1. 數據戰(zhàn)略與規(guī)劃: 參與制定公司級數據戰(zhàn)略,負責設計數據資產化的實施路徑和演進路線圖。
2. 數據治理與整合: 主導跨部門的數據治理工作,建立數據標準、質量控制和元數據管理體系,為數據資產化奠定堅實基礎。
3. 數據價值發(fā)現與量化: 深入業(yè)務場景,構建數據價值評估模型,量化數據在降本、增效、創(chuàng)收等方面的具體貢獻。
4. 數據產品與服務體系設計: 將數據分析成果、模型和能力進行產品化封裝,設計對內/對外的數據服務、數據API或數據應用,推動數據資產的運營和變現。
5. 復雜分析與建模: 運用先進的統計、機器學習及深度學習技術,解決復雜的商業(yè)問題,并確保模型的可落地性和持續(xù)價值。
6. 賦能與文化建設: 向業(yè)務團隊和管理層傳遞數據資產化的理念,通過培訓和數據工具賦能,提升整個組織的數據驅動決策能力。
任職條件:
1. 學歷與經驗: 統招本科及以上學歷,數學、統計學、計算機科學、經濟學等相關專業(yè);5年以上數據分析或數據科學相關工作經驗,有主導或核心參與企業(yè)級數據項目經驗。
2. 技術棧:
· 精通SQL,能夠高效處理復雜邏輯和海量數據。
· 精通Python 或 R,熟練掌握Pandas、NumPy、Scikit-learn等核心數據分析與機器學習庫。
· 熟悉數據倉庫/數據湖 相關技術(如 Hadoop, Spark, Hive, Flink 等)。
· 熟悉數據可視化工具,如 Tableau, Power BI, FineBI 等,并能設計高價值數據看板。
· 了解數據治理 相關工具和方法論。
3. 業(yè)務理解: 具備出色的業(yè)務洞察力和邏輯思維能力,能夠快速理解業(yè)務痛點,并將其轉化為可解決的數據問題。
核心能力(數據資產化方向):
1. 數據資產化思維: 深刻理解數據作為生產要素的價值,熟悉數據資產化的全流程,包括數據資源盤點、成本與價值評估、資產目錄設計、運營模式等。
2. 數據產品化能力: 有將數據分析成果轉化為標準化、可復用數據產品或服務的經驗。
3. 跨部門協作與影響力: 出色的溝通和項目推動能力,能夠與技術、業(yè)務、財務、法務等多部門協同,共同推進數據資產化落地。