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1.深入了解公司各業務部門用戶的需求，利用現有信息系統，構建公司級數據倉庫，負責收集、清洗、整理各類業務數據，確保數據的準確性和完整性，按時按質完成用戶所提的需求，并對數據的準確性與可靠性負責，有效解答用戶在使用數據提出的各種質疑。
2.參與建設并完善公司分析指標體系和數據分析體系，制定數據統計模型與規則，并實施落實。
3.運用統計學和數據分析方法，對大量數據進行深度分析，發現數據背后的規律和趨勢，結合公司實際業務，發現運營、業務流程等存在的問題，并能及時反饋及跟進，從海量數據中發現隱含的規律，支持公司的各種決策。
4.基于數據分析結果，提供有洞察力的商業報告，為決策制定提供數據支持，定期向各業務部門及公司中高層提供日常數據分析，發現主要業務指標數據異常波動，負責原因查找并匯報。
5.根據業務需求，設計并實現數據模型，優化數據分析流程。
6.制定數據質量監控規則，推動數據治理流程標準化。
7.與跨部門團隊緊密合作，理解業務需求，將數據結果有效地傳達給非技術人員。
8.利用BI工具創建直觀的數據可視化報告，幫助業務人員更好地理解和使用數據。
9.完成領導安排的其他任務。

任職要求：

1.教育背景：本科及以上學歷，計算機、財務、數學、統計等相關專業，3年及以上數據相關工作經驗，具有鋼鐵行業經驗者優先，擁有數據科學、數據分析或大數據等相關認證者優先。
2.專業技能：
2.1精通數據倉庫模型設計，以及一種或多種數據庫(Oracle,Mssql,MySQL等)的存儲過程，函數腳本編寫。
2.2掌握數據庫基礎理論知識，精通數據倉庫模型設計、ETL設計技術和SQL技術。
2.3熟練掌握SQL編寫和優化調優經驗，熟練使用可視化工具，如Excel、Python、Tableau、PowerBI、帆軟等，具備深入制作復雜交互式可視化報表的能力。
3.通用能力：
3.1具備較強的數據敏感性、數據分析能力、邏輯分析能力、組織溝通能力、執行能力和團隊精神。
3.2熟悉常見數字化系統(ERP、MES、SRM、CRM、LIMS等)基礎業務知識，深入了解鋼鐵行業數據特點和業務邏輯。
3.3熟悉帆軟報表/帆軟BI/SAPSAC系統者優先。
3.4熟悉數據治理工具（如Collibra），掌握高級統計分析方法（如時間序列分析），熟悉機器學習算法應用于數據預測和優化。
3.5熟悉數據治理框架（如DAMA），了解GDPR/HIPAA合規要求。