职责：
(A) 治理框架、角色与运作
• 积极推动全企业数据治理战略，数据治理框架和政策，融入最佳实践和行业标准。该框架应确保组织中的数据资产根据其数据治理政策、原则和标准明确定义、拥有、管理、分发和使用。
• 促进工作组和治理论坛（数据治理委员会和高级管理委员会（数据））的顺利运行和有效性。
• 建立和管理企业级数据治理实施路线图，包括不同关键数据资产的企业级数据目录、数据访问框架和数据质量工具。
• 定义与数据治理相关的角色和责任，并确保对公司主要信息资产的管理责任明确。
• 作为业务和功能领域与技术之间的联络人，确保明确定义、沟通和充分理解与保护敏感数据相关的数据业务需求，并作为运营优先级和规划的一部分加以考虑。
• 促进数据质量标准、数据保护标准和企业级采用要求的制定和实施。
• 为关键系统和关键数据元素设计数据质量检查和指标，以评估数据健康状况，发现缺陷并改进我们的数据源或内部数据流程。
• 与合规、合同和法律团队密切合作，确保充分理解与数据使用相关的监管和/或合同义务。
• 支持教育和沟通策略与举措，提高公司员工对数据质量义务的认识，以及整体数据素养和数据控制义务，以实现智能化劳动力。
• 保持对业务需求和市场趋势的了解，并通过监测关键绩效指标的进展，实现我们的数据能力和内容与业务需求的对齐，发展和不断改进和扩展能力覆盖范围。
(B) 治理文档和数据清单
• 与业务合作，为每个数据类别强制执行数据标准，并帮助建立可重复使用的每个类别的业务词汇表。
• 开发和维护企业信息地图（数据资产和血统）清单，包括权威系统、平台和数据所有者以及数据使用者。
• 支持定义用户访问管理（UAM）原则和指导，以确保适当的职责分离和经授权的数据访问和共享，包括与淡马锡内部和第三方供应商和顾问的数据。
• 与工程团队合作，进行数据模型和测试工作流的合作，以保持元数据存储库、业务词汇表和质量清单的最新状态。
• 提出纠正措施的建议，并制定改进数据质量标准和最佳实践采用的补救策略。
要求：
• 信息技术、商业计算、数据分析或相关学科学士学位，至少在银行业工作经验10年，或在咨询行业有强烈的金融服务业务经验。
• 至少有10年的工作经验，其中至少有5年的数据治理和数据质量相关项目的实际经验，涉及金融、投资和银行业。
• 对数据治理学科有广泛的知识和理解，特别是在金融行业最佳实践和监管环境方面。
• 精通任何与数据治理相关的工具和领域，具有数据质量工具（例如信息数据质量）和BI工具（例如Tableau）的工作经验将是一个优势。
• 熟练处理和分析来自各种来源的复杂、大容量和高维度数据。
• 对数据设计和架构原则有良好的理解。
• 较强的分析、问题解决和批判性思维能力。
• 作为团队合作者具有强烈的职业道德，注重细节和截止日期。
• 能够在快节奏、高度挑战的环境中获得成功。
• 出色的人际交往和沟通能力，能够管理组织中不同层级的利益相关者，并能够熟练地处理冲突和差异。 
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