岗位职责
1、数据标准体系建设
制定企业级数据标准（主数据、业务数据、物联网数据），定义数据分类、编码规则及元数据管理规范。
主导历史数据清洗与标准化，覆盖BOM（物料清单）、工艺参数、设备运行数据等制造业核心数据。
建立数据字典和数据资产目录，确保数据可追溯、可管理。
2、全生命周期数据管理
设计数据质量监控体系（完整性、一致性、时效性），制定数据质量评估规则及修复机制。
基于ISO27001等标准实施数据安全分级，制定敏感数据加密、脱敏及访问控制策略。
优化数据存储、归档及销毁策略，确保数据合规性。
3、数据资产开发与应用
构建制造业主题数据仓库（如设备健康度、供应链风险、生产效能等主题库）。
开发数据服务API（如实时成本核算、库存预警、OEE计算接口），支撑业务决策。
结合业务需求，构建数据指标体系，搭建数字化看板，赋能业务优化。
4、跨系统数据协同与治理
解决ERP、MES、PLM、SCADA等系统间的数据孤岛问题，设计数据同步与集成机制。
推动信息流与实物流协同，优化数据流转效率。
制定数据治理路线图，推动业务部门落实数据责任制（RACI模型）。
任职要求
1、5年以上数据治理/数据管理经验，至少参与2个完整的数据治理项目，制造业背景优先。
2、数据治理体系：熟悉DAMA、DCMM等框架，具备数据标准、元数据、数据质量、数据安全等管理能力，持有CDGA/CDGP、DAMA认证者优先。
3、精通SQL，能高效处理复杂数据查询与优化。熟悉Python/Java，具备ETL、数据清洗、API开发经验者优先。
4、数据建模：具备数据挖掘与分析能力，能构建业务指标体系及预测模型。
5、能快速理解制造业业务流程（生产、供应链、设备管理），并转化为数据需求。具备优秀的跨部门协作能力，能推动IT与业务部门落地数据治理措施。逻辑清晰，能独立分析问题并给出可行解决方案。