谢老板的大学是一所末流二本，专业是网络工程，2016年初加入校企合作的大数据实验班，16年暑假开始进入企业实习。
实习的公司是一家外包公司，在保险公司驻场，职位是ETL工程师（实习）。整整两年，了解了数据的E（抽取）T（转换）L（加载）的整个过程。算是对ETL工程师有所了解。
前期是一个12人团队，中期20人团队，后期10人团队。主要工作简单来说就是汇集保险公司的各个业务线系统源数据，最终加工处理成公司级数仓，并搭建公司级业务报表供各部门使用。
环境：服务器：linux；数据库：Oracle；ETL工具：kettle；调度工具：shell；报表平台：BIEE；自定义报表开发：java
团队分三个小组：ETL组，报表组，Java组，我在ETL组，前半年驻场天津，12人租了一套三居室老破小，租了上下铺，自己组装，4+4+4居住。步行上下班，白天上班，晚上轮流做饭，吃完饭培训，那段日子还挺充实。
我们数据仓库分为四层：
1、数据运营层：Operation Data Store 数据准备区，也称为贴源层。
ODS是后面数据仓库层的准备区，为DWD层提供原始数据，减少对业务系统的影响。
为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层没做过多的数据清洗工作，前期完完全全是一张表一张表原封不动的使用kettle抽取（后期鸟枪换炮使用了OGG）
2、数据仓库层
数据仓库层从上到下，又可以分为3个层：数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。
2.1 数据细节层DWD
数据细节层：data warehouse details，DWD
该层是业务层和数据仓库的隔离层，保持和ODS层一样的数据颗粒度；主要是对ODS数据层做一些数据的清洗和规范化的操作，比如去除空数据、脏数据、离群值等。
为了提高数据明细层的易用性，该层通常会才采用一些维度退化方法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。
2.2 数据中间层DWM
数据中间层：Data Warehouse Middle，DWM；
该层是在DWD层的数据基础上，对数据做一些轻微的聚合操作，生成一些列的中间结果表，提升公共指标的复用性，减少重复加工的工作。
简单来说，对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标。这一块主要是整个项目工时最长的也是最重要的内容，主要使用存储过程处理。
2.3 数据服务层DWS
数据服务层：Data Warehouse Service，DWS；
该层是基于DWM上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层，一般是宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
一般来说，该层的数据表会相对较少；一张表会涵盖比较多的业务内容，由于其字段较多，因此一般也会称该层的表为宽表。这一块我们按照保险公司业务划分版块：投保，承保，保全，理赔等，处理主题宽表。
3、数据应用层ADS
数据应用层：Application Data Service，ADS；
该层主要是提供给报表组使用，方便直接出BI报表。当时本着报表组仅使用数据应用层的原则，数据应用层也存放了一些维度表，供报表组关联使用。
以上数据层级处理的，均有参与，通过这个的集中SQL语句处理，每隔一段时间看以前的代码总觉得以前的代码幼稚，这种情况一直持续到18年初。
刚开始去天津实习时有6个是一起来的同学，半年后去了北京，后来17年毕业后就开始陆续有同学离开北京，18年春节后只剩我一人了。
这个项目一期结束后，当年获得年度最佳团队称号（大概是利润最高），项目经理升了部门经理，ETL组长升了项目经理，我成了代理ETL组长。我的同学们大多是回到了离家乡比较近的城市，有回老家省会继续做数据的，有回老家考银行的，有回老家做老师的。当时的我还在北京，项目也比较稳定，干完一期来二期，二期干完继续搞三期。新需求越来越少，感觉没了当初那份充实又进步的感觉，技术达到了瓶颈，现有的项目技术就到这了难以突破，又不想一直耗着。
半年后，裸辞，从北京来到了上海。
