当前来说，数字化转型仍然是很多传统企业的重点需求，在基于数字化的蓝图构建的一些数据赋能的user case之后，就需要解决数据资产的问题，包括数据的可得性，数据的质量，数据复用性等。所以，出现了一些数据治理与数据要素管理相关的数据产品岗位。

这周给一位同学做面试辅导，求职的岗位方向是数据产品经理(数据治理方向)，总结下数据治理方向的数据产品的能力模型，这个方向的求职同学，可以针对性的补充相关知识点。

一、企业数据治理想解决哪些问题?

企业找人是为了达到既定的业务目标，所以相关的岗位描述及候选人画像。数据治理想解决的问题：

1.提升数据质量

数据质量差不准带来错误的决策还不如无数据，数据质量参差不齐是企业面临的普遍问题。通过数据治理，可以规范数据采集、存储、处理等流程，建立数据清洗、去重、校验等多种机制，从而提高数据的准确性、完整性和一致性。企业希望可以通过数据治理确保数据在多个系统间传输和共享时保持高质量，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。

2.促进数据共享

企业内部不同部门之间往往存在信息孤岛现象，导致数据无法实现有效流通。数据治理通过打破部门壁垒，建立跨部门的信息共享机制，促进数据流通。这不仅有助于提升业务流程效率和数据应用价值，还有助于实现跨部门、跨领域、跨企业的数据互通。

3.统一数据标准和规范

企业发展初期业务为主，数据重视度不够，导致内部缺乏统一的数据标准和管理流程，导致数据管理混乱，难以实现有效的数据价值挖掘，数据治理可以制定统一的数据标准和管理流程，规范数据的格式和内容，确保数据的规范管理和有效利用。

4.保障数据安全

数据泄露、数据丢失等风险是企业面临的重要挑战。数据治理通过建立完善的数据安全体系和安全策略，降低这些风险，提高数据的安全性和可靠性，这包括数据加密、访问控制、安全审计等措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。

5.优化业务流程

数据治理可以规范各项业务流程和数据标准，简化流程，提高效率，降低成本。通过数据治理，企业可以更加清晰地了解业务流程中数据的使用情况，从而优化流程设计，减少不必要的环节和成本。

6.符合法律要求

数据治理也要符合国家法律法规和企业自身的规章制度要求，进行数据的合规管理。这包括遵守数据保护法规、个人信息保护法等法律要求，确保企业的数据使用和处理活动合法合规。

二、数据治理方向的产品经理的能力要求

1.主数据/元数据管理

数据产品经理需要掌握主数据识别、整合、维护和共享的能力。主数据是企业中广泛使用和共享的核心数据，对于业务决策、客户关系管理等具有重要意义。有效管理主数据可以提高数据的准确性和一致性，降低数据冗余，优化资源配置和业务布局。

2.数据仓库及数据资产标准建设

熟悉数据仓库的设计、构建和优化，包括选择适当的数据模型、设计数据架构等。数据仓库是存储、管理和分析数据的核心系统。一个高效、灵活的数据仓库模型可以支持复杂的数据查询和分析，提高数据处理效率，为业务决策提供准确的数据支持。

3.数据质量管理

能够制定并执行数据质量策略，包括数据清洗、验证、监控等。高质量的数据是数据治理的核心。数据产品经理需要具备确保数据准确性、完整性、一致性和时效性的能力，以提高业务决策的准确性和有效性，降低因数据问题导致的业务风险。

4.数据成本优化

能够分析数据成本结构，制定并执行成本优化策略，如优化存储策略、提高资源利用效率等。随着数据量的不断增加，数据成本也在迅速上升。数据产品经理需要具备控制数据成本的能力，通过优化存储、提高资源利用效率等方式降低数据成本，确保企业的经济效益。

5.数据血缘建设

能够追踪数据的来源、流向和变化，构建数据血缘关系图。数据血缘是数据治理的重要组成部分。通过梳理数据血缘，可以清晰地了解数据的产生、加工、使用和消亡过程，有助于数据问题的快速定位和解决，提高数据管理的效率和准确性。

6.指标治理

能够定义、管理和优化业务指标，确保指标的一致性和准确性。业务指标是衡量企业业务状况和发展趋势的重要依据。数据产品经理需要具备制定和管理业务指标的能力，以确保指标能够真实、准确地反映企业的业务状况和发展趋势，为企业决策提供有力的支持。

7.产品基本能力

包括需求分析、产品设计、项目管理、团队协作和沟通能力等。数据产品经理不仅需要具备数据管理和治理能力，还需要具备产品设计和开发的能力。他们需要能够深入了解业务需求，设计出符合业务需求的数据产品，并能够与团队成员有效沟通，确保产品的顺利开发和发布。同时，他们还需要具备项目管理能力，确保项目按时、按质完成。