数据治理是一个关键的企业管理职能,它专注于确保数据的质量、安全和合规性,以支持企业决策、运营效率和战略目标。数据治理不仅涉及技术实施,更涵盖了组织政策、流程和角色的定义,旨在优化数据资产的价值。
1. 熟练掌握数据管理原则和最佳实践。
2. 深入理解业务需求和数据驱动的决策过程。
3. 具备良好的项目管理和协调能力。
4. 精通数据安全法规和合规标准。
5. 强烈的责任心和对数据质量的执着追求。
6. 能够建立跨部门的合作关系。
7. 对新兴数据技术和趋势保持敏锐的洞察力。
数据治理岗位的核心任务是构建和维护一个高效、可靠的数据环境。这包括:
1. 制定和执行数据治理策略,确保数据的一致性、准确性和完整性。
2. 监督数据生命周期管理,从数据采集到存储、处理和废弃的全过程。
3. 与业务团队合作,识别关键性能指标,提升数据驱动的决策能力。
4. 设计和实施数据质量改进计划,解决数据质量问题。
5. 确保数据安全和隐私保护,遵守相关法规和内部政策。
6. 建立和维护数据字典,促进数据的透明度和共享。
7. 提供数据治理培训,提高员工的数据素养。
8. 参与it项目的评审,确保数据治理要求得到充分考虑和实施。
9. 定期评估数据治理的效果,并根据反馈进行调整优化。
数据治理的工作内容广泛,涵盖以下几个主要领域:
1. 数据策略与规划:制定长期数据治理策略,与企业战略相一致。
2. 数据治理框架:建立适合企业需求的数据治理架构,包括政策、流程、角色和责任。
3. 数据质量管理:监控和改善数据质量,制定数据清洗和验证策略。
4. 数据安全与隐私:设计并实施数据安全措施,确保敏感信息的保护。
5. 数据标准与元数据管理:制定和维护数据标准,管理元数据以增强数据理解。
6. 数据治理沟通与培训:推广数据治理的重要性,提供相关培训和指导。
7. 合规性审查:确保数据处理活动符合法律法规和行业标准。
8. 持续改进:通过定期审计和评估,持续优化数据治理流程和工具。
数据治理岗位需要不断适应企业的变化,以满足不断增长的数据需求和挑战,为企业的成功奠定坚实的数据基础。
第1篇 数据治理岗位职责
数据治理岗 岗位职责:
1.识别、分析客户数据治理需求,为客户提供数据集成、数据治理、数据管理解决方案;
2.承担大数据解决方案及架构的规划与设计,产品和技术规划,以解决业务痛点,并提供有竞争力的解决方案功能和技术特性,主要方向为数据治理解决方案,包括数据架构设计、数据标准管理、元数据管理、数据质量管理的方法等
3.参与数据集成和数据治理类产品的设计与研发。
职位要求:
1.具备大数据相关的设计原理和基本架构理念,对业界技术的发展很深的理解,有大数据项目实施经验优先;
2.深入理解大数据和数据仓库项目中数据架构与数据管理体系,熟悉数据集成、元数据管理、数据质量管理常用工具和方法论;
3.理解 hadoop、hive、hbase、mapreduce、flume、kafka、storm 一种或者几种;
4.能很好的融合业务需求和业界技术的发展,完成方案设计并指导开发;
5.从事过数据集成、数据仓库、元数据管理或商业智能架构设计工作,三年以上工作经验。
负责或者主导过相关项目
更偏综合能力,需要管理沟通协调能力比较强 岗位职责:
1.识别、分析客户数据治理需求,为客户提供数据集成、数据治理、数据管理解决方案;
2.承担大数据解决方案及架构的规划与设计,产品和技术规划,以解决业务痛点,并提供有竞争力的解决方案功能和技术特性,主要方向为数据治理解决方案,包括数据架构设计、数据标准管理、元数据管理、数据质量管理的方法等
3.参与数据集成和数据治理类产品的设计与研发。
职位要求:
1.具备大数据相关的设计原理和基本架构理念,对业界技术的发展很深的理解,有大数据项目实施经验优先;
2.深入理解大数据和数据仓库项目中数据架构与数据管理体系,熟悉数据集成、元数据管理、数据质量管理常用工具和方法论;
3.理解 hadoop、hive、hbase、mapreduce、flume、kafka、storm 一种或者几种;
4.能很好的融合业务需求和业界技术的发展,完成方案设计并指导开发;
5.从事过数据集成、数据仓库、元数据管理或商业智能架构设计工作,三年以上工作经验。
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