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1、數(shù)據(jù)收集與整理：負責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集、提取，確保完整性與準(zhǔn)確性；進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換及預(yù)處理以滿足分析需求；建設(shè)數(shù)據(jù)管理體系（涵蓋標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)等）。
2、數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)設(shè)施：負責(zé)公司級數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)應(yīng)用的總體規(guī)劃與架構(gòu)設(shè)計（含需求分析、數(shù)據(jù)建模等）；制定數(shù)據(jù)開發(fā)流程規(guī)范，負責(zé)技術(shù)選型，指導(dǎo)審核團隊技術(shù)方案，開展存儲過程開發(fā)、性能優(yōu)化等；建設(shè)與維護大數(shù)據(jù)平臺或 MPP 數(shù)據(jù)庫（如 Hive、StarRocks 等），保障穩(wěn)定高效可擴展；負責(zé)數(shù)據(jù)倉庫及應(yīng)用的運維，處理技術(shù)故障與性能瓶頸，確保高可用與安全。
3、協(xié)助數(shù)據(jù)分析與洞察：協(xié)助分析人員運用統(tǒng)計學(xué)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析大數(shù)據(jù)集，挖掘業(yè)務(wù)模式、趨勢等，支撐業(yè)務(wù)決策。
4、協(xié)助數(shù)據(jù)可視化與報告：協(xié)助研發(fā)人員將分析結(jié)果通過可視化形式呈現(xiàn)（如報表、圖表等）。
5、業(yè)務(wù)協(xié)作與優(yōu)化：與跨部門團隊合作，了解業(yè)務(wù)需求與痛點，基于數(shù)據(jù)分析提供可操作建議與解決方案。