数据治理，顾名思义就是利用专业的知识和工具对数据进行管理和利用，它与传统的信息化建设有很大不同。 我们所说的数据治理是在信息化建设的基础上，通过数据治理工具对企业内部所有数据进行统一管理和规划，为企业发展提供战略决策支持。 数据治理并不意味着数据开发的工作结束，而是说如何利用专业工具来优化企业原有系统、管理流程、业务流程等，从而提升企业核心竞争力。 那么，具体应该做哪些工作呢？ 在《数字化转型白皮书》中指出：“企业数据应用能力不足导致信息化建设发展缓慢和效率低下”问题非常严重而迫切需要进行数字化转型；而且随着互联网科技和云计算技术在各个行业领域的不断深入，以及大数据和人工智能等新技术在各行业的深度应用，数据已成为影响产业升级和提升竞争力的关键要素。 我们可以看到从国家层面、政府层面都将“数据”作为一项重要战略资源，并积极鼓励大数据、人工智能等技术在各行业领域进行应用创新。 “十四五”规划中更是明确提出：“强化现代信息体系建设，加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”这意味着未来一段时间我国的信息化建设将继续深化。 同时随着国家对数字化转型工作的大力推进，数据治理也在不断被各大企业所重视。 如何在企业中建立起一套完善且具有科学性、规范性与协调性的数据治理体系就成为了很多企业急需解决地问题。

一、数据治理流程

数据治理的流程主要分为四个阶段： （1）组织准备阶段：包括收集与整理，制定业务流程、数据标准、技术规范等。 （2）信息治理阶段：包括制定并更新业务流程、技术规范、数据标准等。 （3）评估优化阶段：包括对已有系统进行升级，或评估现有系统的效率。 （4）持续改进阶段：包括定期对已有业务系统进行优化，并对现有系统进行持续改进。 其中对于数据治理工作的评估主要采用以下四种方法来进行，即质量分析法、标准对比法、可用性分析法和效果分析法。

二、职责与内容

具体负责制定公司数据治理方案，参与公司数据治理相关的活动及会议，进行公司数据治理方案的策划和管理，负责定期组织召开数据价值分析会，进行数据质量监控和评估分析等； 主要负责与各部门对接工作等。 1.建立公司数据管理体系并持续优化：根据公司的业务规划和战略发展目标制定出企业数据管理框架与规范，为各个应用系统提供基础数据支撑。； 2.保障信息安全与信息资产：保证各信息系统中各业务环节及人员在使用过程中涉及到的关键信息和敏感信息不被泄露、窃取、篡改以及非法使用； 3.完善企业数据标准：建立企业数据标准体系并持续优化企业数据库、报表等产品功能，使其符合业务场景的需求或符合行业及国家安全的标准要求； 4.促进应用系统建设的持续改进：建立完善应用系统并优化改进其性能与功能，使其满足客户对应用系统的要求；

三、公司招聘需求

（1）具有良好的职业道德和敬业精神，工作认真负责，能承受较大压力； （2）能够很好地与同事合作共事、有较强的沟通能力和组织协调能力； （3）熟悉数据治理的基本知识、方法和流程，具有数据规划、数据建模等实际工作经验者优先考虑； （4）具有较强的英语听说读写能力，能够使用办公软件进行文字处理； （5）能够适应加班工作及周末加班工作的要求，工作认真细致，能承受一定的工作压力。 （6）掌握数据库系统等相关专业知识，具有数据库系统管理经验者优先考虑； （7）具备扎实的信息技术基础知识、了解相关法律法规和计算机网络基本知识。

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