岗位职责：
1、数据情况调研：
深入业务部门或系统，全面调研数据来源、类型、格式、质量、更新频率、业务含义及归属关系。
识别关键数据资产、数据痛点及潜在的数据价值点。
评估数据现状与业务需求的匹配度及差距。
2、数据清单制作与管理：
基于调研结果，系统性地编制和维护详细的数据资产清单/数据目录。
清晰记录数据名称、定义、来源系统、负责人、格式、样本、敏感级别、关联关系等关键元数据信息。
确保数据清单的准确性、完整性和及时更新。
3、数据梳理与标准化：
对收集到的原始数据进行结构化梳理，理解数据之间的逻辑关系和业务规则。
参与或主导制定数据标准、命名规范、数据字典、数据模型（概念/逻辑）。
识别并定义数据实体、属性及其业务含义，消除歧义
4、数据处理与加工：
根据入库要求和数据标准，设计并执行数据清洗、转换、整合、去重、脱敏等处理流程。
编写或使用脚本/工具（如 SQL, Python, ETL工具等）进行数据质量检查与修正。
处理数据格式转换、编码统一、值域映射等问题。
5、数据入库与集成：
负责将经过梳理和处理的规范化数据，按照目标数据平台（如数据仓库、数据湖、业务系统等）的要求，完成数据加载或集成。
设计并验证数据入库方案，确保数据准确、完整、及时地进入目标环境。
与数据库管理员、开发人员协作，解决入库过程中的技术问题。
6、流程优化与文档沉淀：
持续优化从数据调研到入库的全流程工作方法和效率。
撰写清晰、规范的技术文档、操作手册和总结报告，包括数据调研报告、数据清单说明、数据处理逻辑、入库方案等。
参与数据治理相关活动，如数据质量管理、元数据管理等。