数据资产运营师是负责数据资产全生命周期管理与价值挖掘的专业人员，其工作贯穿 “数据采集 - 治理 - 存储 - 分析 - 应用 - 变现” 全流程，最终目标是让 “数据” 从 “资源” 转化为可复用、可增值的 “资产”。
核心目标是让 “数据” 从 “沉睡的资源” 变成 “活跃的资产”，既服务于企业内部效率提升，也创造外部商业价值，同时始终坚守合规与安全底线
岗位职责：
一、数据资产盘点与确权：
1、面梳理企业内外部数据资源，包括业务系统数据（如 CRM、ERP）、用户行为数据、第三方合作数据等，建立数据资产清单（含数据来源、格式、量级、更新频率等信息）；
2、明确数据权属关系，区分自有数据、授权使用数据、公共数据等，解决 “数据归属不清” 问题，为后续合规使用奠定基础。
3、评估数据资产的 “潜在价值”，标注高价值数据（如核心用户标签、交易转化数据）和低价值冗余数据，形成分级管理机制。
二、数据治理与质量管控：
1、推动数据标准化建设：制定统一的数据字典（如用户 ID、订单状态等字段定义），解决 “数据孤岛” 和 “指标口径不一致” 问题，确保跨部门数据可复用
2、牵头数据质量管理：设计数据清洗规则（如去重、补全缺失值、修正异常值），建立数据质量监控指标（如准确率、完整性、及时性），定期输出质量报告并推动整改
3、落实数据安全与合规：根据《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，制定敏感数据（如身份证号交易流水）的脱敏、加密、权限管理策略，防范数据泄露风险；对接法务团队，确保数据采集、使用、流转全流程合规。
三、数据资产建模与价值挖掘：
1、结合业务场景（如营销转化、风控预警、生产优化），设计数据模型或分析框架，将原始数据转化为 “可行动的洞察”
2、挖掘数据的关联价值，例如通过 “用户消费数据 + 地域数据” 分析区域市场偏好，为产品研发提供方向
四、数据资产应用与业务落地：
1、推动数据在业务端的实际应用：将分析成果转化为具体工具（如数据看板、自动化报表），赋能业务团队（如市场部的精准营销、运营部的活动优化）
2、建 “数据 - 业务” 联动机制：定期与业务部门沟通需求，例如帮助销售团队通过客户画像数据优化跟进策略，或协助供应链部门通过库存数据降低周转成本
3、降低业务侧使用数据的门槛，例如搭建自助分析平台，让非技术人员也能快速查询、分析数据
五、数据资产生命周期管理：
1、全流程跟踪数据资产的 “生老病死”：从数据采集阶段的质量把控，到存储阶段的成本优化（如冷数据归档），再到失效数据的清理，避免资源浪费
2、持续迭代数据资产：当业务场景变化（如新增产品线）或外部环境调整（如政策更新）时，及时更新数据采集范围、分析维度和应用方式
六、数据资产运营效果评估：
1、建立价值评估体系：通过量化指标衡量数据资产的实际价值，例如 “数据驱动的成本节约额”“数据带来的收入增长”“数据降低的风险损失” 等。
2、跟踪数据应用的 ROI（投资回报率）：例如分析某数据模型上线后，营销转化率提升了多少、风控坏账率下降了多少，并形成评估报告
3、根据评估结果优化运营策略：若某类数据的应用效果不达预期，及时调整分析方法或业务结合点
任职资格：
1、25岁以上，大专以上学历；
2、有当地市县域政府、营商局、大数据局民政局、政务数据工作经历者优先
3、能够熟练使用数据工具如：掌握数据处理工具（SQL、Python）、可视化工具（Tableau、Power BI）、数据治理工具（如达摩院 DataWorks、Informatica）
4、有丰富的数据知识储备：了解数据仓库、数据中台架构，熟悉数据治理（元数据管理、主数据管理）、数据建模等专业知识
5、有较强的跨部门沟通能力、较强的商业敏感度以及项目管理能力