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数据治理工程师是做什么的,数据治理师做什么的

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《数据治理师:数据世界的“规划师”与“守护者”》

在当今数字化时代,数据如同企业的生命线,源源不断地产生并蕴含着巨大的价值,而数据治理师就如同数据世界的“规划师”与“守护者”,在数据的有效管理、价值挖掘和风险防控等多方面发挥着不可或缺的作用。

数据治理工程师是做什么的,数据治理师做什么的

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一、数据治理框架的构建者

1、定义数据战略

- 数据治理师需要深入了解企业的业务战略目标,如一家金融企业希望拓展国际市场并提供个性化金融服务,数据治理师就要根据这个目标,规划出数据战略,明确需要收集哪些国际市场的金融数据、如何管理客户的个性化信息等,确保数据战略与企业战略相匹配。

- 他们要考虑到数据的长期发展方向,是更注重数据的实时性以满足快速交易需求,还是深度挖掘数据的历史价值以进行风险预测等。

2、设计数据架构

- 构建企业的数据架构模型,包括数据的存储结构、数据仓库、数据湖等,例如在大型电商企业中,数据治理师要设计合理的数据架构,使得海量的商品信息、用户交易数据和用户浏览数据能够高效存储和查询。

- 确定数据的流向和转换规则,从数据的产生源头,如电商平台的前端界面,到数据的最终存储和分析环节,保证数据在各个环节的准确性和一致性。

3、制定数据标准

- 为企业的数据制定统一的标准,涵盖数据的命名规范、数据格式、数据编码等,以医疗行业为例,数据治理师要确保不同科室、不同医疗设备产生的数据按照统一的标准进行命名和编码,像患者的病历号、病症代码等都要有明确的标准,这样才能实现医疗数据的有效整合和共享。

- 监督数据标准的执行情况,通过技术手段和流程管理,促使企业内部各个部门都按照既定标准使用和管理数据。

二、数据质量的把关者

1、数据质量评估

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- 数据治理师要建立数据质量评估体系,从数据的完整性、准确性、一致性、时效性等多个维度对企业的数据进行评估,例如在电信企业中,要检查用户的通话记录数据是否完整,是否存在数据缺失的情况;用户的缴费信息是否准确,是否与实际缴费金额相符等。

- 定期开展数据质量评估工作,通过数据探查工具和数据分析技术,发现数据中的潜在问题,并量化数据质量问题对企业业务的影响程度。

2、数据清洗与修复

- 当发现数据质量问题后,数据治理师要组织数据清洗工作,对于存在错误的数据,如企业销售数据中的错误价格信息,要进行修正;对于重复的数据,如用户在注册系统中多次注册产生的重复用户信息,要进行去重处理。

- 采用合适的数据修复技术和工具,在不影响数据整体结构和业务逻辑的前提下,提高数据的质量,还要建立数据质量监控机制,防止数据质量问题再次出现。

3、数据质量管理流程优化

- 不断优化数据质量管理流程,提高数据质量管理的效率,在企业的供应链管理中,如果发现数据在上下游企业间传递时经常出现质量问题,数据治理师就要重新审视数据传输流程,增加数据验证环节或者改进数据传输协议等。

三、数据安全与合规的捍卫者

1、数据安全保障

- 制定数据安全策略,包括数据的访问控制、数据加密、数据备份与恢复等,在金融机构中,要确保只有授权人员能够访问客户的敏感金融信息,对重要的财务数据进行加密存储,并且建立完善的数据备份机制,以应对可能的灾难事件。

- 防范数据泄露风险,通过安全技术手段,如防火墙、入侵检测系统等,以及员工安全意识培训,防止企业数据被外部黑客攻击或者内部人员不当操作而泄露。

2、数据合规管理

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- 确保企业的数据管理活动符合国家法律法规和行业规范,在欧盟的企业需要遵循《通用数据保护条例》(GDPR),数据治理师就要确保企业在收集、使用和存储用户数据时符合相关规定,如用户的知情权、数据删除权等。

- 应对数据监管审计,准备相关的数据文档和证据,以证明企业数据管理的合规性,当监管部门进行数据合规检查时,数据治理师能够及时提供准确的信息,避免企业面临法律风险。

四、数据价值的挖掘者

1、数据资产识别与盘点

- 对企业的数据资产进行识别和盘点,明确企业拥有哪些数据资产,如客户数据、市场数据、运营数据等,在互联网企业中,要清楚地知道用户的行为数据、社交关系数据等都是有价值的数据资产。

- 对数据资产进行分类和分级管理,根据数据的价值、敏感性等因素,将数据分为不同的类别和级别,以便进行有针对性的管理和利用。

2、数据价值挖掘与分析

- 运用数据分析技术,如数据挖掘、机器学习等,挖掘数据中的潜在价值,例如在零售企业中,通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据,发现用户的购买偏好和潜在需求,从而为企业的精准营销提供依据。

- 与企业的业务部门合作,将数据价值转化为实际的业务决策,数据治理师要将分析得到的结果以通俗易懂的方式呈现给业务部门,如市场部门、销售部门等,帮助他们制定更有效的营销策略和销售计划。

数据治理师在企业的数据管理中扮演着多面手的角色,他们的工作贯穿于数据的整个生命周期,从数据的产生到数据的最终利用,从数据的架构搭建到数据的安全保障,为企业在数字化浪潮中充分利用数据价值、规避数据风险奠定了坚实的基础。

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