常见的数据部门通用架构设置

*数据部门负责人（总监/高级经理级），配置1人

职责：

负责整个数据部门的战略方向、规划与决策，协调与其他部门的合作关系，向高层领导汇报数据工作进展和成果，争取资源支持。

技能要求：

具备深厚的数据领域专业知识，熟悉行业动态和趋势，有丰富的团队管理经验，优秀的沟通协调和决策能力。

*数据管理与治理

经理级（主管）配置1人，若数据量级超过千万级，所涉及对接部门超过5-6个，可以考虑增加配备数据管理专员1人

职责：负责制定和执行数据管理策略、流程和规范，确保数据的质量、安全和合规性。管理和优化数据架构，协调数据相关的项目和资源。

技能要求：熟悉数据管理框架和标准，如DAMA、DCMM等，具备数据架构设计和优化能力，了解数据安全和隐私法规。

数据管理专员

职责：负责元数据的采集、存储、维护和管理，建立元数据仓库，提供元数据查询和分析服务。确保元数据的准确性和完整性，支持数据治理和数据资产管理工作。制定数据质量计划和标准，监控和评估数据质量，发现并解决数据质量问题。与各业务部门合作，推动数据质量改进措施的实施。

技能要求：熟悉数据质量评估方法和工具，具备数据分析和问题解决能力，注重细节，有良好的沟通协调能力。熟悉元数据管理标准和方法，掌握元数据管理工具和技术，具备良好的数据建模和文档编写能力。

*数据采集与整合

数据开发工程师配置1-2人

职责：

负责设计和开发数据采集系统和程序，从各种数据源采集数据，包括结构化和非结构化数据。确保数据采集的准确性和及时性，处理采集过程中的异常情况。将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和整合，构建统一的数据视图。解决数据不一致性和重复性问题，提高数据的质量和可用性。

技能：

掌握数据采集技术和工具，如ETL工具、API接口开发等，掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，了解数据库知识。熟悉数据清洗和转换工具，如DataX、Kettle等，掌握数据仓库和数据湖相关技术，具备数据处理和分析能力。

*数据分析与洞察

数据分析师配置1-2人

职责：

使用数据分析工具和技术，对业务数据进行分析和挖掘，为业务部门提供数据支持和决策依据。制作数据分析报告和可视化报表，解读数据结果并提出建议。

技能：

熟练掌握数据分析工具，如SQL、Excel、Tableau等，具备统计学和数学基础，能够运用数据分析方法解决实际问题，有良好的沟通能力。

业务分析专员配置1-2人

职责：

深入了解业务流程和需求，与业务部门紧密合作，将数据分析结果与业务实际相结合。为业务部门提供定制化的数据解决方案，推动数据驱动的业务决策和创新。

技能：熟悉业务流程和行业知识，具备良好的沟通和协调能力，能够将数据分析转化为业务行动建议。

*数据应用与支持

数据支持

职责：

为内部用户提供数据技术支持和服务，解答用户在数据使用过程中遇到的问题。协助用户进行数据查询、提取和分析，提供数据培训和指导。