仓库管理员简历（精编3篇）

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仓库管理员简历范文1

关键词数据库 数据仓库 联机分析

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础的。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个巨大的工程。

一、对数据仓库的简介

1、什么是数据仓库。数据仓库的概念由美国著名工程学家W・H・lnmon博士于90年代在《建立数据仓库》一书中提出：“数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持经营管理中的决策制定过程。”主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面；面向主题是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，为按主题进行决策的过程提供信息；集成是指数据仓库中的信息不是从各个业务处理系统中简单抽取出来的，而是经过系统加工、汇总和整理，保证数据仓库内的信息是关于整个企业的全局信息；稳定是指一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的插入和查询操作，但修改和删除操作很少；包含历史数据是指数据仓库内的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息，而是系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息，通过这些信息可以对企业的发展历程和未来趋势做定量分析和预测。作为一个系统，数据仓库至少包含三个基本功能部分。

第一，数据获取。它负责从外部数据源获取数据，包括从各现行系统获取当前细节数据和从其他存储介质获取早期细节数据，数据被区分出来后，进行拷贝或格式转换等处理，准备载入仓库；第二，数据存储与管理。这部分负责仓库内部的维护和管理，提供的服务包括数据存储的组织、数据的维护、数据的分发、仓库的例行维护等；第三，信息访问。信息访问部分属于数据仓库的前端，面向不同种类的最终用户，主要由桌面系统的各种工具组成。数据仓库的最终用户在这里提取信息、分析数据集、实施决策等。进行信息访问的软件工具主要是查询生成工具、多维分析工具和数据采掘工具等。

2、数据仓库的体系结构。整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体如图1所示。

(1)数据源。是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等。

(2)数据的存储与管理。是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。

(3)OLAP(联机分析处理)服务器。对需要分析的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合型线上分析处理)。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

(4)前端工具。主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具、以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市为基础的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

二、数据仓库在企业中的应用

1、数据仓库在企业中的作用。数据仓库在企业中主要有三方面的作用：首先，数据仓库提供了标准的报表和图表功能，其中的数据来源于不同的多个事务处理系统，因此，数据仓库的报表和图表是关于整个企业集成信息的报表和图表；其次，数据仓库支持多维分析，多维分析是通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维度，使用户能方便地汇总数据集，简化了数据的分析处理逻辑，并能对不同维度值的数据进行比较，而维度则表示了对信息的不同理解角度。应用多维分析可以在一个查询中对不同阶段的数据进行纵向或横向比较，这在决策过程中非常有用；第三，数据仓库是数据挖掘技术的关键基础，数据挖掘技术要在已有数据中识别数据的模式，以帮助用户理解现有的信息，并在已有信息的基础上，对未来的状况作出预测。在数据仓库的基础上进行数据挖掘，就可以针对整个企业的状况和未来发展做出较完整、合理、准确的分析和预测。

对数据仓库中信息的使用，不同层次的用户有不同的使用风格。比如：主管信息系统(EIS):提供界面丰富，定制容易的决策分析，主要适合企业的高层决策者使用。联机分析处理(OLAP):灵活丰富的多维分析与查询，可以从不同的角度去分析企业的运作情况，并对未来进行预测。主要适合于企业的中层领导和业务分析人员。信息查询(Ad Hoc Query):提供从多个角度的灵活查询，适合于业务分析人员。灵活报表(Reporting):提供灵活报表的设计，适合于制作报表的人员。

2、现代企业建立数据仓库的需求。信息作为现代企业的宝贵资源，占据着越来越重要的地位，已经成为现代企业科学管理的基础、正确决策的前提和有效调控的手段。能否拥有及时、准确、全面的信息已经成为衡量一个企业是否具有发展潜力的重要指标。

经过多年的努力，目前大多数企业根据自己的业务特点和办公需要，建立了一大批各自的业务处理系统和企业办公自动化系统，积累了大量的业务数据。这些业务信息系统为提高企业的工作效率，减少重复性的工作起到了积极的作用，为企业的发展做出了巨大贡献。

目前，企业信息化建设呈现出“数据集中化、业务综合化、管理扁平化、决策科学化”的发展趋势。面对激烈的市场竞争，许多大型企业纷纷实施“以客户为中心、以服务求发展”的经营策略。如何优化客户关系，增强企业的竞争优势已经成为现代企业关注的焦点。现有的应用系统往往以“产品”为中心，以“单据(票证)”处理为基础，是面向联机事务处理(Online Transaction Processing,简称OLTP)的系统，而以客户为中心的经营管理模式要求对现有业务系统的数据进行有效的集成并加以重组，建立面向联机分析处理(Online Analysis Processing,简称OLAP)的系统。通过分析客户的行为，掌握不同类型客户的特征，进而为客户提供更加优质的服务，尤其是个性化的服务，同时全面掌握并理解、分析企业业务的发生情况，充分发挥企业现已积累的数据，为各级管理人员提供科学化管理和决策的有力依据，以提高企业的经营业绩，保证利润的持续增长。

3、现代企业建立数据仓库的步骤。数据仓库系统是一种解决问题的过程，而不是一个可以买到的现成产品。不同企业会有不同的数据仓库。企业人员往往不懂如何建立和利用数据仓库，发挥其决策支持的作用，而数据仓库公司人员又不懂业务，不知道建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。这需要双方互相沟通，共同协商开发数据仓库，因此是一个不断往复前进的过程。其过程包括以下几步。

(1)启动工程。建立开发数据仓库工程的目标及制定工程计划。(2)建立技术环境。选择实现数据仓库的软硬件资源。(3)确定主题进行数据建模。根据决策需求确定主题，选择数据源，对数据仓库的数据组织进行逻辑结构设计。(4)设计数据仓库中的数据库。(5)数据转换程序。实现从源系统中抽取数据、清理数据、一致性格式化数据、综合数据、装载数据等过程的设计和编码。(6)管理元数据；定义元数据。(7)开发用户决策的数据分析工具。(8)管理数据仓库环境。

三、几种数据仓库的解决方案

数据仓库的市场巨大，数据仓库产品很多，其中比较有代表性的产品有：Business Objects和Sybase、Platinum Technology等解决方案。

1、Business Objects。这是集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统，它使用独特的“语义层”技术和“动态微立方”技术来表示数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取(Drill)等多维分析技术，支持多种平台和多种数据库，同时它还支持Internet/Intranet,可以通过行查询、报表和分析决策。

2、Sybase的数据仓库解决方案Quickstart DataMart,包括Sybase Caleton PASSPOR、Brio Query、Conos Powerplay等一系列软件。支持DB2、MS、VSAM、Sybase、Oracle、Informix等关系型数据库，还有文本格式的数据。它能够同时处理几十个即席查询，其Bit Wise技术和垂直数据存储技术使系统只访问特定的少量数据，使得查询速度比传统的关系型数据库管理系统快100倍。

3、Platinum technology,公司的数据仓库解决方案。它能够为企业提供完整、一致的数据，以保持商业决策的及时、正确性。Platinum technology的数据仓库解决方案包括数据抽取和提炼、数据分布、源数据管理、数据存取和分析(OLAP、EIS、报表)、保险、销售和营销决策支持等几个方面。它提供的数据仓库工具包括异构数据库之间数据双向复制的应用系统开发工具Inforump和功能强大灵活的关系型OLAP工具InfoBeacon等；提供的数据仓库前端业务智能解决方案工具包括使用户能够快速建立和使用的图形化企业信息系统应用的基于Windows的查询和报表工具Forest&Tress,可以利用多个大型数据库在桌面机或服务器上生成报表的企业级报表工具InfoReports,使用户在服务器上生成在用户端制作的企业报表工具InfoReports Server。这些工具使用户不需编程即可查询关系数据库、数据仓库或数据文件的数据，具有很强的实用性。

参考文献

[1] 刘军、叶钒：基于数据仓库和数据挖掘的应用研究[J].福建电脑，2007(3).

熟读唐诗三百首，不会做诗也会吟。以上3篇仓库管理员简历就是山草香小编为您分享的仓库管理员简历的范文模板，感谢您的查阅。

仓库管理员简历2

姓 名： xx

性 别： 男

婚姻状况： 未婚

民 族： 汉族

户 籍： 湖北—天门

年 龄： xx

现所在地： 广东—东莞

身 高： 181cm

希望地区： 广东—东莞

希望岗位：物流/采购类—仓库管理员

寻求职位： 业务员、 销售代表、 仓库管理

教育经历

培训经历

20xx—08 ～ 20xx—09 联想阳光雨露 计算机诊断与维护

公司性质： 外资企业

行业类别： 皮革业（家私、造鞋、皮具…）

担任职位： 仓库管理员

岗位类别： 仓库管理员

工作描述：

1、负责仓库的日常管理及ERP数据维护事务

2、按规定工作程序进行物料的收发清点，按仓库管理制度查验数量

3、将IQC验收好的物料按指定位置予以存放

4、依据发料指令配备物料和发放物料

5、每日物料卡账进出明细的记录与定期盘存。收发日报表，进仓单，发料单，采购验收单，呆滞品的异常情况报表，委外产品报表，退工货单等单据的填写。

6、不良物料及呆废料的定期上报处理

7、物料入仓仓储位的筹划与摆放

8、盘点工作的具体执行，月总结报告

xx公司 （20xx—09 ～ 20xx—08）

公司性质： 外资企业

行业类别： 其它生产、制造、加工

担任职位： 外发生管

岗位类别： 业务跟单员

工作描述：

1、对外发物料数据的掌控

2、对外发放物料加工进度跟进

3、确保供方所生产各 种产品的稳定、品质良好、价格合理、交货及时

4、与各供应商保持良好的沟通，了解价格行情，控制相关成本

离职原因： 因家中有事

xx公司 （20xx—06 ～ 20xx—08）

公司性质： 私营企业

行业类别： 建筑施工与工程

担任职位： 业务员

岗位类别： 项目质量主管

工作描述：

1、公司市场开拓。

2、客户信息的管理。

3、市场调研，开发方案的制定。以及对所有施工地点的预算审核。

4、负责施工人员的管理，指导及培训，并安排工人进施工现场

5、负责对施工地点的进度跟踪

6、未收款项跟催和收款。

离职原因： 另求发展

语言能力

普通话： 流利

粤语： 一般

英语水平： 口语一般

英语： 良好

求职意向

发展方向： 欲求一份业务员/销售代表/仓库管理员职位，运用自己的经验来为公司和自己创造业绩。

其他要求：

自身情况

自我评价

本人性格热情开朗，待人友好，为人诚实谦虚。工作勤奋，认真负责，能吃苦耐劳，尽职尽责，有耐心。具有亲和力，平易近人，善于与人沟通。

仓库管理员简历3

关键词 数据仓库；OLAP；数据分析；决策

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）19-0063-01

当下信息技术快速发展，用户对于信息处理的需求越来越高，这些主要包括的是基于数据库技术的迅速发展以及当前社会对于数据库管理系统的广泛应用。在这样一个基本情况下人们希望对其进行高层次分析，以便于激增数据背后隐藏着的许多重要信息，以便更好地利用这些数据，更好的利用这些数据达到不同的目的，于是数据仓库技术和OLAP技术就应运而生了。

1 数据仓库OLAP特征

数据仓库的基本特征

1）数据仓库面向主题。笔者所说的数据仓库是从整体、全局的角度来衡量的，这些主题在企业中是有相关的关联作用的，和以往传统的操作型系统进行相关的对比，这样的作用在一个完整的企业或组织中固有的业务主题下，是作为处理的主体来运行执行的，我们所知的传统的操作型系统是就针对组织与此相关一段时间内的业务中，统计以及分析的工作相对而言，其主要的作用是围绕应用和针对具体业务的各个方面设计和解决问题的，这是一个相对于比较科学的方法和相关途径。

2）数据仓库的非易失性。在一般的数据仓库中，数据主要是从事务操作型数据中依次抽取出来的，这样的做法反映了在早期的一段时间内历史相关性的数据，而其本质就是基于快照的统计和不同时间点相关的数据库快照集合以及综合和重组，所以在进行处理时一旦事务操作型的相关数据进入数据仓库，我们所能做的就是只要数据没有超过数据仓库的数据存储期限，我们对此一般不对数据进行更新操作，只进行简单的查询工作。

OLAP的基本概念

OLAP是指分析人员、执行人员或者管理人员对信息数据有深刻认识的相关工具，它保证访问过程的迅捷性，并且可以访问各种可能的数据信息；除此之外，访问手段的交互性以及访问数据的相关一致性支持复杂的分析操作工作，其使用优势是操作侧重决策支持，并提供直观的查询结果，数据仓库系统的主要应用OLAP的特征可以概括为多维性、分析性、快速响应性、共享性和信息性。

1）OLAP的多维性。多维性一直是OLAP的关键属性，然而事实上，笔者认为，多维法人分析性是分析企业对于相关数据的最有效也是最安全的方法，甚至可以说是OLAP的核心所在；这只要是由于系统必须提供对相关数据进行分析的多维分析，这就包括了对多重层次维和层次维完全的支持性工作。

2）OLAP的可分析性。OLAP的系统的连接可以直接接到其他外部分析的工具上，如在现实生活中的意外报警等。笔者认为其如果可以使用户在工作中无需编程就达到可以定义新的专门计算，并且将其进一步作为分析参考的一部分，就可以使用户理想的方式给出适合自身的报告，这个报告能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，这样用户就可以在OLAP平台上进行简单、易懂的数据分析，并且得到最终结果。

2 浅析数据仓库与OLAP的关系

数据仓库进一步发展是伴随着信息化不断普及产生，随之而来的就是OLAP的进一步发展，OLAP作为一种在功能上多为查询和分析的工具，是数据仓库功能上的进一步发展，而支持管理中决策的过程就是建立数据仓库的目的，所以基于在数据仓库中的大量数据得以有效利用的很重要的保障；OLAP的出现无疑解决了这一问题，也是OLAP和数据仓库两者具有不同概念的基本分析点，但是在事实上这二者又是密不可分的，数据仓库是一个大规模的数据库，其包含了企业所有的历史的数据，这样的数据库主要的用途是在企业在决策中提供分析和支持的数据，而OLAP技术则是在数据仓库的基础上进行联机的技术性分析，中途运用联机分析和可视化工具对于相关数据进行迅速的评价，将复杂的查询结果快速的反馈给查询用户，帮助他们做出正确的决策，而数据仓库是侧重于管理和储存主要用于决策主体，OLAP则是进行数据分析并且是多维性的，所以，笔者认为，OLAP和数据仓库可以有效结合，以便于解决更多的问题。

3 基于数据仓库的OLAP的核心技术

OLAP维和度量

笔者运用一个简单实例进行阐述，在这里我们先假定某个个体商店，我们都知道有一些在商业上常见的因素就会影响他的销售业务和利润的额度，举一些例子：如商品的品牌、进货的月份等；在这里对于某一常见的商品，通常在一定情况下也许他只是想知道该商品在各大商场以及各个时间段的具体销售情况，这样的情况可能是针对于对某一特定的商店，可能商家想知道的是各商品在各段时间的具体销售的基本情况，商家迫切的需要决策的相关信息支持来帮助制定相关具体的销售政策，这里，特定的商店以及特定的时间和特定的产品都是笔者所说的维；由此推出的维有自己固有的相关属性：在进行决策支持时这些属性是非常有用的。

MOLAP以及ROLAP技术

1）ROLAP技术。在一次简单的查询操作中，用户和分析人员可以应用存储在维表中的用户习惯描述也就是元数据，来说明一个查询需求，这样做的好处是可以获得查询对象的事实值以及对数据的多维描述；和数据对应维上的维成员，并且在这种ROLAP模式中而这种需求可被ROLAP依靠维表转换成维的代码或值，完成用户的最终需求以及对于数据信息请求。

2）MOLAP及时。笔者在这里介绍的OLAP系统在具体实施实现时，这种OLAP系统就是基于多维的，如果采用多维数据库存储OLAP显示数据，即我们所说的MOLAP。我们介绍的多维数据库可在此系统中直观地表达当前现实世界中多点对多点的关系。

4 结束语

当前，世界经济一体化的趋势越发明显，随 着跨领域产业和跨国公司的出现，传统的数据库操作技术已不能满足企业决策主题的需求，因此企业决策所需要的信息量会越来越大，所需要处理的信息量也会越来越大。而当前的OLAP技术正好具有这样一个灵活分析的功能，能够直观的进行数据操作和分析，并且还具有结果可视化表示等突出优点，这样的技术有利于帮助用户迅速做出正确的判断，使用户在进行大量复杂数据的分析变得轻松而高效，从而为企业的决策支持提供很多服务以及平台。因此，笔者认为有效的构建和使用数据仓库以及OLAP技术能为企业做出科学决策提供更优越的平台。

参考文献

[1]华冠萍。数据仓库、数据挖掘及OLAP之两两关系[J].福建电脑，2007（8）.