• 数据战略和架构：制定并实施与组织业务目标相一致的全面数据战略和架构，利用最佳实践和新兴技术。
• 数据建模：设计并监督数据模型的开发，确保数据结构能够高效存储、检索和分析。
• 数据集成：领导从内部和外部多样化来源整合数据的工作，创建统一准确的数据视图，利用ETL管道和数据集成平台等工具。
• 数据仓库：设计、构建和管理数据仓库解决方案，确保数据以安全、可扩展和可访问的方式存储。
• 云数据解决方案：在Google Cloud、AWS或Azure等云平台上构建数据解决方案，利用云原生服务进行数据存储、处理和分析。
• 大数据技术：利用Hadoop和Spark等大数据技术和框架高效处理和分析大规模数据。
• 数据安全和合规性：通过实施强大的安全措施和数据治理实践，确保数据安全和符合行业法规。
• 数据质量保证：实施数据质量控制和验证流程，保持高数据准确性和可靠性。
• 数据治理：建立数据治理框架、政策和流程，有效管理数据资产，确保数据的负责使用。
• 数据目录和元数据管理：实施数据目录解决方案和元数据管理实践，实现数据发现和血统追踪。
• 数据访问和API：创建数据访问API并强制访问控制，确保数据安全地可供授权用户和应用程序访问。
• 可扩展性和性能：优化数据解决方案的可扩展性和性能，确保在高需求时期的响应性和效率。
必须要求：优秀的沟通能力，因为涉及客户管理。 
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