数据全流程管理​

1. 负责数据资产盘点、元数据管理及数据标准制定，构建企业级数据治理框架；

2. 主导数据清洗规则设计与实施，处理缺失值、异常值、重复数据，确保数据质量（如ETL流程开发、自动化清洗脚本编写）；

3. 设计并优化数据仓库架构（ODS/DWD/DWS），实现高效数据存储与流转。

​数据处理与开发​

1. 开发维护大数据处理管道（Spark/Flink/Kafka），支持TB级数据实时/离线计算；

2. 构建数据模型与指标体系，为业务提供可落地的分析报表及可视化看板（Tableau/PowerBI）；

3. 实施数据安全策略（加密/脱敏/权限控制），满足GDPR等合规要求。

​跨部门协作与优化​

1. 协同业务部门定义数据需求，推动数据驱动决策；

2. 监控数据生命周期性能，持续优化处理效率与成本。