從事數據倉庫相關崗位的工作人員需要具備紮實的專業基礎，不同級別的崗位對從業者的要求不同。那麼，通常在數據倉庫相關崗位筆試中，所涉及的專業內容包括哪些？如果自己還不清楚，可以按照以下內容去進行復習，以便獲得筆試佳績。
數據倉庫相關定義
這裏指的定義不僅僅是數據倉庫本身，還包括和它相似名詞的區別。無論從事哪個級別的數據倉庫，崗位工作都需要了解這部分內容：
1、數據倉庫是什麼？包括哪幾個組成部分以及歷史變化。
2、數據倉庫與數據庫的區別，區別應從目標用途即應用邏輯等方面來進行講述。
3、如何構建數據倉庫？應講述數據倉庫設計過程中需要考慮的技術問題和實現成本問題，還應考慮其可擴展性和實用性。
4、數據倉庫與數據中臺大數據平臺的主要區別包括哪些？應從基礎能力和業務能力的區別上做出區分。
大數據相關系統
由於大數據技術的發展，把數據倉庫帶入了一個新的發展階段，新一代的企業數據倉庫越來越多地基於大數據技術構建，因此，準備筆試的數據倉庫從業者除了要明晰數據倉庫及容易與其混淆的名詞的定義、區別之外，還應着重瞭解大數據相關係統的作用：
1、數據資產中心。正如名字一樣，這是用於分析數據熱度及數據聯繫的系統。
2、數據質量中心。數據對於一個企業來說至關重要，但有時會出現偏差，這就需要稽查監控系統，確保及時發現數據中存在的問題，避免發生更大的負面影響。
3、數據地圖。由於企業的數據通常比較龐大，因此想要快速索引數據時，需要按照數據特徵信息進行查找。
數據模型
另外，不同企業對數據的應用不同，所需要設計的模型也不相同。而數據模型主要涉及以下三個方面，同樣是備考的應聘者需要掌握的內容：
1、概念數據模型CDM。概念數據模型主要指的是統一業務概念，技術人員與業務人員溝通，確定數據模型需要完成哪些任務。
2、邏輯模型LDM。邏輯模型是概念模型得以實現的初步基礎，確認好業務概念之後，需要從邏輯層面對模型進行細分，確認各個數據模塊之間的邏輯關係。
3、物理模型PDM。在完成前兩個模型之後，通過實際操作實現數據存放。
數據質量
對於技術崗位的從業者而言，不僅要確保項目完成，還需要確保其質量，因此如何控制數據質量也是常見的問題之一。保證數據質量通常是通過定期檢查來實現的，例如進行日常數據量對比、定期對數據內容做抽樣對比等。
從事數據倉庫相關工作既需要掌握專業知識，也需要一定的實際操作技巧。在筆試環節中遇到的問題，也應通過實際操作來進行驗證，這樣能夠提升自己獲得工作機會的概率。
