ETL工程师(数据)岗位职责与任务说明

一、核心岗位职责清单

  1. 职责一：设计与开发ETL流程以实现数据集成和转化
  2. 职责二：监控ETL作业运行状态并处理异常
  3. 职责三：优化ETL性能以提高数据处理效率
  4. 职责四：编写和维护ETL文档和数据字典
  5. 职责五：与数据源系统和目标数据库进行数据对接
  6. 职责六：参与数据质量管理与数据治理工作

二、职责与日常任务详细说明

  1. 设计与开发ETL流程以实现数据集成和转化

    1. 日常任务：根据业务需求分析数据流，使用ETL工具（如Informatica、Talend或Apache NiFi）构建数据集成流程。
    2. 协调沟通：与业务分析师、数据架构师协同，确保数据流设计符合业务目标。
    3. 工作成果：生成ETL设计文档及可执行的ETL作业。

  2. 监控ETL作业运行状态并处理异常

    1. 日常任务：使用监控工具（如Control-M）定期检查ETL作业的运行状态，及时识别异常并进行故障排查。
    2. 协调沟通：与运维团队沟通，协作解决系统故障。
    3. 工作成果：生成运行报告，记录异常处理情况及解决方案。

  3. 优化ETL性能以提高数据处理效率

    1. 日常任务：分析ETL作业性能瓶颈，调整数据提取和转化逻辑，实施性能优化措施（如并行处理、索引优化）。
    2. 协调沟通：与数据库管理员协作，评估和调整数据库性能。
    3. 工作成果：优化后的ETL作业性能报告及改进建议文档。

  4. 编写和维护ETL文档和数据字典

    1. 日常任务：记录ETL流程设计、数据源和目标的数据映射关系，更新数据字典以反映最新数据结构。
    2. 协调沟通：与数据治理团队保持联系，确保文档与标准一致。
    3. 工作成果：维护的ETL文档和数据字典。

  5. 与数据源系统和目标数据库进行数据对接

    1. 日常任务：配置数据源连接，编写数据加载脚本，以确保数据准确导入目标数据库。
    2. 协调沟通：与IT基础设施团队协作，解决连接问题。
    3. 工作成果：成功的数据连接配置及对应的数据加载日志。

  6. 参与数据质量管理与数据治理工作

    1. 日常任务：定期检查数据质量，实施数据清洗和标准化流程，确保数据准确性和一致性。
    2. 协调沟通：与数据质量分析师、数据治理团队协作，制定和执行数据质量策略。
    3. 工作成果：数据质量报告及改进措施。

三、典型工作场景或真实案例举例说明

  1. 案例一：ETL流程优化项目

    1. 背景：公司需要提高每夜数据更新的速度，以便更快提供分析报告。
    2. 工作任务：ETL工程师分析现有ETL流程，发现数据清洗环节效率低下。
    3. 工作操作：通过并行处理方式重构数据清洗逻辑，减少了处理时间。
    4. 沟通过程：与数据架构师和数据库管理员沟通，评估数据库性能，调整了索引策略。
    5. 工作成果：数据更新时间从6小时缩短至2小时，并提供了性能优化报告。

  2. 案例二：异常处理与恢复

    1. 背景：某个重要ETL作业在运行时遇到数据库连接超时问题，导致数据未能按时更新。
    2. 工作任务：ETL工程师监控到作业异常，立即启动故障排查。
    3. 工作操作：检查系统日志，确认网络问题并与运维团队沟通，调整了网络设置。
    4. 沟通过程：与数据源管理团队保持联系，确认数据源的可用性。
    5. 工作成果：ETL作业恢复正常，最终生成的运行报告详细记录了异常处理过程。

四、职责衡量方式与绩效考核标准说明

  1. 绩效考核维度：ETL作业的准确性、执行效率、文档维护情况、沟通协作能力。
  2. 考核指标：
    1. ETL作业成功率：需达到99%以上。
    2. 作业执行时间：优化后需减少20%。
    3. 文档更新及时率：85%以上的文档需在两周内更新。
    4. 异常处理响应时间：应在30分钟内完成初步响应。
  3. 优异表现形式：及时解决复杂问题、提出有效的优化建议、文档维护达到高标准。

五、关键行业或技术术语准确定义

  1. ETL（Extract, Transform, Load）：提取、转化和加载，是指从不同数据源中提取数据，经过加工转化后加载到目标数据库的过程。
  2. 数据质量管理：确保数据的准确性、一致性、完整性和及时性，以支持有效的数据分析和决策。
  3. 数据治理：数据治理是指企业在数据管理过程中，制定相关政策和标准，以确保数据的有效性和安全性。