數據員個人工作總結

時間：2023-12-16 08:50:56 工作總結我要投稿

數據員個人工作總結

　　總結是對過去一定時期的工作、學習或思想情況進行回顧、分析，并做出客觀評價的書面材料，他能夠提升我們的書面表達能力，讓我們來為自己寫一份總結吧。那么總結有什么格式呢？以下是小編整理的數據員個人工作總結，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

數據員個人工作總結

數據員個人工作總結1

　　一縷春風溢滿了我們數據部每角落，不知不覺中已經來我們公司有一年多了，我任職數據部一名數據統計員，每一項工作都與業務部有相連，跟進業務部日常行程、每天銷售業績、發生意銷售、目標及占比跌幅店鋪信息、物料贊助跟進等等就是我的工作。在婷姐的帶領下和諸位同事的合作中學到很多東西，慢慢的全面把握了公司的數據準確性和保密性，這對我的職業生涯具有非凡意義，使我打下了堅實的基礎。

　　回顧這一年多時間，工作經驗、社會交流等等一切都是從頭開始，從無到有，從有到會，從會到熟;這一過程都離不開公司領導的帶領和個人的努力，這一年是感恩的一年，真心感謝公司給我提供磨練自己的機會，更感謝公司領導一直以來對我的信任與栽培! 漸漸的，我體會到和摸索出一些總結和感想。

　　總結：一.團隊的合作是完成工作的前提。做一份能令領導滿意的數據表格不單單是自己一個人閉門造車所能造出來的，需要合理的意見和適當的幫助，自己的制表思路是要在前人的啟發下才能發揮出色。

　　二.精準的數據需要懂得數據的理念和要求，數據的運用。做數據表格是給人一種一目了然的清晰感，怎樣把公司的數據信息及時傳達公司領導、客戶及客戶主任尤為重要。準確的數據表格是給領導和客戶的第一印象，是直接影響整份表格的'進度。信息是及時、全面反映整個企業的精神面貌和工作動態，這就要求及時，迅速，對各部門上報的信息進行整理、加工，對發生的大事對各部門進行催報，使信息管理工作更加規范到位。

　　三.善于總結，懂得吸取經驗。經驗是在實際工作在中得到的，把握了經驗工作自然就是事半功倍。剛開始做數據表格時，只知道一味的按部就班，缺少靈活性，表格表達不清晰。后來經過不斷的摸索，領悟到表格有很多功能是值得我們去參謀的，運用vlookup，sumif等常用公式，讓自己變得靈活而具有戰斗力。表達最美的效果，這種感覺是要在長期的工作經驗中積累起來的。

　　四.善于溝通，避免出錯。做數據表格是在第一份原始資料的基礎上做出來的，第一份原始資料就是小馬做的數據報表，做數據時遇到什么不明白的需請教，因此信息傳遞是很重要的，我們要保持信息的暢通性就必須善于溝通，否則出現差錯，前功盡棄。所以，一邊工作一邊總結經驗是百利而無一害的。五.做數據表格要講究效率和準確。數據的作用是給他人能夠更快的看清楚所表達的數據內容，還有重要的是數據準確性及美觀，給人一種賞心悅目，心曠神怡的舒服感，具有挑戰性的是有一種感覺，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改進，哪里需要取。

　　感想：一：數據部是實現自己理想和展現自己技能的平臺。能把自己所學知識運用出來是一件值得慶幸的事，安分守己，把自己的工作出色完成對公司是一種責任，對自己是一種交代。

　　二.認識了很多新同事，交流廣泛，知識面豐富了。新的環境必然有新的事物，接收新的事物必然有新的認識，新的認識必然有新的數據理念思想，對自己的專業知識和認識更上一層樓。

　　三.去舊迎新，迎接新的挑戰，自我提升，給自己定下目標。20xx年是奮斗的一年，一年可以實現很多事情，可以改變很多事情，是選擇繼續奮斗還是碌碌無為，關鍵在于自己的行動。只有行動萬事皆成事實。

　　所以我給自己定下了三個目標：1.全面提升自己，工作能獨當一面。這樣就能提高工作效率，不會延誤工作進度。

　　2數據能精確化，提高效率。

　　3.保持一顆上進心，永不熄滅。

　　最后，祝愿大家新春如意，事業有成，開開心心過一個好年。

數據員個人工作總結2

　　在市委、市政的領導和關心下，在自治區農普辦的業務指導下，經過市農普辦和縣區農普辦全體人員的通力合作，我市第二次農業普查數據處理工作接近尾聲。現將全市農業普查數據處理工作總結如下：

　　一、數據處理基本情況

　　我市共有1602個普查區、17010個普查小區，涉農單位1960家，需要錄入的普查表有200多萬張。我市農普數據處理工作全部安排在市一級開展，分為光電錄入和Apras邏輯審核兩個階段，兩個階段同時進行。市農普辦調配二十多臺電腦，加上自治區調撥的12臺電腦，約有30多臺PC機用于農普數據處理工作。

　　整個普查數據處理工作從準備階段到數據上報，歷時一年半時間，經歷了數據處理組組建階段、清查處理階段、設備安裝調試階段、培訓階段、光電錄入階段、邏輯審核階段、數據上報階段等。我市光電錄入工作開始于20xx年4月上旬，采取外聘實習生和市農普辦工作人員相結合操作的方式，由實習生進行掃描、校驗、審核整個流程的操作，農普辦人員在旁監督以保證掃描錄入的質量。全面的光電錄入工作于6月12日結束，期間共掃描普查表2300579張，平均每天掃描3萬張左右，最高一天掃描約7萬張的普查表。Apras邏輯審核開始于4月中旬，采取的方法是由鄉鎮人員操作對本鄉鎮的數據進行邏輯審核、改錯，市農普辦業務組人員控制總體數據質量。為確保數據質量，市農普辦多次召開現場培訓會，通過制定、執行完整的工作流程，從而對Apras審核進行全程監控。市農普辦先后組織了20批約400人次參加了農普Apras邏輯審核工作，整個審核工作于7月下旬結束。市農普辦還結合我市的實際，發揮創新能力，在國家下發的Apras程序制度基礎上，新增了19條審核公式和10張匯總表用于數據質量控制。8月下旬，我市農普數據順利通過自治區審核并上報至國家。

　　二、主要做法

　　（一）領導重視，為數據處理工作提供強有力的組織保障。

　　數據處理作為整個農普工作的重要環節，關系到農普工作的好壞，我市農普數據處理工作之所以順利開展，與市農普辦領導密切關心分不開的。農普辦領導經常對數據處理工作進行檢查指導，及時糾正數據處理工作錯誤，協調解決數據處理工作遇到的困難。

　　市農普辦領導從普查經費中劃撥出數據處理專項經費，用于保障數據處理培訓、外聘數據處理人員勞務費、購買數據處理用服務器和PC機等電子設備、網站建設和網絡正常運行以及平時日常辦公所需要的支出，保障了農普數據處理工作的順利進行。

　　（二）精心準備，成立農普數據處理組，制定本市普查數據處理實施。

　　根據南農普辦字11號文《南寧市第二次全國農業普查領導小組辦公室成員職責分工方案》的要求，在市農業普查領導小組辦公室專門設立數據處理組，并以文件形式明確了數據處理組的工作職責，處理組成員由市統計局計算站業務骨干組成。

　　根據國家和自治區的普查數據處理實施方案要求，結合南寧市的實際情況，我們制定了農普數據處理實施方案。方案明確規定了整個農普數據處理工作流程、處理模式，建立了數據處理工作崗位責任制，確保了系統管理、掃描、識別、校驗、審核、任務管理、數據管理崗位責任到人。市農普辦還制定了一些數據處理工作規定，如計算機房管理規定、機房日常工作管理要求等。

　　（三）密切配合，做好農普清查數據處理工作，為普查正式開展夯實基礎。市農普數據處理組積極配合業務組開展農普清查摸底工作，協助業務組完成清查快速匯總工作。

　　（四）認真籌備，做好數據處理環境的落實、數據處理系統的集成和設備補充工作。

　　市農普辦及時落實了數據處理工作的場地，并對數據場地按要求進行了改造，保證獨立接地并且小于1歐姆。購置了17臺PC機，在機房安裝了一臺格力5P天井式空調，給機房配備了打印機，調配5臺電腦和2臺服務器用于Apras邏輯審核工作，并更新了機房的兩臺UPS。

　　景時接收自治區下發的數據處理軟、硬件，及時組織數據處理組人員組裝設備、安裝程序、調試網絡、測試系統集成，搭建了與外部隔絕的農普數據處理專用網絡，保障了數據處理按時開展。同時，落實了資料周轉、調閱和管理的資料庫用房。

　　（五）精心挑選，做好數據處理人員選調和培訓工作。

　　根據農普工作要求，市農普辦從各成員單位抽調了一批年紀輕、學歷高、業務精的同志充實到農普數據處理工作中來，在數據處理工作各環節擔當監督員、審核員等重要角色。并從南寧市有關院校挑選出39名學生參加光電錄入和Apras邏輯審核工作。

　　市農普辦多次派出業務骨干參加國家、自治區舉辦的各種數據處理工作的培訓會，結合本市實際制定了詳細的培訓計劃，對我市參加數據處理工作的縣區及外聘的人員進行數據處理技術的培訓。培訓取得良好效果，受訓人員熟練理解培訓內容和掌握了相應的操作技巧，極大促進了我市農普數據處理工作順利開展。

　　（六）合理安排，做好各縣區普查表上交及數據處理工作中原始資料的登記交接工作。

　　制定原始資料交接流程，制作了交接登記表，規定各縣區上交普查表的時間，指定專人負責資料的交接工作，原始資料有專門地點存放，專人進行管理，已錄入和未錄入的資料分開存放，避免了在資料管理上出現混亂。

　　在光電錄入和邏輯審核過程中，每個環節普查表的流轉均有詳細的記錄。特別是在光電錄入環節中，有專人領取普查表并由專人負責回收領取的普查表，對于已掃描、已校對、已審核的普查表均有明顯標識。

　　（七）精心組織，做好普查表光電錄入和邏輯審核工作。

　　在自治區下發的12臺PC機的基礎上，我市又購置一批PC機用于光電錄入工作。制定了規范的錄入工作流程，領表、掃描、校驗、審核、收表等環節均定人定崗，專人負責，市級和縣級排出專業人員負責跟班答疑。參與錄入工作的人員實行兩班倒，每班設有一個由市農普辦人員擔任的班長負責對光電錄入的全面調配。每班交接有詳細的交接單，記錄清楚前一班未完成的工作、已領出報表的小區名。

　　數據處理組負責把光電掃描的數據從光電錄入系統導出，再導入到Apras邏輯審核中，并進行審核，記錄好審核出來的錯誤筆數。當光電錄入導出時遇到錯誤，數據處理組人員將錯誤清單打出，交由光電錄入當班班長處理。

　　Apras邏輯審核由鄉鎮人員操作完成，鄉鎮人員負責審核、修訂本鄉鎮的農普數據。市農普辦統一協調，安排各個鄉鎮進行數據處理的時間，業務組和數據處理組人員實時監控，當發現問題、錯誤，及時告知相關鄉鎮的人員。為進一步控制好我市的數據質量，市農普辦結合我市的`實情，發揮創新能力，在國家下發的Apras程序制度基礎上，新增了19條審核公式和10張匯總表。光電錄入工作基本結束后，原先參與光電錄入的人員立即轉入到Apras邏輯審核的工作。

　　（八）嚴格執行，做好農普圖像、數據的備份和處理設備的維護工作。

　　數據處理組對光電錄入系統進行刻盤備份，定期對光電掃描的圖像和Apras邏輯審核的數據進行備份，圖像可以通過程序定時自動備份，Apras中的數據通過人工定時備份。接入農普數據處理專用網絡的每臺電腦上均裝有國家下發的VRV北信源殺毒軟件，并對其設置了定時自動查殺病毒。由于措施得當，整個數據處理工作中未出現因操作不當或不及時備份或未及時查殺病毒而造成數據和圖像丟失現象。

　　每天工作結束時，均要求掃描儀操作人員對掃描儀進行清潔。數據處理組每個月定期對掃描儀進行深度清潔。當掃描儀出現故障超出能力范圍時，數據處理組均能及時與贊華公司聯系，請技術人員上門維護處理故障。其他設備在農普數據處理工作期間未出現任何故障。

　　景時對光電錄入系統和邏輯審核系統進行升級。一旦國家農普網或自治區下文件更新，市農普辦數據處理組均能及時對市級相關程序按要求進行更新（包含Apras制度更新），避免出現更新不及時而耽誤整個數據處理進程的事件。

　　（九）服從調配，積極配合全區農普數據處理工作的開展。

　　根據自治區的要求，在光電錄入期間，我市先后支援了貴港市和北海市各一臺光電掃描儀，支援貴港市四臺PC機，有力支持了兄弟市的數據處理工作。在數據上報后，及時返還了自治區下發的所有掃描儀、PC機、服務器等數據處理設備。

　　（十）按時保質，做好普查數據質量檢查、評估和上報工作。

　　市農普辦安排有專人負責統計每天的光電錄入進度，并按照要求及時向自治區上報光電錄入進度。

　　嚴格按照規定的內容、時間和方式向自治區農普辦上報我市農普數據和掃描圖像。在上報數據之前，數據經市農普辦業務組進行了分析和評估，符合要求的評估報告及有關文字隨同普查數據一并上報自治區。

　　對于自治區審核反饋的數據和錯誤清單，及時組織人員進行核實、修訂，及時按規定再次上報數據。

　　（十一）密切配合，做好普查數據事后質量抽查工作。

　　數據上報后，根據自治區農普辦的安排，我市派出業務組組長和數據處理業務骨干參加了普查數據事后質量的抽查工作。在整個抽查工作中，我市按照自治區農普辦的要求，嚴格把關，認真完成抽查工作的每一個步驟。我市農普數據處理工作質量得到了較大提升。

　　三、今后工作計劃

　　下一步數據處理工作的重心將轉移到數據資料的開發上。我們計劃在自治區反饋數據后,立即組織人員對全市農普資料進行系統整理,及早開展本市的農業普查資料匯編的編輯工作，完成縣區一級的匯總并向其反饋相關數據和資料，努力搞好農業普查數據庫的建設工作。

數據員個人工作總結3

　　在過去的一年里，我在領導、同事們的支持和幫助下，用自己所學知識，在自己的工作崗位上，盡職盡責，較好的完成了各項工作任務。為公司做出了應有的貢獻。同時，身為一名化驗員我也在從思想到行動，從理論到實踐，進一步學習，提高自己的工作水平。現將本人本年度工作總結如下：

　　一、努力學習，完善自我：隨-著公司的發展，實驗室儀器的增加。為了更好的完成工作，在之前的工作基礎之上，又學習了水中油含量、柴油烴類組成（稀釋法）、hcl的測定等新的實驗方法，并且熟練掌握，較好的完成了相關的工作任務。其次在工作中也經常遇到一些新的問題，通過和領導、同事們的商討研究最終解決。同時也對相關工作有了進一步的認識。

　　二、工作內容與體會：我的工作主要是配合研發一部的其它幾個崗位做相應的分析。第一，配合重整催化劑評定崗位生成油的折光率和烴類組成分析；第二，配合抽提組的芳烴抽提的柴油做烴類組成分析；第三，配合代研究做的裂解油的黏度，酸值及色度等分析；第四，負責研發一部水樣的水中油含量、水垢等相關分析；另外在原油評價中負責酸值、蠟含量、硫醇硫、色度、冷慮點、黏度及逆流黏度等相關分析；參加hr-05b300溶劑生產負責取樣及黏度分析共二十一天；其次就是一些儲存油樣的色度分析及其它的一些實驗分析；另外我還積極配合其他同事完成了一些工作任務。一年中，在領導和同事們的悉心關懷和指導下：我共完成色度數據500多個；折光率數據150個；黏度數據88個；逆流黏度數據140個；水中油數據245個；熒光族組數據193個；柴油族組成數據115個；酸值數據30多個；蠟含量數據11個；密度數據16個；冷慮點數據5個；溴價溴指數數據18個。化驗工作精細瑣碎，而且由于我們主要是搞研發，所以不像煉油廠的化驗工作很有規律性。我們會經常遇到不同的新問題。所以為了搞好工作，我不怕麻煩，細心觀察實驗現象，向領導請教、向同事學習、自己摸索實踐，認真學習相關業務知識，不斷提高自己的'理論水平和綜合素質。在實驗室工作安全意識和環保意識相當重要。所以我工作投入，能夠正確認真對待每一項工作，熟記各項安全措施，遇事不能慌。環保也是相當重要，做到每種化學試劑和需要處理的油樣，集中分類處理，不隨意亂倒。這些對環境都很有影響。在刷洗瓶子時，不隨便倒沾有油的污水。同時注意到實驗室的通風和各種化學試劑及油樣的擺放問題。

　　三、工作態度與勤奮敬業：我熱愛自己的本職工作，正確認真對待每一項工作，在開展工作之前做好個人，有主次的先后及時完成各項工作。熱心為大家服務，認真遵守勞動紀律，保證按時出勤。有效利用工作時間，堅守崗位，需要加班完成工作按時加班加點，保證工作能按時完成。在作風上，能遵章守紀、團結同事、務真求實、樂觀上進，始終保持嚴謹認真的工作態度和一絲不茍的工作作風。積極參加公司組織的各項活動，如春游，秋季五項全能體育比賽等。

　　總結這一年來的工作，盡管有了一定的進步和成績，但在一些方面還存在著不足。比如很多實驗只是停留在簡單的操作而忽視了工作原理；實驗過程中由于自己的粗心導致實驗儀器損壞或實驗結果誤差較大等。還有個別實驗做得不夠熟練，不夠完善，這有待于在今后的工作中加以改進。通過這段時間的工作實踐，讓我懂得從事實驗分析工作一定要細心，不能放過一個疑點，有問題多請示，多匯報。在今后的時間里，我將認真遵守各項考勤制度，努力學習有關石油化工的各項實驗分析方法及石油化工知識，爭取成為一名更為優秀的全方面的實驗分析化驗員，為公司的發展獻出自己的一份力量。

數據員個人工作總結4

　　作為一名普通的收費員，憑著對收費工作的一腔忠誠，以飽滿的工作熱情，扎實的工作作風，在自己的工作崗位上默默無聞地書寫著勤奮、努力。在站領導班子及班長的帶領下，通過自己的努力，今年三月，四月及五月連續獲得征費能手榮譽稱號，多次獲得服務明星榮譽稱號。以下是自己的一些做法

　　學習上，加強自身業務素質的提高，學習好的工作方法和特點，不斷分析和總結工作技巧及良好的工作經驗，同事之間經常溝通，取長補短，共同提高。通過認真學習《陜西省高速公路收費站星級管理考核辦法》《陜西省高速公路收費人員星級管理考核辦法》及《西寶分公司收費站及收費人員星級管理實施方案》后，對照“雙星管理”的要求，更加嚴格要求自己

　　工作上，一是加強堵漏增收工作。堅持“應收不漏，應免不收”，嚴格執行收費政策。在工作中，通過實踐，不斷提高自己的業務技能。多次查出不法車主利用對運輸裝載鮮活農產品的車輛減免通行費的優惠政策，采取貨物混裝、貨物不足、非法裝載等方式企圖蒙混過關的行為;加強免費車的管理，遇到后及時上報監控室，待監控室同意放行后才放行;正確判斷車型，尤其是對途經我站浙cc23xx，浙cc23xx等幾輛大型客車每次都升檔(入口每次發三型車，實為四型車)確保通行費足額征收。按照集團公司、分公司通行費征收專項整治活動部署會議精神的要求，出入口正確錄入車輛信息，出口認真核對入口信息，發現出入口信息不符的`車輛上報監控核查，以打擊“倒卡”車輛的逃費行為。二是做好文明服務，以“文明我先行，服務我更優”活動為契機，牢固樹立服務意識，不斷提高自身服務水平。“服務”現已成為高速公路收費窗口的形象，服務質量好壞顯得格外重要，要通過熱情態度，文明的服務，從心理上打消司乘人員隱藏的不滿意，為司乘人員提供最大通行便利。用發自內心的真誠對待每一位司乘人員。確保正常的收費秩序。總之，在我看來，一個收費員應具備x細心，耐心，愛心，虛心，及盡職，盡責，盡心

　　為了更好的工作，我將會按照《陜西省高速公路收費人員星級管理考核辦法》及《西寶分公司收費人員星級管理實施方案》的要求，按照星級收費員的標準嚴格要求自己，努力做好征費工作，努力爭做更高星級的收費員。

數據員個人工作總結5

　　時光流逝，轉眼間一年又過去了，在領導們的指導下、在同志們的幫助下，我在思想和態度上都有了一定的認識，現將20xx年的工作情況總結如下

　　工作方面：統計員的主要工作是負責每天的生產產量的統計、日常包材等的統計、成本核算及月底的員工考勤的匯總，報表是體現生產狀況的依據，所以對數據的要求要相當的精確，我們在平時的工作中就要謹慎認真，保證輸入的數據快速準確，檢查公式的連接是否對應等，確保數據的準確；平時做的`一些報表數據關聯性特別大，因而報表之間可以相互對應數據是否準確，另外，除了要求對數據的準確性外，還要學會對數據的分析，月底是我們最忙碌的時期，不僅要做員工的考勤還要把本月的包裝物原料醬等的使用及領用情況上報財務，而這過程中就會出現一些問題，如領用與使用差距太大等，我們就要找出問題的所在。

　　學習方面：統計工作對電腦接觸比較多，就要求掌握基本的電腦操作知識，平時與其他同事請教，解決一些棘手問題；另外，除了通過其他渠道如書本了解統計學的一些理論知識外，還在平時的工作中去總結，總結一些如何能把數據做到既快又準確無誤。

　　工作態度:嚴格要求自己，工作積極認真，及時改正錯誤并注意不再犯類似錯誤，虛心接受領導的批評，統計工作復雜。比如平時的收貨會和報表的編制發生沖突，容易產生抵觸情緒。這就需要我們分清輕重緩急，科學安排時間，按時保質保量完成任務。

　　缺點:作為一個80后新人，他缺乏年輕人應有的朝氣，學習新知識，掌握新事物不夠。領導交辦的事情基本都能完成，但是比較被動，缺乏工作經驗和獨立工作的能力。

　　在工作中不夠大膽，總是在不斷學習的過程中改變工作方法，而不能在創新中去實踐，去推廣。在工作中，雖然我不斷加強理論知識的學習，努力使自己在各方面走向熟練，但由于自身學識、能力、思想、心理素質等的局限，導致在平時的工作中比較死板、心態放不開，工作起來束手束腳，對工作中的一些問題沒有全面的理解與把握。同時由于個人不愛說話，與同事們尤其是領導的溝通和交流很少，工作目標不明確，并且遇到問題請教不多，沒有做到虛心學習。

　　這是我對這段時間工作的總結，不多說了。但我覺得用實際行動去做更有說服力。

　　在此我真心的感謝領導和同事對我所犯下錯誤的容忍，并悉心指導，這在我人生的成長中會有很大的幫助，所以在今后工作中我將努力奮斗，對自己有更高更嚴格的要求，無論是大事小事都會要求自己做到盡善盡美，不斷提高自身素質，為公司的發展盡自己的一份力量。

數據員個人工作總結6

　　一、數據量過大，數據中什么情況都可能存在。

　　如果說有10條數據，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數據中，什么情況都可能存在，例如，數據中某處格式出了問題，尤其在程序處理時，前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現了，程序終止了。

　　二、軟硬件要求高，系統資源占用率高。

　　對海量的數據進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統資源。一般情況，如果處理的數據過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。

　　三、要求很高的處理方法和技巧。

　　這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經驗的積累，也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規則。

　　下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧：

　　一、選用優秀的數據庫工具

　　現在的數據庫工具廠家比較多，對海量數據的處理對所使用的數據庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟公司最近發布的SQLServer20xx性能也不錯。另外在BI領域：數據庫，數據倉庫，多維數據庫，數據挖掘等相關工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數據分析項目中，對每天6000萬條的日志數據進行處理，使用SQLServer20xx需要花費6小時，而使用SQLServer20xx則只需要花費3小時。

　　二、編寫優良的程序代碼

　　處理數據離不開優秀的程序代碼，尤其在進行復雜數據處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要，這不僅僅是數據處理準確度的問題，更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。

　　三、對海量數據進行分區操作

　　對海量數據進行分區操作十分必要，例如針對按年份存取的數據，我們可以按年進行分區，不同的數據庫有不同的分區方式，不過處理機制大體相同。例如SQLServer的數據庫分區是將不同的數據存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區下，這樣將數據分散開，減小磁盤I/O，減小了系統負荷，而且還可以將日志，索引等放于不同的分區下。

　　四、建立廣泛的索引

　　對海量的數據處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等字段，都要建立相應索引，一般還可以建立復合索引，對經常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數據時，曾經在一個ETL流程中，當插入表時，首先刪除索引，然后插入完畢，建立索引，并實施聚合操作，聚合完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。

　　五、建立緩存機制

　　當數據量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關系到數據處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數據聚合操作時，緩存設置為100000條/Buffer，這對于這個級別的數據量是可行的。

　　六、加大虛擬內存

　　如果系統資源有限，內存提示不足，則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理，內存為1GB，1個P42.4G的CPU，對這么大的數據量進行聚合操作是有問題的，提示內存不足，那么采用了加大虛擬內存的方法來解決，在6塊磁盤分區上分別建立了6個4096M的磁盤分區，用于虛擬內存，這樣虛擬的內存則增加為4096*6+1024=25600M，解決了數據處理中的內存不足問題。

　　七、分批處理

　　海量數據處理難因為數據量大，那么解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量。可以對海量數據分批處理，然后處理后的數據再進行合并操作，這樣逐個擊破，有利于小數據量的處理，不至于面對大數據量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數據，還需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的，都可以采用先分后合的方法，對數據進行分開處理。

　　八、使用臨時表和中間表

　　數據量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成后，再利用一定的規則進行合并，處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要，如果對于超海量的數據，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作，可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。

　　九、優化查詢SQL語句

　　在對海量數據進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優良的SQL腳本和存儲過程是數據庫工作人員的職責，也是檢驗數據庫工作人員水平的一個標準，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的數據庫表結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用游標，運行3個小時沒有出結果，這是一定要改用程序處理了。

　　十、使用文本格式進行處理

　　對一般的數據處理可以使用數據庫，如果對復雜的數據處理，必須借助程序，那么在程序操作數據庫和程序操作文本之間選擇，是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網絡日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數據清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入數據庫再做清洗。

　　十一、定制強大的清洗規則和出錯處理機制

　　海量數據中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的'數據中的時間字段，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，系統的錯誤等，這是在進行數據處理時，必須制定強大的數據清洗規則和出錯處理機制。

　　十二、建立視圖或者物化視圖

　　視圖中的數據來源于基表，對海量數據的處理，可以將數據按一定的規則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基于視圖進行，這樣分散了磁盤I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區別。

　　十三、避免使用32位機子（極端情況）

　　目前的計算機很多都是32位的，那么編寫的程序對內存的需要便受限制，而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數的限制也十分重要。

　　十四、考慮操作系統問題

　　海量數據處理過程中，除了對數據庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用服務器的，而且對系統的安全性和穩定性等要求也比較高。尤其對操作系統自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。

　　十五、使用數據倉庫和多維數據庫存儲

　　數據量加大是一定要考慮OLAP的，傳統的報表可能5、6個小時出來結果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數據的利器是OLAP多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基于多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。

　　十六、使用采樣數據，進行數據挖掘

　　基于海量數據的數據挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數據，一般的挖掘軟件或算法往往采用數據抽樣的方式進行處理，這樣的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數據的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣，抽取出400萬行，經測試軟件測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。

　　還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數值型的聚合比對字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。

　　海量數據是發展趨勢，對數據分析和挖掘也越來越重要，從海量數據中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數據的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。

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