隨著數字化轉型的推進，數據對于企業的價值指數級增長，但是如何有效利用這些數據的價值成為了一項挑戰。為了應對這一挑戰，數據管理專業部門應運而生。

一定程度上數據管理是一種致力于將企業的數據資產變現的工作。數據管理部門能夠有效避免使企業面臨低質量的決策信息等問題導致無法從數據集中獲取相應的商業價值的局面。

數據管理部門主要目標是確保組織的數據資產滿足業務的需求并得到有效的利用，數據管理團隊的每個成員為實現這一目標都要盡力使數據可供決策使用和訪問，并確保其準確、可靠且邏輯通順。

數據管理領域具備廣闊的職業發展前景，并且未來將持續保持良好的發展勢頭，那么數據管理都有哪些相關崗位呢?

01. DBA數據庫管理員

主要職責：

獲取組織后端數據庫系統的管理所有權。

在整個生命周期中維護數據庫的數據可靠。

幫助應用程序開發人員和最終用戶進行調試和數據訪問

02. 數據管理員

主要職責：

幫助業務部門定義、組織和分類數據并記錄相關的業務規則。

創立和維護概念、邏輯和物理數據模型。

構建、維護數據管理和治理標準。

03. 數據建模師

主要職責：

與數據管理人員和業務用戶協作，處理模型構建需要的信息。

使用建模工具構建概念、邏輯和物理數據模型。

開發標準實踐以確保數據模型的一致性持續并驗證它們與不斷變化的業務模式的兼容性。

04. 數據架構師

主要職責：

為數據管理框架創造和維護架構藍圖。

應用最新的數據管理技術。

幫助業務用戶和IT部門人員選擇和落地系統。

05. ETL開發人員

主要職責：

從源數據集中提取和處理數據并將其傳輸到目標系統中。

進行數據整理和驗證，確保數據質量水平達標。

創建 ETL 和其他數據集成過程的系統并根據需求不斷完善。

06. DQA數據質量分析師

主要職責：

監測數據問題并確定其嚴重性和業務影響范圍，制定數據質量改進方案。

采取必要的步驟來修復不正確的數據值和其他問題，從根本上解決問題。

為最終用戶建立數據質量提高方案，以最大程度提高數據質量。

07. 數據工程師

主要職責：

構建從源系統檢索數據的數據管道，根據需要對其進行標準化和轉換，并將數據加載到目標系統中。

評估、實施、使用和管理數據管道和 ETL 工具。

監控數據傳輸的性能和質量。

08. 數據科學家

主要職責：

開發統計模型來分析數據并按照需求改進。

使用機器學習和其他高級分析技術來發現數據中隱藏的洞察力并預測客戶行為和未來業務趨勢。

09. 數據分析師

主要職責：

建模、清理、組織和分類數據集以用于分析應用程序。

分析數據、為運營和戰略決策找到可行的方案。

使數據可視化，以幫助業務用戶解釋分析結果。

10. 商業智能分析師

主要職責：

與業務經理合作確定可以幫助他們改進當前運營模式并預測未來業務需求和趨勢。

分析數據以查找引導高質量決策的信息。

構建儀表板、報告和數據可視化，并將調查結果傳達給業務用戶。

數據管理是一個熱門且市場廣闊的領域，除了上述的崗位以外還有DML數據管理經理、數據管理咨詢師、數據管理評估師等。

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