数据质量专家负责确保企业数据在各系统和平台上的准确性、完整性、一致性和可靠性。该角色专注于定义、实施和监控数据质量标准、控制和补救流程，以支持可信的分析、合规性和数据驱动的决策。数据质量专家与业务、数据工程和治理团队密切合作，不断提高数据质量和成熟度。
主要角色和职责：
- 定义、实施和维护企业数据质量标准、规则和指标
- 进行数据分析和质量评估，以识别差距、异常和改进领域
- 设计和执行数据质量控制、验证和对账检查，覆盖数据管道和系统
- 监控数据质量表现，制作仪表盘、记分卡和报告
- 调查数据质量问题，进行根本原因分析，并推荐纠正和预防措施
- 与数据工程师合作，将数据质量检查和自动化嵌入数据管道
- 与业务数据所有者和管理员合作，明确数据定义、规则和验收标准
- 支持数据治理框架的实施，包括问题管理和升级流程
- 确保数据质量实践符合法规、合规和审计要求
- 跟踪和管理数据质量问题、补救计划和解决状态
- 参与定义和维护业务词汇表和元数据
- 通过确保可信和适用的数据支持关键业务举措
- 通过提高意识、指导和最佳实践促进数据质量文化
- 参与数据管理和治理成熟度的持续改进
资格和经验：
- 计算机科学、工程、信息系统、数据科学或相关领域的学士学位
- 硕士学位是一个优势但不是必需的
- 7年以上数据质量、数据治理、数据管理或分析角色的经验
- 有定义和实施数据质量规则、指标和控制的经验
- 具有以下方面的实际经验：
- 关系数据库和数据仓库
- 数据湖和分析平台
- 结构化和半结构化数据
- 精通SQL和数据分析技术
- 具有数据分析、数据验证和对账流程的经验
- 熟悉数据治理框架、元数据管理和主数据概念
