一、核心岗位职责清单明确罗列

  1. 职责一：设计与实施数据架构方案以支持业务需求
  2. 职责二：评估与选择合适的数据存储和处理技术
  3. 职责三：制定数据治理政策以确保数据质量与安全
  4. 职责四：协同跨部门团队进行数据集成与共享
  5. 职责五：监控与优化数据架构性能以提升系统效率
  6. 职责六：提供技术支持与培训以提升团队数据能力

二、职责与日常任务详细说明与展开

职责一：设计与实施数据架构方案以支持业务需求

  1. 日常任务与步骤：
    1. 分析业务需求，收集和整理相关信息。
    2. 制定数据架构设计文档，包含数据模型和数据流图。
    3. 评审设计方案并进行修改，确保符合需求。
  2. 协调沟通：
    1. 与业务团队（如产品经理、业务分析师）沟通需求。
    2. 与技术团队（如开发人员、数据库管理员）协作实施。
  3. 成果交付：
    1. 提交数据架构设计文档和实施计划。

职责二：评估与选择合适的数据存储和处理技术

  1. 日常任务与步骤：
    1. 调研市场上数据存储和处理技术的最新趋势。
    2. 进行技术评估，包括性能、可扩展性和成本分析。
    3. 与相关技术供应商沟通，获取产品信息和支持。
  2. 协调沟通：
    1. 与IT部门、技术支持团队进行技术讨论。
    2. 与采购部门沟通，协商技术采购事宜。
  3. 成果交付：
    1. 提交技术评估报告，推荐合适的技术方案。

职责三：制定数据治理政策以确保数据质量与安全

  1. 日常任务与步骤：
    1. 制定数据治理流程，确定数据质量标准与监控指标。
    2. 设计数据安全策略，包括访问控制和数据加密。
    3. 定期审查数据治理政策的执行情况。
  2. 协调沟通：
    1. 与数据管理团队、信息安全团队进行政策讨论。
    2. 与合规部门合作，确保政策符合相关法规。
  3. 成果交付：
    1. 提交数据治理政策文档及执行报告。

职责四：协同跨部门团队进行数据集成与共享

  1. 日常任务与步骤：
    1. 确定数据集成需求，设计数据接口和转换规则。
    2. 实施数据集成流程，监控数据流动与质量。
    3. 组织跨部门会议，解决数据共享中的技术问题。
  2. 协调沟通：
    1. 与IT部门、业务部门进行定期沟通，确保协同。
    2. 与数据分析团队共享数据集成成果。
  3. 成果交付：
    1. 提交数据集成文档和共享报告。

职责五：监控与优化数据架构性能以提升系统效率

  1. 日常任务与步骤：
    1. 定期监控数据架构的性能指标，包括响应时间和处理能力。
    2. 进行性能分析，识别瓶颈并提出优化建议。
    3. 实施优化措施，评估效果并调整策略。
  2. 协调沟通：
    1. 与运维团队、开发团队沟通性能问题。
    2. 与管理层汇报优化效果与系统改进建议。
  3. 成果交付：
    1. 提交性能监控报告和优化建议文档。

职责六：提供技术支持与培训以提升团队数据能力

  1. 日常任务与步骤：
    1. 设计培训课程，涵盖数据架构、数据治理等内容。
    2. 开展技术支持活动，解答团队成员的技术问题。
    3. 收集反馈，持续改进培训内容与方式。
  2. 协调沟通：
    1. 与人力资源部门合作组织培训活动。
    2. 与团队成员保持沟通，了解其需求与问题。
  3. 成果交付：
    1. 提交培训材料和反馈报告。

三、典型工作场景或真实案例举例说明

案例一：数据架构设计项目

  1. 背景与任务：某大型电商公司计划上线新产品，需设计支持高并发交易的数据库架构。
  2. 工作步骤：
    1. 数据架构师首先与产品经理沟通，明确产品需求与用户流量预估。
    2. 基于需求，架构师设计了一个分布式数据库架构方案，采用了NoSQL数据库以提升并发处理能力。
    3. 方案通过技术评审后，实施过程中与开发团队密切合作，确保数据库集成顺利。
  3. 沟通协调：与产品、开发及运维团队进行定期项目进展会议，解决实施过程中的问题。
  4. 工作成果：成功上线后，系统支持高峰期间的用户访问，响应时间降低至200毫秒，产品上线后销售额提升30%。

案例二：数据治理政策制定

  1. 背景与任务：某金融机构因合规要求需完善数据治理政策，以提高数据质量与安全性。
  2. 工作步骤：
    1. 数据架构师负责制定数据治理政策，首先与合规部门沟通相关法规要求。
    2. 设计了数据质量标准和安全策略，并建立了数据监控流程。
    3. 在实施过程中，架构师与数据管理团队合作，确保政策有效执行。
  3. 沟通协调：与信息安全团队进行多次会议以确保安全策略的可行性。
  4. 工作成果：完成数据治理政策后，数据质量误差率降低至5%以下，合规检查顺利通过。

四、职责衡量方式与绩效考核标准说明

  1. 绩效考核维度：

    1. 完成度：项目按时交付的比例。
    2. 质量：数据架构的稳定性与可扩展性评估。
    3. 效率：系统性能指标（例如，响应时间、并发处理能力）。
    4. 合规性：数据治理政策执行的合规性与数据质量指标。

  2. 考核指标与数据标准：

    1. 项目交付按时率需达到90%以上。
    2. 数据质量指标（如准确性、完整性）需达到95%及以上。
    3. 系统性能需满足预设的响应时间和并发处理能力标准。

  3. 典型表现形式：

    1. 项目交付及时且符合设计标准，获得团队及管理层的认可。
    2. 数据治理政策执行后，数据质量显著提高，合规审查通过率达到100%。

五、关键行业或技术术语准确定义

  1. 数据架构：指在数据管理过程中，定义数据的结构、存储、处理和交换方式的整体框架。
  2. 数据治理：涉及数据管理最佳实践的实施，确保数据质量、安全性和合规性，以支持业务目标。
  3. NoSQL数据库：是一种非关系型数据库，设计用于处理大规模数据集，具有高性能和可扩展性，适合高并发场景。