一、數(shù)據(jù)架構與開發(fā)?
1.負責企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的ETL/ELT流程設計、開發(fā)及優(yōu)化,支撐核心業(yè)務數(shù)據(jù)模型建設
2.使用Kettle等工具實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)源(DB/API/日志文件)的高效清洗、轉換與加載
3.編寫高性能SQL腳本,進行復雜數(shù)據(jù)邏輯處理及存儲過程開發(fā),確保數(shù)據(jù)處理時效性與準確性
?二、BI系統(tǒng)支撐?
1.基于帆軟(FineReport)等BI平臺開發(fā)數(shù)據(jù)報表及可視化看板,響應業(yè)務部門的分析需求
2.設計可配置化報表體系,實現(xiàn)核心業(yè)務指標(用戶行為/交易/運營)的自動化監(jiān)控
?三、埋點數(shù)據(jù)體系構建?
1.主導用戶行為埋點方案設計,制定數(shù)據(jù)采集規(guī)范及報文協(xié)議(JSON/ProtoBuf等)
2.協(xié)同前后端團隊實施埋點代碼部署,通過數(shù)據(jù)驗證保障埋點數(shù)據(jù)質量與一致性
3.構建用戶行為分析基礎數(shù)據(jù)層,支撐用戶畫像、路徑分析等深度挖掘場景
四、?數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理?
1.建立數(shù)據(jù)血緣追蹤機制,監(jiān)控關鍵數(shù)據(jù)流水線健康狀態(tài)
2.制定數(shù)據(jù)質量校驗規(guī)則,定位并解決數(shù)據(jù)異常問題
五.數(shù)據(jù)分析
1、需構建業(yè)務指標體系(如用戶增長、留存、轉化等),通過 SQL/BI 工具(帆軟)整合多源數(shù)據(jù),搭建實時監(jiān)控看板,識別異常波動并輸出分析報告。
2、需深入業(yè)務場景(如用戶分層、產(chǎn)品優(yōu)化),通過用戶行為分析(如 RFM 模型、漏斗分析)挖掘痛點,推動跨部門協(xié)作(產(chǎn)品、運營)將結論轉化為實際策略;
3、將數(shù)據(jù)分析思路和方法產(chǎn)品化,與BI團隊協(xié)作開發(fā)面向業(yè)務的數(shù)據(jù)分析工具;
4、根據(jù)業(yè)務需求,出具數(shù)據(jù)分析報告并給與數(shù)據(jù)賦能;
?
必備技能要求?
?一、崗位技能
? 精通SQL編寫及性能調優(yōu)(窗口函數(shù)/索引優(yōu)化)
? 熟練使用Kettle/Talend等ETL工具,具備流程調度、錯誤處理等實戰(zhàn)經(jīng)驗
? 有BI報表開發(fā)全流程經(jīng)驗
? 掌握埋點設計方法論,能獨立輸出包含事件定義、字段規(guī)范、測試方案的埋點文檔
? 了解分布式數(shù)據(jù)技術棧(Hadoop/Spark/Flink 至少一種)
?關鍵認知?
? 理解數(shù)據(jù)分層架構(ODS-DWD-DWS-ADS)及維度建模方法論
? 熟悉互聯(lián)網(wǎng)常用埋點技術方案(前端代碼埋點/全埋點/可視化埋點)
? 具備業(yè)務視角,能將分析需求轉化為數(shù)據(jù)開發(fā)解決方案
?二、優(yōu)先考慮條件?
1.有用戶行為分析系統(tǒng)(如火山/神策)對接經(jīng)驗
2.熟悉Python/Shell腳本開發(fā),具備自動化運維能力
3.主導過數(shù)據(jù)治理相關項目(元數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)質量)
?三、團隊協(xié)作要求?
1.與數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)作完成需求評審與技術方案設計
2.指導初級開發(fā)人員解決技術問題
3.撰寫清晰的技術文檔及操作手冊.