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《数据治理岗位:构建数据价值与秩序的关键角色》
在当今数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一,随着数据量的爆炸式增长、数据来源的多样化以及数据应用场景的日益复杂,数据治理变得至关重要,数据治理岗位应运而生,承担着确保数据质量、安全性、合规性以及有效利用数据价值等多方面的重任。
数据治理岗位的主要职责
(一)数据质量管理
1、数据质量评估
- 制定数据质量评估指标体系,涵盖数据的准确性、完整性、一致性、时效性等多个维度,对于一家电商企业,准确性指标可能包括商品价格、库存数量等数据与实际情况的相符程度;完整性则涉及到用户信息中必填项是否都有数据等。
- 定期对企业内各类数据进行质量评估,采用抽样检查、数据剖析等技术手段,如在金融企业中,对客户信用数据进行抽样,检查信用评分的计算是否基于完整且准确的交易记录。
2、数据质量问题发现与解决
- 建立数据质量问题监测机制,通过数据质量工具和数据分析技术,及时发现数据中的异常情况,在一个大型制造企业中,如果生产线上的传感器数据突然出现波动,数据治理人员要能够识别这可能是数据质量问题而非实际生产异常。
- 一旦发现问题,协调相关部门(如数据产生部门、数据使用部门等)进行问题根源分析,并制定解决方案,对于数据录入错误导致的质量问题,要与录入人员沟通,改进录入流程并进行数据修正。
(二)数据安全管理
1、数据安全策略制定
- 根据企业的数据类型、敏感程度以及合规要求,制定数据安全策略,这包括数据访问控制策略,确定哪些人员可以访问哪些数据;数据加密策略,例如对企业的财务数据、客户隐私数据等进行加密存储和传输。
- 定义数据安全事件的应急响应流程,确保在发生数据泄露、数据篡改等安全事件时能够迅速采取措施,减少损失,如金融机构在发生疑似数据泄露事件时,数据治理人员要按照预先制定的流程,迅速封锁相关数据访问权限,开展调查。
2、数据安全监督与执行
- 监督企业内部数据安全策略的执行情况,定期进行数据安全审计,检查各部门是否按照规定对数据进行保护,如检查员工是否违规将企业敏感数据存储在个人设备上。
- 对新的数据应用和系统集成进行数据安全评估,确保新的业务流程不会带来数据安全风险,当企业引入新的客户关系管理系统时,数据治理人员要评估该系统与企业现有数据安全框架的兼容性。
(三)数据合规管理
1、法规遵从
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- 关注国内外数据相关法律法规的变化,如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)、中国的《网络安全法》等,并确保企业的数据治理实践符合这些法规要求,对于跨国企业,要协调不同地区的数据合规工作,避免因法规差异而产生的风险。
- 协助企业进行数据合规认证工作,提供必要的数据治理文档和证据,在企业申请ISO 27001信息安全管理体系认证时,数据治理人员要整理数据安全和治理方面的相关文件。
2、企业内部政策执行
- 贯彻执行企业内部制定的数据管理政策,如数据使用授权政策、数据共享政策等,确保企业员工在使用数据时遵循既定的规则,对于违反政策的行为进行纠正和处理,在企业内部进行数据共享项目时,要审核共享数据的范围和使用目的是否符合企业政策。
(四)元数据管理
1、元数据定义与维护
- 负责定义企业元数据标准,包括数据元素的名称、定义、数据类型、业务含义等,在一个医疗企业中,对于患者的“体温”这一数据元素,要明确其测量单位、正常范围等元数据信息。
- 建立元数据管理系统,对元数据进行集中管理和维护,随着企业业务的发展和数据的变化,及时更新元数据,确保元数据的准确性和完整性。
2、元数据应用支持
- 为企业的数据仓库、数据分析等项目提供元数据支持,通过元数据,数据开发人员能够更好地理解数据结构和业务含义,提高数据开发的效率和质量,在构建企业销售数据分析模型时,数据分析师可以依据元数据快速定位到相关销售数据的来源和含义。
(五)数据架构管理
1、数据架构规划
- 参与企业数据架构的规划工作,与企业架构师、业务分析师等合作,确定企业数据的整体架构布局,包括数据存储架构(如选择合适的数据库类型)、数据集成架构(如何整合不同来源的数据)等。
- 根据企业的战略目标和业务需求,对数据架构进行优化和调整,当企业开展新的数字化转型项目,向云端迁移数据时,数据治理人员要对数据架构进行相应的改造,以适应新的技术环境。
2、数据架构监督与实施
- 监督企业数据架构的实施过程,确保各个项目按照既定的数据架构进行数据建设,对于不符合数据架构要求的项目,提出改进建议,如在企业开发新的业务系统时,检查系统的数据存储和访问方式是否符合企业整体数据架构的规划。
数据治理岗位的协作与沟通
1、跨部门协作
- 数据治理岗位需要与企业内的多个部门密切协作,与业务部门沟通,了解业务需求和数据的业务含义,以便更好地治理数据,与销售部门合作,了解销售数据的关键指标和业务流程,从而制定出更贴合实际的销售数据治理方案。
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- 与技术部门协同工作,在数据技术选型、数据平台建设等方面提供数据治理方面的要求和建议,在企业构建大数据平台时,与技术团队共同探讨数据的存储格式、数据处理流程等技术细节,确保平台的数据治理功能。
- 与合规部门合作,确保企业的数据治理工作符合法律法规和企业内部政策要求,在应对数据相关的监管检查时,与合规部门共同准备相关材料,解释数据治理措施。
2、外部沟通
- 与数据供应商进行沟通,确保企业获取的数据质量符合要求,对于从外部采购的市场数据、行业数据等,要与供应商明确数据质量标准、数据更新频率等条款。
- 参与数据治理相关的行业交流活动,了解行业最佳实践和最新技术趋势,将外部的先进经验引入企业,提升企业的数据治理水平,参加数据治理国际研讨会,学习其他企业在元数据管理方面的创新做法,并应用到本企业。
数据治理岗位的技能要求
1、技术技能
- 熟练掌握数据质量管理工具,如Informatica Data Quality等,能够利用这些工具进行数据质量评估、清洗等操作。
- 具备数据安全技术知识,包括数据加密算法(如AES、RSA等)、访问控制技术(如基于角色的访问控制RBAC)等。
- 熟悉元数据管理工具,如Apache Atlas等,用于元数据的定义、存储和查询。
- 了解数据仓库、数据湖等数据存储技术,掌握数据建模技术,如关系数据建模、维度数据建模等,以便更好地参与数据架构管理。
2、业务理解能力
- 深入理解企业的业务流程和业务需求,能够将数据治理工作与企业的业务目标相结合,在金融企业中,要理解信贷业务流程,才能准确治理与信贷相关的数据。
- 具备行业知识,了解行业的特点和数据应用场景,对于医疗行业的数据治理人员,要知道医疗数据的特殊要求,如患者隐私保护、医疗数据的准确性要求等。
3、沟通与协调能力
- 良好的跨部门沟通能力,能够与不同背景的人员(业务人员、技术人员、管理人员等)进行有效的沟通,在数据治理项目中,能够清晰地向各方传达数据治理的目标、要求和进展情况。
- 具备协调能力,在处理数据质量问题、数据安全事件等复杂情况时,能够协调各方资源,推动问题的解决。
数据治理岗位在企业的数据管理体系中扮演着核心角色,通过履行数据质量管理、安全管理、合规管理、元数据管理和数据架构管理等多方面的职责,以及积极开展跨部门和外部的协作沟通,数据治理人员能够提升企业数据的价值,保障数据资产的安全、合规和有效利用,为企业在数字化竞争中提供坚实的数据基础。
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