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2025数字人才体系8大类33个岗位

目录

数据战略与治理（2）

数据架构与开发（5）

数据分析与BI（5）

数据科学与机器学习（6）

数据平台与工具（3）

数据安全与隐私保护（2）

数据产品与运营（4）

垂直领域专家（6）

一、数据战略与治理

1.首席数据官(CDO)

技能:

战略思维:制定符合企业愿景的数据战略,引领数据驱动的组织变革

数据治理:建立数据治理框架,制定数据管理政策,提升数据质量与安全

利益相关方管理:协调多部门合作,平衡数据共享与隐私保护,培养数据文化

趋势洞察:把握数据技术与业务的融合趋势,推动数据创新应用

工作内容:

制定企业数据战略,明确数据的商业价值,规划数据的中长期发展蓝图

建立数据治理委员会,优化数据架构,推行数据标准,健全数据全生命周期管理

协调数据相关预算与资源配置,为数据基础设施与创新项目提供支持

推动数据素养培训,倡导基于数据的决策文化,衡量数据战略成效

2.数据治理经理

技能:

数据治理体系:熟悉DAMA、DMBOK等数据管理知识体系,建立数据治理制度

元数据管理:定义数据元素,维护数据字典与血缘关系,实现数据资产可视化

数据质量:制定数据质量标准,开展质量评估,持续改进数据准确性、完整性

主数据管理:定义关键业务实体,实现跨部门主数据集成与一致性维护

工作内容:

搭建数据治理组织,明确角色职责,优化数据治理流程,监督治理执行

梳理数据标准与定义,建立统一的数据模型与元数据管理机制

建立数据质量考核体系,开发质量检测规则,推动质量问题的解决

开展数据资产盘点与安全分级,编制数据使用政策,审计数据使用过程

配合业务部门进行主数据维护,消除数据孤岛,提升数据共享水平

二、数据架构与开发

3.数据架构师

技能:

数据架构设计:熟悉数据仓库、数据湖、数据集市等架构,设计满足业务需求的端到端数据架构

数据建模:conceptual/logical/physical各层次的数据建模,设计事实与维度模型

数据集成:了解数据源特性,设计源端-landing-raw-dw-dm-应用层的数据流转与处理逻辑

元数据管理:定义技术元数据标准,设计元数据管理流程与平台

非结构化数据:了解图片、视频、文本等非结构化数据的处理与管理技术

工作内容:

调研业务架构,分析数据源,评估数据量与增长趋势,规划数据分层架构

设计概念模型、逻辑模型、物理模型,优化表结构与索引

定义ETL规范,设计数据集成流程,增量、全量更新策略,监控数据处理的效率与质量

规划元数据管理的标准、流程与平台,实现自动化的元数据采集、映射、血缘分析

引入数据虚拟化、连接器等新技术,提升架构的敏捷性与通用性

设计非结构化数据的处理流程,对接知识图谱、语义分析等创新应用

4.数据工程师

技能:

数据仓库建设:使用ETL工具或编程方式,基于关系型数据库构建数据仓库

大数据开发:熟练使用Hadoop、Hive/HBase/Kafka等大数据框架,进行分布式数据处理

数据建模:进行概念层、逻辑层、物理层建模,熟悉维度建模(Star/Snowflake)

数据调度:使用Azkaban、Airflow、Oozie等工具,配置与监控数据处理的工作流

SQL优化:熟练编写复杂SQL,了解查询优化原理,能够对慢SQL进行调优

数据质量:使用SQL或工具,对数据完整性、一致性、及时性等进行监测

工作内容:

开发与优化ETL/ELT数据处理流程,保障下游数据分析、挖掘的效率与质量

基于Hadoop、Spark等大数据平台,构建数据湖,支持多源异构数据的存储与分析

进行数据建模,设计事实表与维度表,开发可扩展、易维护的数据仓库

使用调度工具,配置数据处理任务的时间、依赖关系、优先级,监控任务的运行状态

优化数据仓库表结构与索引,编写高效SQL,降低报表与分析的响应时间

配合数据治理,开发元数据自动采集程序,数据质量校验规则,支持数据资产管理

5.大数据开发工程师

技能:

大数据框架:熟练掌握Hadoop、Spark、Flink等大数据框架,了解其原理与生态系统

数据存储:熟悉HDFS、HBase、Redis、MongoDB等结构化与非结构化数据存储

数据计算:能够使用Hive/SparkSQL/Pig等进行大规模数据的ETL、聚合分析

流式计算:能够使用Storm、SparkStreaming、Flink等进行实时流数据处理

数据开发:使用Scala、Python或Java进行大数据应用程序开发,完成数据采集、存储、计算、可视化等功能

性能优化:进行大数据作业的参数调优、资源分配、任务并行化,提升数据处理效率

工作内容:

根据业务需求,设计大数据平台的技术架构,选型合适的大数据框架与工具

搭建与维护Hadoop、Spark、Flink等大数据集群环境,实现可