从事数据仓库相关岗位的工作人员需要具备扎实的专业基础，不同级别的岗位对从业者的要求不同。那么，通常在数据仓库相关岗位笔试中，所涉及的专业内容包括哪些？如果自己还不清楚，可以按照以下内容去进行复习，以便获得笔试佳绩。

这里指的定义不仅仅是数据仓库本身，还包括和它相似名词的区别。无论从事哪个级别的数据仓库，岗位工作都需要了解这部分内容：

1、数据仓库是什么？包括哪几个组成部分以及历史变化。

2、数据仓库与数据库的区别，区别应从目标用途即应用逻辑等方面来进行讲述。

3、如何构建数据仓库？应讲述数据仓库设计过程中需要考虑的技术问题和实现成本问题，还应考虑其可扩展性和实用性。

4、数据仓库与数据中台大数据平台的主要区别包括哪些？应从基础能力和业务能力的区别上做出区分。

由于大数据技术的发展，把数据仓库带入了一个新的发展阶段，新一代的企业数据仓库越来越多地基于大数据技术构建，因此，准备笔试的数据仓库从业者除了要明晰数据仓库及容易与其混淆的名词的定义、区别之外，还应着重了解大数据相关系统的作用：

1、数据资产中心。正如名字一样，这是用于分析数据热度及数据联系的系统。

2、数据质量中心。数据对于一个企业来说至关重要，但有时会出现偏差，这就需要稽查监控系统，确保及时发现数据中存在的问题，避免发生更大的负面影响。

3、数据地图。由于企业的数据通常比较庞大，因此想要快速索引数据时，需要按照数据特征信息进行查找。

另外，不同企业对数据的应用不同，所需要设计的模型也不相同。而数据模型主要涉及以下三个方面，同样是备考的应聘者需要掌握的内容：

1、概念数据模型CDM。概念数据模型主要指的是统一业务概念，技术人员与业务人员沟通，确定数据模型需要完成哪些任务。

2、逻辑模型LDM。逻辑模型是概念模型得以实现的初步基础，确认好业务概念之后，需要从逻辑层面对模型进行细分，确认各个数据模块之间的逻辑关系。

3、物理模型PDM。在完成前两个模型之后，通过实际操作实现数据存放。

对于技术岗位的从业者而言，不仅要确保项目完成，还需要确保其质量，因此如何控制数据质量也是常见的问题之一。保证数据质量通常是通过定期检查来实现的，例如进行日常数据量对比、定期对数据内容做抽样对比等。

从事数据仓库相关工作既需要掌握专业知识，也需要一定的实际操作技巧。在笔试环节中遇到的问题，也应通过实际操作来进行验证，这样能够提升自己获得工作机会的概率。