随着数字化转型的推进，数据对于企业的价值指数及增长，但是如何有效利用这些数据的价值成为了一项挑战。为了应对这一挑战，数据管理专业部门应运而生。

一定程度上数据管理是一种致力于将企业的数据资产变现的工作。数据管理部门能够有效避免使企业面临低质量的决策信息等问题导致无法从数据集中获取相应的商业价值的局面。

数据管理部门主要目标是确保组织的数据资产满足业务的需求并得到有效的利用，数据管理团队的每个成员为实现这一目标都要尽力使数据可供决策使用和访问，并确保其准确、可靠且逻辑通顺。

数据管理领域具备广阔的职业发展前景，并且未来将持续保持良好的发展势头，那么数据管理都有哪些相关岗位呢？

1.DBA数据库管理员

主要职责：

获取组织后端数据库系统的管理所有权。

在整个生命周期中维护数据库的数据可靠。

帮助应用程序开发人员和最终用户进行调试和数据访问。

2.数据管理员

主要职责：

帮助业务部门定义、组织和分类数据并记录相关的业务规则。

创立和维护概念、逻辑和物理数据模型。

构建、维护数据管理和治理标准。

3.数据建模师

主要职责：

与数据管理人员和业务用户协作，处理模型构建需要的信息。

使用建模工具构建概念、逻辑和物理数据模型。

开发标准实践以确保数据模型的一致性持续并验证它们与不断变化的业务模式的兼容性。

4.数据架构师

主要职责：

位数据管理框架创造和维护架构蓝图。

应用最新的数据管理技术。

帮助业务用户和IT部门人员选择和落地系统。

5.ETL开发人员

主要职责：

从源数据集中提取和处理数据并将其传输到目标系统中。

进行数据整理和验证，确保数据质量水平达标。

创建 ETL 和其他数据集成过程的系统并根据需求不断完善。

6.DQA数据质量分析师

主要职责：

监测数据问题并确定其严重性和业务影响范围，制定数据质量改进方案。

采取必要的步骤来修复不正确的数据值和其他问题，从根本上解决问题。

为最终用户建立数据质量提高方案，以最大程度提高数据质量。

7.数据工程师

职责包括：

构建从源系统检索数据的数据管道，根据需要对其进行标准化和转换，并将数据加载到目标系统中。

评估、实施、使用和管理数据管道和 ETL 工具。

监控数据传输的性能和质量。

8.数据科学家

职责包括：

开发统计模型来分析数据并按照需求改进。

使用机器学习和其他高级分析技术来发现数据中隐藏的洞察力并预测客户行为和未来业务趋势。

9.数据分析师

职责包括：

建模、清理、组织和分类数据集以用于分析应用程序。

分析数据、为运营和战略决策找到可行的方案。

使数据可视化，以帮助业务用户解释分析结果。

10.商业智能分析师

主要职责：

与业务经理合作确定可以帮助他们改进当前运营模式并预测未来业务需求和趋势。

分析数据以查找引导高质量决策的信息。

构建仪表板、报告和数据可视化，并将调查结果传达给业务用户。

数据管理是一个热门且市场广阔的领域，除了上述的岗位以外还有DML数据管理经理、数据管理咨询师、数据管理评估师等。

【数据管理人才培养、数据治理认证培训】

数字化时代来临,数据治理人才缺口巨大。具备数据治理技能，持有CDMP数据管理专业人士证书,可获得更高的市场信誉和认可。帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力, 促进开展工作实践应用及实际问题解决,形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。

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