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数据治理工程师岗位职责

职位名称:数据治理工程师

部门:信息技术/数据管理部

直接上级:数据治理经理/数据管理部门负责人

岗位职责:

策略规划与执行

参与制定企业数据治理战略,确保符合业务需求和行业标准。

执行数据治理计划,包括数据质量、元数据管理、数据生命周期管理等。

定期评估数据治理实践的有效性,并提出改进措施。

政策与流程建立

设计并实施数据治理相关政策及流程。

确保数据治理活动遵守相关法律法规和内部政策。

与跨部门团队合作,推广数据治理文化,提高组织的数据意识。

数据质量管理

监控和维护数据质量,定期进行数据质量审计。

识别数据质量问题的根源,并采取措施解决。

开发和维护数据质量指标体系,确保数据准确性和一致性。

元数据管理

负责设计和实现企业的元数据管理体系。

确保元数据的完整性、准确性和及时更新。

支持业务和技术团队理解数据结构及其使用场景。

数据安全与隐私保护

实施数据分类和分级策略,保障敏感数据的安全。

协助制定数据访问控制策略,确保只有授权人员可以访问特定数据。

关注数据隐私法规动态,确保数据处理过程中的合规性。

技术支持与培训

为业务用户提供数据治理相关的技术支持和咨询。

组织开展数据治理方面的培训,提升员工的数据素养。

与IT团队协作,支持数据治理工具的选择、部署及优化。

项目参与与协调

参与公司关键数据项目的规划与实施,提供数据治理专业意见。

在项目中代表数据治理团队与其他利益相关方沟通,保证项目顺利推进。

跟踪项目进展,确保数据治理目标的达成。

持续学习与发展

关注数据治理领域最新趋势和技术发展。

参加业内会议、研讨会等,保持专业知识的更新。

不断提升个人能力,以适应快速变化的工作环境。

任职要求:

具备计算机科学、信息管理或相关领域的学士学位及以上学历。

拥有至少3年以上数据治理、数据管理或类似工作经验。

熟悉数据治理框架(如DAMA-DMBOK)及相关最佳实践。

了解数据质量、元数据管理、数据安全等核心概念。

出色的沟通技巧及团队合作精神。

能够在多任务环境中工作,具备良好的时间管理和优先级设定能力。

英语流利者优先考虑。

这份岗位职责描述旨在概述数据治理工程师的主要职责,具体细节可能会根据所在机构的具体情况有所不同。

数据治理工程师岗位职责(1)

岗位概述

数据治理工程师负责确保企业内部的数据质量、安全性和合规性。他们通过制定和实施数据标准与政策来管理企业的数据资产,确保数据在整个生命周期中的有效利用。此外,数据治理工程师还需与其他部门密切合作,解决数据相关的问题,并推动数据驱动决策的文化。

主要职责

数据策略与标准

制定并维护公司的数据治理框架,包括数据政策、流程和标准。

确保数据治理框架符合行业最佳实践及法律法规要求。

数据质量管理

实施数据质量管理计划,包括数据清洗、验证和审计等。

监控数据质量指标,定期报告数据质量状况,并提出改进措施。

数据安全与隐私

确保数据处理活动遵守相关的数据保护法律(如GDPR)。

协同IT团队实施数据加密、访问控制等安全措施。

元数据管理

构建和维护元数据管理系统,确保元数据的准确性、一致性和可用性。

支持业务和技术团队利用元数据进行数据分析和决策支持。

数据架构与整合

参与设计和优化数据架构,确保数据的有效集成与共享。

推动数据仓库、数据湖等基础设施的建设和完善。

培训与沟通

对内提供数据治理培训,提高员工对数据重要性的认识。

定期向管理层汇报数据治理工作的进展和成果。

项目管理和协调

负责跨部门的数据治理项目管理,确保项目按时按质完成。

作为数据治理领域的专家,为其他团队提供咨询和支持。

创新与持续改进

关注数据治理领域的最新趋势和技术,探索新的方法论和工具。

持续评估和优化现有的数据治理体系,提升效率和效果。

必备技能

技术知识:熟悉数据库管理系统、ETL工具、数据仓库和大数据技术。

分析能力:能够使用统计学原理和数据分析方法来解决复杂的数据问题。

沟通技巧:具备优秀的口头和书面沟通能力,能清晰地传达复杂的概念。

项目管理:有良好的组织能力和项目管理经验,能够有效地领导团队达成目标。

法规意识:了解并遵守相关的数据保护和隐私法规。

教育背景与资格证书

计算机科学、信息技术、数学或相关领域的本科及以上学历。

拥有数据治理、信息安全等相关认证者优先考虑。

数据治理工程师是一个关键职位,对于希望在数字时代保持竞争力的企业来说至关重要。该岗位不仅需要深厚的技术背景,还需要出色的领导力和跨领域协作能力。

数据治理工程师岗位职责(2)

一、岗位职责:

负责公司数据的整体规划、设计、实施和优化,确保数据质量和数据安全。

负责建立和完善数据治理体系,制定数据治理相关政策和规范,推动数据治理工作的落实。

负责数据质量监控和评估,发现并解决数据质量问题,提高数据质量。

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