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标题: 大数据相关职位先容之二（数据治理，数据库管理员， 数据资产管理师，数据 [打印本页]
作者: 络腮胡菲菲    时间: 昨天 04:03
标题: 大数据相关职位先容之二（数据治理，数据库管理员， 数据资产管理师，数据
大数据相关职位先容之二（数据治理，数据库管理员， 数据资产管理师，数据质量专员）


  
数据治理工程师/专家（Data Governance Engineer/Expert）

职位概述：
数据治理工程师/专家负责确保企业的数据质量、合规性和安全性，管理数据生命周期，并制定命据治理策略和流程。他们需要确保公司全部的数据在整个生命周期中都是同等、可用、安全且高效的。该职位通常涉及到跨部门合作，以确保数据治理的标准和政策得以实行。这个职位在这里插入代码片2020 以后比力流程的职位 i

职责：

设计和实施公司数据治理策略，确保数据管理符合行业最佳实践。
参与制定命据管理政策、标准和流程，确保数据的规范化、标准化管理。

负责数据质量的监控与提升，确保数据的正确性、同等性、完整性、时效性和可用性。
设计和实施数据质量控制步伐和检查机制。

监视数据的安全性，确保公司数据符合相关法律法规（如GDPR、CCPA等）。
管理和优化数据隐私保护步伐，确保敏感数据得到适当保护。

负责数据的收罗、存储、访问、使用、备份、归档和销毁等整个生命周期的管理。
促进数据的分类和标识，保证数据的可追溯性。

与IT、法务、业务等部门合作，确保数据治理政策的实施。
提供数据治理方面的咨询和支持，推动数据治理的文化在公司内的普及。

选择和管理数据治理工具和平台，确保有效实施数据治理策略。
监控和陈诉数据治理平台的使用情况，评估工具的有效性。

数据治理框架和方法论：
深入相识常见的数据治理框架（如DAMA、GDPR、ISO 8000等），可以大概设计并实施适合构造的数据治理策略。
数据质量管理：
认识数据质量管理工具（如Informatica、kettle 等）和数据质量评估方法。
数据安全和隐私保护：
理解数据安全和隐私保护相关的法规和技能要求（如加密、访问控制、数据脱敏等）。
认识数据安全工具和技能（如数据泄露防护DLP、身份管理IAM等）。
数据库和数据管理技能：
认识数据库技能（如mysql 、Orcale 、NoSQL），相识数据存储、数据整合和数据管理的相关技能。
把握数据堆栈、大数据平台、数据湖等技能架构。
ETL和数据集成工具：
认识ETL工具和流程，可以大概设计和优化数据集成与活动流程。
常见工具：Informatica、Talend、Microsoft SSIS等。
云计算平台：
认识云平台上的数据管理（如AWS、Azure、Google Cloud等）及其数据治理工具。
数据建模和元数据管理：
可以大概举行数据建模，认识数据元数据管理、数据字典和数据目次工具。
编程和自动化技能：
纯熟使用Python、R等编程语言，举行数据处理、自动化脚本编写和数据治理任务的自动化。
把握Shell、PowerShell等脚本语言，可以大概编写自动化任务。
1.元数据管理师（Metadata Manager）

职位描述：
元数据管理师负责构造、维护和优化企业的数据资产，确保数据标准化、可追溯性和可用性。该角色通常涉及数据治理、数据质量管理以及支持企业数据架构。
焦点职责：
设计和实施元数据管理框架，建立企业级元数据目次。
维护和优化数据字典、数据血缘（Data Lineage）和数据映射。
负责数据标准、数据分类、数据标签的制定和实行。
确保数据的可追溯性，提高数据同等性和可用性。
参与数据治理，协调各业务部门对元数据的需求，推动数据标准化落地。
采用数据管理工具（如Informatica、Collibra、Alation等）举行元数据收罗、管理和可视化。
监控和提升数据质量，帮忙数据治理委员会制定命据策略。
为数据架构师、数据分析师及开发团队提供元数据支持。
2. 主数据管理师（Master Data Manager）

职位描述：
主数据管理师负责主数据（Master Data）的治理和维护，确保数据的同等性、完整性和正确性，为企业的运营、分析和决策提供高质量的数据支持。
焦点职责：
设计、实行和优化主数据管理（MDM）策略，推动主数据架构落地。
负责企业焦点数据（客户、产物、供应商、员工等）的标准化管理和优化。
维护和管理主数据模型，建立数据字典和数据标准。
监控主数据质量，发现并解决数据冗余、重复、缺失等题目。
负责数据治理政策的实施，协调业务部门的主数据需求，确保跨部门数据同等性。
采用MDM工具（如SAP MDG、Informatica MDM、IBM InfoSphere MDM等）举行主数据管理。
参与数据整合项目，与IT团队、业务团队协作，确保数据在差异系统之间的同一性和可用性。
举行主数据的生命周期管理，建立主数据更新、审核和发布机制。
确保主数据符合行业法规、合规性要求（如GDPR、CCPA等）。
两者的重要区别：
对比项元数据管理师主数据管理师关注点关注数据的定义、血缘、标准和可追溯性关注企业关键主数据的同一性、正确性数据对象数据结构、数据字典、数据标准具体的业务数据（客户、产物、供应商等）数据管理方式维护元数据目次、数据标准和血缘维护主数据模型、数据质量和唯一性重要工具Collibra, Alation, Informatica Metadata ManagerSAP MDG, Informatica MDM, IBM InfoSphere MDM焦点目的让数据更轻易被理解和使用确保主数据在整个企业范围内的同等性 数据库管理员（DBA -Database Administrator）

数据库管理员(DBA)是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)相关工作人员的统称，
属于运维工程师，重要负责业务数据库从设计、测试直到部署交付的全生命周期管理。 DBA 需要具备的技能如下。
数据库技能:这是DBA最为焦点的技能，包罗SQL、数据库设计、数据备份与规复、数据库性能优化等。
·操作系统BA需要相识服务器操作系统(如UNIX/Linux等)的基本知识，这些知识可以大概帮助他们更好地管理数据库.
·网络知识BA需要相识基本的网络知识，如IP地点、路由器、交换机等，这些知识可以大概帮助他们更好地维护数据库的网络环境。
.服务器硬件BA需要相识服务器硬件的基本知识，如硬盘、CPU、内存等，这些知识可以大概帮助他们更好地管理数据库的硬件环境。
.数据备份与规复BA需要相识怎样备份和规复数据，以防止数据丢失或破坏。
数据库性能优化BA需要相识怎样优化数据库的性能，以提高数据库的响应速率和吞吐量。·安全性BA需要相识数据库安全性的基本知识，如加密、防火墙等，这些知识可以大概帮助他们更好地保护数据库的安全。
根据工作职责的差异，DBA分为以下范例。
·运维 DBA:重要负责数据库的运维管理，包罗安装部署、备份规复、监控报警、工单处理、复制拓扑管理等。
·架构 DBA:重要负责数据库的架构优化,包罗高可用架构、分布式架构等以及集群管理(如高可用集群管理和分布式集群管理)。
·开发 DBA:重要负责数据库的开发，包罗运维开发(偏向于运维管理侧的自动化运维开发、相关脚本的开发等)和数据库插件开发、内核级开发等。
数据资产管理师

职位描述
数据资产管理师负责企业数据资产的管理、优化和增值，确保数据的高效使用、合规性和安全性。他们的职责涵盖数据治理、数据质量管理、数据存储与访问策略，以及数据资产的价值最大化。
焦点职责
1. 数据资产管理与治理
负责制定并实行数据资产管理策略，提升数据的价值与可用性。
辨认、分类和管理企业数据资产，包罗主数据、买卖业务数据、元数据等。
维护和优化数据目次、数据字典和数据舆图，提高数据可发现性。
确保数据资产符合公司政策、法规要求（如GDPR、CCPA、ISO 27001等）。
参与企业数据架构设计，确保数据资产合理分布和优化存储。
2. 数据质量与标准化
监控和评估数据质量，制定命据质量评估指标（如完整性、正确性、同等性）。
推动数据标准化，制定命据命名、存储、访问等标准。
辨认并解决数据冗余、重复、缺失等题目，优化数据洗濯流程。
采用数据质量管理工具（如Informatica Data Quality、Talend、Collibra等）来支持数据治理。
3. 数据资产的安全与合规
负责数据资产的权限管理，确保数据访问安全和合规性。
监控数据生命周期，制定命据存储、归档和销毁策略。
共同IT安全团队，防范数据泄露、非法访问和数据滥用。
举行数据安全培训，提高企业数据管理意识。
4. 数据资产价值挖掘
通过数据分析和数据管理，提高数据的贸易价值。
结合数据湖、数据堆栈和大数据平台，优化数据存取和使用服从。
帮忙数据科学团队、BI团队使用数据资产支持业务决策。
采用数据资产管理工具（如Collibra、Alation、SAP Information Steward）提高数据管理服从。
数据质量专员

职位描述
数据质量专员是对 数据质量举行监控，对数据题目举行分析息争决，并指定命据质量标准和监控筹划的专业人员。
焦点职责
数据治理与管理岗位总结
数据治理相关岗位涉及多个差异方向，涵盖数据质量、合规、安全、资产管理、元数据管理、主数据管理等多个领域。以下是各岗位的焦点职责和关键技能总结：
设计和实施数据治理策略、标准和流程，确保数据质量、安全和合规性。
负责数据质量管理、数据生命周期管理、跨部门协调和数据治理工具管理。
监视数据安全，确保符合GDPR、CCPA等法规。
关键技能：
数据治理框架（如DAMA、ISO 8000）。
数据质量管理工具（Informatica、Talend）。
数据安全（加密、DLP、IAM）。
数据库技能（MySQL、Oracle、NoSQL）。
云数据管理（AWS、Azure、GCP）。
ETL、数据建模、Python、Shell 自动化等。
2. 元数据管理师（Metadata Manager）
焦点职责：
设计和维护元数据管理框架，建立元数据目次、数据血缘、数据字典。
保障数据可追溯性，提高数据同等性和可用性。
使用工具（如Collibra、Alation）举行元数据收罗、管理和可视化。
关键技能：
数据标准、数据分类、数据标签管理。
数据血缘分析、数据映射。
数据治理工具（Collibra、Informatica Metadata Manager）。
3. 主数据管理师（Master Data Manager）
焦点职责：
负责企业主数据（客户、产物、供应商等）的治理和维护。
设计主数据模型，制定命据标准，提升数据同等性。
使用SAP MDG、Informatica MDM等工具举行主数据管理。
关键技能：
MDM策略设计与实施。
数据质量监控、数据清算。
主数据管理工具（SAP MDG、IBM InfoSphere MDM）。
4. 数据库管理员（DBA - Database Administrator）
焦点职责：
负责数据库设计、运维、优化、备份与规复。
保障数据库性能、安全性、可扩展性。
参与数据库架构设计，优化查询性能。
关键技能：
SQL、数据库设计、索引优化。
数据库集群管理（MySQL、Oracle、PostgreSQL）。
服务器运维（Linux、UNIX）。
数据库备份、规复、安全策略。
5. 数据资产管理师（Data Asset Manager）
焦点职责：
负责企业数据资产的分类、存储、管理和价值挖掘。
监控数据质量、制定命据存储与访问策略。
保障数据合规性，提高数据使用率。
关键技能：
数据资产分类、数据治理。
数据安全与合规（GDPR、CCPA）。
数据湖、数据堆栈管理（AWS S3、BigQuery）。
数据资产管理工具（Collibra、Alation）。
6. 数据质量专员（Data Quality Specialist）
焦点职责：
监控数据质量，建立数据质量标准和治理流程。
举行数据清算、数据标准化，确保数据正确性和同等性。
生成数据质量陈诉，支持业务数据分析。
关键技能：
数据质量监控、数据清算（ETL）。
数据标准制定、数据审计。
数据质量管理工具（Talend、Informatica DQ）。
对比总结
岗位 关注点 焦点目的 重要工具
数据治理工程师 数据治理策略、标准、数据质量 保障数据同等性、安全性、合规性 Informatica, Talend, Python
元数据管理师 元数据目次、数据血缘、数据标准 让数据更轻易被理解和使用 Collibra, Alation
主数据管理师 业务焦点数据（客户、产物等） 确保主数据的同等性、正确性 SAP MDG, Informatica MDM
数据库管理员（DBA） 数据库管理、性能优化 确保数据库稳定高效运行 MySQL, Oracle, PostgreSQL
数据资产管理师 数据资产分类、价值管理 提高数据使用率，保障数据安全 Collibra, Alation, BigQuery
数据质量专员 数据质量监控、数据清算 保障数据的完整性、正确性 Informatica DQ, Talend
总结

数据治理与管理相关职位各有偏重：
数据治理工程师 负责数据治理体系的构建；
元数据管理师 关注数据定义、血缘与标准化；
主数据管理师 负责企业焦点主数据的同等性；
数据库管理员（DBA） 保障数据库的稳定性和性能；
数据资产管理师 负责数据的存储、访问和价值挖掘；
数据质量专员 关注数据质量监控与优化。

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