一、职业定义与核心职责

数据架构师(数据)是在信息技术和数据管理领域中担任关键角色的专业人士，专注于企业数据的结构、存储和管理策略。在当前中国就业市场环境下，该职业的核心责任包括设计和实施数据架构、确保数据的可用性和安全性、以及支持数据治理和数据分析活动。数据架构师在行业发展中的定位至关重要，他们通过建立高效的数据模型和架构，提升企业的数据管理能力，进而为决策提供可靠依据，推动企业数字化转型和业务创新。

二、主要工作活动

  1. 数据架构设计

    1. 具体内容：根据业务需求设计数据架构，包括数据模型、数据库设计和数据流图。
    2. 工作流程：首先收集业务部门的数据需求，进行需求分析；然后选择合适的数据库管理系统并构建数据模型；最后撰写设计文档并与团队成员和利益相关者进行沟通。
    3. 所需技能：需要掌握数据建模工具（例如 ERwin）、数据库设计技能和良好的沟通能力，以便在设计阶段与不同部门协调。

  2. 数据集成与迁移

    1. 具体内容：负责不同系统间的数据集成和迁移方案的制定与实施。
    2. 工作流程：评估现有数据源，设计数据迁移方案；使用 ETL（提取、转换、加载）工具进行数据清洗和转移；监控迁移过程，确保数据准确性和完整性。
    3. 所需技能：理解 ETL 流程、熟练使用数据集成工具（如 Talend、Informatica），以及具备解决问题的能力。

  3. 数据治理与质量管理

    1. 具体内容：确保数据的准确性、一致性和安全性，建立数据治理框架。
    2. 工作流程：制定数据治理政策，监控数据质量指标；定期进行数据审计；与业务部门协作，提供数据质量培训。
    3. 所需技能：数据分析能力、项目管理能力和团队协作能力，以确保数据治理策略的有效落实。

  4. 技术支持与文档编写

    1. 具体内容：提供技术支持，撰写相关文档和报告。
    2. 工作流程：根据团队需求，提供数据架构的技术咨询；编写数据架构和集成方案的文档，确保团队成员能理解和实施。
    3. 所需技能：强大的书面表达能力和技术沟通能力，以便清晰传达复杂的技术信息。

三、一天典型工作流程

  1. 9:00-10:00：参加团队会议，讨论当前数据架构项目的进展，收集各部门反馈，记录关键需求变更。
  2. 10:00-12:00：进行数据模型设计，使用建模工具绘制 ER 图，并与团队成员讨论设计思路。
  3. 12:00-13:00：午餐时间。
  4. 13:00-15:00：执行数据迁移任务，利用 ETL 工具从旧系统提取数据并进行清洗，确保数据符合新系统要求。
  5. 15:00-16:30：与数据治理团队协作，评估数据质量指标，制定改进措施，并记录会议纪要。
  6. 16:30-17:30：撰写项目文档，整理数据架构设计和集成方案的技术文档，准备提交给领导审阅。

四、常见的职业挑战与解决办法

  1. 数据源多样性：面对来自不同系统和平台的数据，整合难度加大。

    1. 解决办法：制定统一的数据标准和格式，利用数据集成工具自动化整合过程。

  2. 数据质量问题：数据不一致或缺失，影响决策。

    1. 解决办法：定期开展数据质量审计，建立数据清洗和治理流程，确保数据准确有效。

  3. 技术更新迅速：新技术不断涌现，需保持持续学习。

    1. 解决办法：定期参加培训和行业会议，关注行业动态，提升自身技能。

  4. 跨部门沟通障碍：不同部门对数据需求的理解差异。

    1. 解决办法：建立定期沟通机制，确保各部门在数据需求上达成共识。

五、数据架构师(数据)的基本资质要求与入职门槛

  1. 教育背景：计算机科学、信息技术、数据科学等相关专业本科及以上学历。
  2. 专业资格：具备数据管理、数据库设计方面的专业证书（如 CDMP、DAMA）。
  3. 必要经验：通常需具备3年以上相关工作经验，熟悉主流数据库管理系统（如 Oracle、MySQL、SQL Server）。
  4. 技能要求：精通数据建模、数据治理、ETL 工具，具备良好的分析能力和沟通能力。