岗位职责:

1、数据质量管控：建立并完善企业数据质量标准与评估体系，针对生产、供应链、财务等核心业务域数据，设计数据质量监控规则（完整性、准确性、一致性等）；定期开展数据质量检查，输出数据质量报告，识别数据质量问题根源，推动业务与技术部门整改。
2、数据分析支撑：结合设备制造企业业务需求（如生产效率优化、供应链风险预警、成本管控等），开展专项数据分析，挖掘数据价值，形成分析报告并提出可落地的业务改进建议；跟踪核心业务指标数据波动，及时发现异常并分析原因。
3、数据资产梳理：协助开展元数据管理工作，梳理企业核心数据资产，构建数据资产目录，保障数据资产可管、可用；参与主数据梳理与标准化工作，提升核心数据一致性。
4、数据赋能推广：制作数据质量与数据分析相关培训材料，为业务部门提供数据使用指导，提升全员数据素养；推动数据治理成果落地应用，支撑业务部门数据驱动决策。
5、跨部门协作：联动销售、生产、供应链等业务部门，明确数据需求与质量要求；配合数据架构师与开发工程师，推进数据治理体系优化与数据平台迭代，保障数据质量与分析需求有效落地。

1、本科及以上学历，统计学、数据科学、计算机等相关专业；
2、5年以上数据质量管控或数据分析工作经验，具备制造行业数据分析经验者优先；有设备制造企业生产、供应链或财务数据质量治理经验者优先；
3、熟悉企业信息化系统数据逻辑，能快速理解业务数据含义；
4、熟练使用帆软等可视化工具，能独立制作交互式报表与数据仪表盘；
5、掌握数据清洗、数据标准化方法，具备数据质量规则设计与落地能力；
6、精通SQL，具备复杂数据查询与数据校验能力，具备基础的统计分析知识（描述性统计、假设检验等），能运用Python或java语言进行数据处理与分析；
7、熟悉数据治理相关体系与方法，熟悉元数据管理工具使用；
8、具备较强的数据敏感度与业务洞察力，能从数据中发现问题并提出改进建议；
9、拥有良好的沟通表达能力，可将分析结果转化为通俗的业务语言并输出报告；具备较强的责任心与执行力，能推动数据质量问题整改落地。