《数据治理工程师：必备技能全解析》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、数据治理基础概念与框架知识
数据治理工程师首先需要深入理解数据治理的基本概念，数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的采集、存储、处理、共享、销毁等各个环节，旨在提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值的最大化。
在框架知识方面，要熟悉如DAMA（国际数据管理协会）数据管理知识体系，这一框架涵盖了数据治理的十大职能领域，如数据架构管理、数据建模与设计、数据存储与操作等，工程师需要掌握每个职能领域的目标、主要活动和相关的交付成果，在数据架构管理中，能够理解企业数据架构的组成部分，包括数据模型、数据分布、数据存储技术等，并且能够参与到企业数据架构的规划、设计和维护工作中。
二、数据质量管理技能
1、数据质量评估
- 能够定义数据质量的评估指标，如准确性、完整性、一致性、时效性等，对于金融机构的客户账户数据，准确性可以通过与原始开户资料的比对来衡量；完整性则要检查必填字段是否都有值。
- 运用数据剖析工具对数据进行探查，发现数据中的潜在问题，使用开源的数据剖析工具如OpenRefine，可以对大量的结构化数据进行快速的统计分析，查看数据值的分布、缺失值情况等。
2、数据清洗与转换
- 编写数据清洗脚本，处理数据中的错误值、重复值和缺失值，在处理缺失值时，可以根据数据的特点采用填充法（如均值填充、中位数填充等）或者删除含有缺失值的记录。
- 对数据进行标准化和规范化操作，将不同格式的日期数据统一成一种标准格式，将不同大小写的字符串统一为大写或小写形式，以提高数据的一致性。
三、数据安全管理技能
1、安全政策与法规
- 熟悉国内外的数据安全相关政策法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和我国的《网络安全法》等，确保企业的数据治理活动符合法律法规的要求，避免因数据违规使用而面临法律风险。
2、数据加密与访问控制
- 掌握数据加密技术，如对称加密（如AES算法）和非对称加密（如RSA算法），能够根据数据的敏感性对关键数据进行加密存储和传输，防止数据在存储和传输过程中的泄露。
- 设计合理的访问控制策略，基于角色的访问控制（RBAC）是常用的方法，根据用户的角色和职责，赋予其相应的数据访问权限，普通员工只能访问与其工作相关的业务数据，而数据管理员则可以对数据进行更高级别的操作如数据备份和恢复。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
四、元数据管理技能
1、元数据采集与存储
- 确定元数据的来源，包括业务系统、数据仓库、数据湖等，通过元数据采集工具（如Apache Atlas）从这些数据源中提取元数据信息，如数据的定义、来源、关系等，并将其存储到元数据仓库中。
2、元数据使用与维护
- 利用元数据进行数据目录的创建，方便数据使用者查找和理解数据，在企业级的数据目录中，通过元数据可以清晰地展示每个数据集的业务含义、数据结构和使用限制等信息。
- 对元数据进行定期的更新和维护，当业务系统发生变化（如增加新的字段、修改数据关系等）时，及时更新元数据仓库中的相关元数据，以保证元数据的准确性。
五、数据集成与ETL（抽取、转换、加载）技能
1、数据集成工具
- 熟练掌握数据集成工具，如Informatica PowerCenter、Talend等，这些工具可以实现不同数据源（如关系型数据库、文件系统、云存储等）之间的数据抽取、转换和加载操作。
2、ETL流程设计
- 根据业务需求设计合理的ETL流程，在将销售数据从多个分公司的数据库抽取到总部的数据仓库时，要考虑数据的抽取频率（是实时抽取还是按天、周等周期抽取）、数据转换规则（如数据的汇总、计算等）以及数据加载的目标表结构等。
六、数据仓库与数据湖技术
1、数据仓库构建
- 理解数据仓库的架构模式，如星型模式、雪花模式等，能够根据企业的业务需求选择合适的架构模式来构建数据仓库，对于以分析销售数据为主的企业，星型模式可能更适合，因为它可以简化查询逻辑，提高查询效率。
- 使用数据仓库建设工具，如SQL Server Analysis Services (SSAS)、Oracle Warehouse Builder等，进行数据仓库的建模、开发和部署。
2、数据湖技术
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 掌握数据湖的概念和特点，数据湖可以存储结构化、半结构化和非结构化的多种数据类型，能够利用如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、亚马逊S3等技术构建和管理数据湖。
- 在数据湖中进行数据治理，如对数据进行分类、标记，以便更好地管理和利用数据湖中的海量数据。
七、数据治理工具与技术选型能力
1、工具评估
- 能够对市场上现有的数据治理工具进行评估，如从功能完整性、易用性、可扩展性、成本等多个维度进行分析，对于一个预算有限的中小企业，可能会选择开源的数据治理工具，虽然功能可能相对有限，但可以满足基本的数据治理需求并且成本较低。
2、技术选型决策
- 根据企业的业务场景、技术架构和数据治理目标，做出合理的技术选型决策，如果企业已经广泛使用了某一特定的数据库管理系统（如MySQL），在选择数据治理相关技术时就要考虑与现有技术的兼容性。
八、沟通与协作能力
1、跨部门沟通
- 数据治理工程师需要与企业内的多个部门进行沟通，如业务部门、IT部门、安全部门等，要能够理解不同部门的需求和关注点，例如业务部门可能更关注数据如何支持业务决策，而安全部门则更关注数据的安全性。
- 以清晰、简洁的语言向非技术人员解释数据治理的概念和工作内容，促进各部门对数据治理工作的支持和配合。
2、项目协作
- 在数据治理项目中，与项目团队成员（包括数据分析师、开发人员、测试人员等）密切协作，在数据仓库建设项目中，与数据分析师共同确定数据需求，与开发人员合作进行数据仓库的开发和ETL流程的实现，与测试人员一起进行数据质量的测试工作。
数据治理工程师需要具备多方面的技能，从技术层面的数据质量管理、安全管理、元数据管理等到软技能层面的沟通协作能力等，这些技能共同构成了数据治理工程师有效开展工作的基础。
评论列表