工作職責(zé):
數(shù)據(jù)治理體系搭建與推進(jìn)制定并完善公司數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略、政策、制度與流程。
1、搭建數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系,推動(dòng)元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等管理規(guī)范的落地。
2、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),建立數(shù)據(jù)生命周期管理體系(創(chuàng)建、使用、存檔、銷(xiāo)毀)。
3、編制與維護(hù)數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)表、指標(biāo)口徑與定義文檔。
4、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理與監(jiān)控 制定數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)與規(guī)則(完整性、準(zhǔn)確性、一致性、唯一性、及時(shí)性等)。
5、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控與告警機(jī)制,開(kāi)展數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查與整改跟蹤。
6、定期出具《數(shù)據(jù)健康度報(bào)告》《數(shù)據(jù)質(zhì)量審計(jì)報(bào)告》,提出改進(jìn)措施并推動(dòng)閉環(huán)。
7、元數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)管理 搭建元數(shù)據(jù)管理機(jī)制,采集、存儲(chǔ)并可視化元數(shù)據(jù),形成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)目錄。
8、開(kāi)展數(shù)據(jù)血緣分析,支持溯源、變更影響評(píng)估與根因定位。
9、主數(shù)據(jù)識(shí)別與范圍界定,設(shè)計(jì)主數(shù)據(jù)管理流程與管控機(jī)制(創(chuàng)建、審核、變更、歸檔、注銷(xiāo))。
10、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)管理 制定數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)策略,落實(shí)訪問(wèn)控制、脫敏、加密、備份與恢復(fù)。
11、確保符合《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》及行業(yè)監(jiān)管(如金融、醫(yī)療、政務(wù))等合規(guī)要求。
12、開(kāi)展數(shù)據(jù)使用合規(guī)審查,參與數(shù)據(jù)安全審計(jì),輸出合規(guī)報(bào)告與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估建議。
13、跨部門(mén)協(xié)同與培訓(xùn)賦能 協(xié)調(diào)IT、業(yè)務(wù)、法務(wù)、風(fēng)控等部門(mén)推進(jìn)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目落地。
14、在需求評(píng)審、系統(tǒng)建設(shè)等環(huán)節(jié)嵌入數(shù)據(jù)治理規(guī)范與質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
15、組織數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)與宣貫,提升全員數(shù)據(jù)意識(shí)與治理能力。
16、治理平臺(tái)與工具建設(shè) 參與數(shù)據(jù)治理工具(元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)目錄)選型與實(shí)施。
17、協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)中臺(tái)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層建模與規(guī)范設(shè)計(jì),優(yōu)化ETL/ELT流程。
18、調(diào)研行業(yè)前沿技術(shù)(Data Mesh、AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)治理、LLM輔助數(shù)據(jù)治理),推動(dòng)工具鏈升級(jí)。
19、項(xiàng)目管理與成果跟蹤 主導(dǎo)數(shù)據(jù)治理專項(xiàng)項(xiàng)目(如主數(shù)據(jù)管理、歷史數(shù)據(jù)遷移清洗、數(shù)據(jù)中臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)化等)。
20、制定項(xiàng)目計(jì)劃、里程碑與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)案,協(xié)調(diào)資源并跟蹤交付質(zhì)量。
21、建立數(shù)據(jù)治理績(jī)效考核與持續(xù)改進(jìn)機(jī)制,量化治理成效。
崗位要求:
1、學(xué)歷與專業(yè):本科及以上;計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息管理、數(shù)學(xué)、工程管理等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2、工作經(jīng)驗(yàn): 初級(jí):1-3年數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)工程或數(shù)據(jù)架構(gòu)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。 中高級(jí):3-5年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn),且具備企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)。 管理崗:5年以上經(jīng)驗(yàn),且具備跨團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目管理與推動(dòng)經(jīng)驗(yàn),3年以上團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
3、語(yǔ)言能力:良好的中文文檔撰寫(xiě)與表達(dá)能力;英文讀寫(xiě)能力為加分項(xiàng)(可閱讀英文標(biāo)準(zhǔn)與文檔)。
4、專業(yè)知識(shí)與框架 熟悉數(shù)據(jù)治理知識(shí)體系與框架:DAMA-DMBOK、DCMM、DCAM、CDGA/CDGP等。
5、理解數(shù)據(jù)管理全生命周期:數(shù)據(jù)采集、集成、存儲(chǔ)、治理、服務(wù)、安全、合規(guī)等。
6、掌握數(shù)據(jù)建模方法:維度建模、范式建模、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層(ODS/DWD/DWS/ADS)等。
7、技術(shù)與工具 數(shù)據(jù)庫(kù)與查詢:精通SQL,能獨(dú)立編寫(xiě)復(fù)雜查詢與數(shù)據(jù)校驗(yàn)?zāi)_本。
8、大數(shù)據(jù)棧:熟悉Hadoop、Spark、Flink、Hive等大數(shù)據(jù)生態(tài)工具者優(yōu)先。
9、ETL/ELT:了解Airflow、Informatica、Talend、DataX等調(diào)度與集成平臺(tái)。
10、數(shù)據(jù)治理平臺(tái):了解或使用過(guò)Apache Atlas、Collibra、Alation、DataHub等。
11、數(shù)據(jù)可視化:熟悉Tableau、Power BI、Superset等工具者優(yōu)先。
12、編程語(yǔ)言:掌握Python/R等,具備數(shù)據(jù)清洗、自動(dòng)化腳本與簡(jiǎn)單建模能力。
13、法規(guī)與合規(guī) 了解《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》《網(wǎng)絡(luò)安全法》及相關(guān)行業(yè)監(jiān)管要求。
14、熟悉數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)、隱私計(jì)算、數(shù)據(jù)出境合規(guī)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
15、核心能力 溝通與跨部門(mén)協(xié)作:能快速理解業(yè)務(wù)痛點(diǎn),將需求轉(zhuǎn)化為可落地的治理方案,推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作。
16、邏輯思維與問(wèn)題分析:能通過(guò)數(shù)據(jù)與流程分析定位問(wèn)題根因,提出體系化改進(jìn)方案。
17、文檔與匯報(bào):結(jié)構(gòu)化寫(xiě)作能力強(qiáng),能輸出高質(zhì)量項(xiàng)目計(jì)劃、復(fù)盤(pán)報(bào)告、高層匯報(bào)材料。
18、 項(xiàng)目管理與結(jié)果導(dǎo)向:具備計(jì)劃制定、資源協(xié)調(diào)、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與里程碑跟蹤能力。
19、持續(xù)學(xué)習(xí)與創(chuàng)新:主動(dòng)跟蹤數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域的前沿趨勢(shì)與實(shí)踐。