​​：猛了烧糊，小了夹生

行业真相：​​35岁被裁的，多是只懂调优的“SQL工人”​​！

​​会聊业务的数据混混，比技术宅多活3轮经济周期​​