数据管理进阶之路：企业级数据治理中的角色探析
数据从业务中产生，在IT系统中落地，这决定了数据治理工作必须充分融入业务运营与IT系统建设中。在企业内部，如果想要进行高效的数据治理，需要建立科学的数据管理流程，如下图，并通过明确的角色分工和沟通协作的机制，确保每一个环节都能顺畅进行。下面是对企业级数据治理中的不同角色的探析。
华为数据管理流程
为什么需要数据治理
在现代企业进行信息化建设过程中，随着数据量增长和数据来源增多，逐渐面临以下问题：
1. 数据分散和管理困难。在现代企业中，数据的来源和种类都非常丰富，来自不同部门和系统。在这种情况下，企业如何管理和处理数据是一个难题。
2. 数据量大且复杂。随着数据量增长和数据来源增多，企业面临的数据分析和处理问题变得更加复杂，甚至会导致数据的混乱和失真。
3. 数据安全管理问题。如果企业不能明确规定区分各种数据应用，以及数据安全、隐私和合规的要求，那么企业的敏感信息有可能被非法操作员窃取或者泄露，导致未应对的安全风险等问题。
综合来看，数据治理是企业数据管理过程中的一个重要组成部分。它可以帮助企业定位数据的来源、性质、位置、传递方式等方面， 确保数据更加规范、标准、准确的处理，从而提高企业的工作效率和管理水平，在企业发展的过程中产生更深层次的影响。
数据治理
信息架构工程师
信息架构工程师是负责设计和优化企业的信息架构的人员，建立企业级数据架构体系，确保数据架构与业务目标的紧密关联，促进数据的流通和有效利用，以满足企业的需求。作为一名信息架构工程师，其职责通常包括以下几个方面：
1、数据源认证：确认数据源的真实性、有效性和合法性，以保障数据安全。
2、数据流和信息链开发：负责开发数据流和信息链，使数据的收集、转化、分析和应用更为有效和高效，实现数据的共享和共建，从而提高组织内部的决策效率和竞争性。
3、数据分类、定义及标准化：标准化数据分类、定义和交换流程等，并根据企业需求制定数据操作规范。
4、数据架构设计：负责设计、规划和维护企业级数据架构，并保证其具有灵活性、扩展性、安全性、可维护性和高可用性。
5、企业级信息架构设计和开发：企业级信息架构、业务侧概念模型开发和维护数据标准开发，以满足业务需求并确保数据质量和数据完整性。
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数据治理工程师
数据治理工程师是负责规划、实施和监督数据治理策略的专业人员，其主要职责包括以下几个方面：
1、数据管理和治理：负责设计、开发和维护企业级数据规范、数据标准、数据模型和数据架构。
2、数据质量监控：制定数据质量指标和标准，监控数据质量指标，识别和定位数据质量问题，发现并协助解决数据质量问题。
3、数据资产建设和治理：有效聚焦数据资产建设和治理，提高企业生产力和增强竞争优势。
4、战略规划和实施：制定数据治理战略规划，包括数据架构和数据管控方案，实施测评和报告，为未来业务和技术的发展打好坚实的基础。
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数据平台工程师
数据平台工程师是负责开发、构建和维护企业级数据平台的专业人员。其主要职责如下：
1、数据架构设计：依据业务需求和技术需求，设计企业级数据平台架构，制定数据的整体架构规划，并根据业务需求验证它们的有效性。
2、开发和维护数据分析平台：基于不同的技术框架对企业级数据平台进行开发和维护，如Hadoop、Spark、Hive、Flink、Kafka、Flume等。
3、数据采集和处理：设计和实现数据采集、清洗、加工和存储过程。
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数据分析师
在数据治理和数据管理系统建设过程中，数据分析师和数据科学家通过从数据中发现洞见，解决业务问题，提供数据驱动的决策意见，从而帮助企业实现业务增长。数据分析师的主要职责包括以下几个方面：
1、数据收集和整理：收集、整理和管理各种数据源，并确保数据的质量、准确性和可扩展性。
2、数据分析和挖掘：对数据进行解释和结构化，使用数据挖掘和机器学习技术来发现数据中隐藏的关系和趋势，并将这些分析结果转化为数据报告或可视化工具以辅助业务管理。
3、开发业务数据模型：需要深度了解业务流程和需求，同时具备技术编程技能，熟练运用建模工具、数据挖掘工具等，并持续关注行业新技术和趋势，及时调整和发展业务数据模型。
收集与业务相关的数据，包括历史数据、现有数据等，并通过统计分析和数据挖掘技术对这些数据进行处理和清洗，
4、数据分析报告和交流：将数据分析报告和可视化结果实时分享给各种利益相关方，并与他们沟通关于数据的故事和数据背后的意义，从而协助他们做出战略和商业决策。
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数据科学家
数据科学家是负责收集和分析数据来解决企业问题的专业人员。以下是数据科学家的一般职责描述：
1、技术研究和攻关：了解行业最新技术和算法，并进行研究和探索，独立或团队开发出适用于企业的数据科学模型和算法。
2、数据建模：建立适用于企业业务的数据模型，并使用合适的算法来挖掘和分析数据。
3、数据产品设计：基于企业需要，设计和开发符合各类客户的数据产品。
4、数据分析问题攻关：针对业务中存在的数据相关问题，进行调研、分析和解决方案的设计，并与相关团队协作实施，并对方案的执行效果做持续的监控和跟踪。
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综上，在企业进行数据治理和数据管理系统的建设中，建立科学的数据管理流程和角色分工，以及与周边组织的沟通协作，是必不可少的一部分。在企业级数据治理的过程中，变革项目和改进项目需要交付业务解决方案、数据解决方案、IT解决方案，其中数据解决方案包含信息架构设计、数据质量度量、改进方案和数据分析方案。支撑数据管理和解决方案的角色为数据经理，数据经理统筹管理信息架构工程师、数据治理工程师、数据分析师和数据科学家，共同完成项目数据管理和解决方案的交付和验证。
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