数据库在IT领域中举足轻重，其技术发展也日新月异。作为该领域中领军巨头的Oracle公司，为进一步巩固自身的行业地位，在激烈的竞争中引领市场，推出了Oracle数据库11g。Oracle公司表示，在迄今为止推出的所有产品中，Oracle数据库11g是最具创新性和质量最高的软件。新版数据库增强了Oracle数据库独特的数据库集群、数据中心自动化和工作量管理功能。
Oracle 11g在性能、可升级性、可管理性上有了提升，并增加了有关数据分区存储的功能。此外，Oracle 引入了新的数据压缩技术，用户的存储空间可以减少三分之二，另外在非结构化数据的存储速度上，新版也比旧版大大加快。如果已具备一定的Oracle 10g 理论知识，渴望在最短的时间积累3-5年以上的北美工作经验，Oracle DBA是最佳选择。
基于案例（CASE）的授课是老师在北美多年Oracle DBA管理工作经验日积月累的结果。透过众多的案例分析，可以在数月内精通作为DBA须花上几年才能掌握的工作经验和技巧，每个案例都是工作中会碰到或最常遇到的问题，无论在面试时还是工作中，都将成为制胜宝典。迅速提高Oracle DBA 数据库管理水平，掌握Oracle数据库灾难恢复，高可靠性和性能优化的核心技术。作为DBA所需要掌握和精通的知识点，迅速积累丰富实际操作经验。
真正精通Oracle 数据库作为DBA管理的核心技术，而不是停留在书本理论知识上。
灾难恢复讲述各种备份和恢复方案，在实际操作中，利用ORACLE RMAN 来进行备份和恢复操作。结合LogMiner 和Flashback Query等工具，进行逻辑恢复，达到从任何故障场景中恢复数据的目的。高可靠性是Oracle HA 的核心技术，包括 Data Guard，高级复制和 RAC。通过动手操作，掌握数据库的高端技术，创建物理Standby，逻辑Standby，Master Advanced Replication。获得Oracle 高端核心技术，具备参与数据库高可靠性设计和管理的能力。
性能优化是讲述数据库性能优化和故障排除。获得实际的数据库调整经验，熟悉利用各种优化工具(Tkprof， Autotrace，Statspack)，排除故障和解决相关问题。使对数据库优化有更深的认识，而不仅仅是停留在理论知识上。对数据库全面认识，从全局角度分析数据库的性能，并进行优化。提供Oracle DBA常见面试问题，为正在找工作的朋友提供帮助。
数据仓库在发展的同时，一项从大量数据中发现隐含知识的技术也在学术领域兴起, 这就是数据挖掘。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD），就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。
最初的数据挖掘应用一般需要从组织数据做起，经历算法设计（建模），挖掘，评价，改进等步骤。其中组织整理数据占据大部分时间，大约占到整个数据挖掘项目80%的时间。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能（BI）已经成为IT及其它行业中的一个新宠。目前数据挖掘技术在零售业的货篮数据（Basket data）分析、金融风险预测、产品产量、质量分析、分子生物学、基因工程研究、Internet站点访问模式发现以及信息搜索和分类等许多领域得到了成功的应用。
作为数据库（Oracle或SQL server）的开发者，或VB/NET，JAVA，XML的Developer，投身于数据管理，数据挖掘，数据仓库开发者行列机会的潜力无限。
如何做数据仓库是一个与项目同步进行的过程。同时也是积累北美经验，全真数据、全真项目、全真过程，应用最新技术、最流行工具，获得完善的理论及实践知识。理论结合实践，知识结合经验，这一点非常重要。以实际项目为主干，贯穿了整个数据仓库项目技术开发过程，理论部分深入浅出，精辟描述其核心技术。
实践部分涉及大量政府及大公司数据仓库及数据挖掘的实际例子，丰富的案例和实际操作为主的授课方法，理解和掌握数据仓库及用VB/NET，JAVA，XML开发数据仓库全套过程。作为数据仓库和企业智能化社区及论坛的社员，可以交流技术问题，享受就业优先推荐，并可获得技术支持。提供求职专业化辅导，完成成功就业的一大步。
找工作机遇和实力都很重要，方向正确，自身技术条件过硬，何愁找不到专业工作。
一个设计完善的数据仓库已经将原始数据经过了整理和变换，在此基础上再进行深入挖掘就是顺理成章的事情。数据挖掘渗透到某些行业，产生了一些特定的应用，比如现在经常会听到的客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）。客户关系管理的概念由来已久，但现代的客户关系管理一般指以客户数据为处理对象的一类商业智能应用。
通过挖掘客户信息，发现潜在的消费趋势或动向。比如电信公司通过分析用户通话模式（通话时间，时段，通话量等），制订不同的计费方案，满足用户的同时也提高自己的利润。同其它应用一样，客户关系管理发展到一定阶段，会出现相应的系统供应商。CRM市场的领先者从高到低依次为PeopleSoft，Seibel，Oracle，SAP。微软公司也加入了CRM市场。
商业智能的应用领域非常广泛，它通常以数据仓库为基础，以数据挖掘为核心，演变出类似CRM这样的应用。一个商业智能系统的开发涉及到很多知识和技能，能够从事商业智能系统开发，那当然是最好不过的。
如果没有这样的机会，又想进入商业智能领域的朋友，应该如何规划自己的职业发展？
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