2.了解市面上的主要竞品，清晰各家产品的优劣势，能够根据自家产品现状，挖掘出差异化卖点。
3.负责打造数据平台类产品，制定和维护产品的规划和迭代节奏，能够和团队一起协作确保需求有效评估和迭代最终成功发布。
4.负责相关解决方案研究，贯穿数据采集、存储、应用、销毁整个生命周期，包括数据治理体系框架及实施流程。
5.负责项目客户需求提炼及行业特性提炼，制定行业管理标准及规范，孵化产品，沉淀解决方案，赋能客户。
6.负责产品的项目管理，推动设计、技术、测试等相关团队及合作部门按时完成产品研发、高质量上线，完成产品目标。
7.能够支撑商务完成前期的解决方案撰写和方案宣讲工作。
8.熟悉数据治理过程，具备数据分析、挖掘能力，针对业务特点和业务阶段，提出专业的数据治理解决方案。
1.较为丰富的人工智能、数据仓库及数据平台业务架构经验，在人工智能、数据资产管理与治理领域有一定成功的产品化经验。2.掌握人工智能、数据治理相关方法和知识，熟悉人工智能、数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等方法。
3.承担过人工智能、大型数据治理项目核心负责人，熟悉某一个领域数据治理现状，有实际项目经验。
4.有人工智能、数据平台/数据治理工具产品的架构经验或者产品设计经验，可加分。
5.具备AI基本知识，能够将AI于数据治理工具结合。
6.具备抗压能力和自学习能力，主动研究，主动分享。
7.具备数据分析能力，具备基础的数据分析报告撰写能力。
文中岗位信息均搬运自招聘软件，岗位的具体详情及真实性以招聘软件为准
如今，数据分析领域发展迅速，传统行业和各新兴领域对相关人才需求迫切，行业薪资待遇优厚。对于有意进入该领域的朋友来说，可以多多关注招聘简介里的岗位要求。通常，数据分析人才需掌握多方面技能。比如：数据分析理论和统计学基础；数据收集与清洗、数据建模与可视化的能力；商业知识：具备一定的行业背景知识，能够理解业务需求，并将数据分析结果应用于实际业务决策中；熟练掌握excel、sql、python工具的应用；有数据分析报告撰写的能力；数据分析实战能力；具备良好的沟通协调能力等等。
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业务方向：数据分析师、商业分析师、产品经理、业务数据分析师、财务分析、市场营销、咨询顾问、增长运营、经营分析、人力资源、数据产品经理、产品运营经理、项目经理、数据运营等
技术方向：数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据平台经理、数据仓库经理、数据治理、大数据架构师、数据工程师、数据科学家等
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