1.深入了解公司各业务部门用户的需求，利用现有信息系统，构建公司级数据仓库，负责收集、清洗、整理各类业务数据，确保数据的准确性和完整性，按时按质完成用户所提的需求，并对数据的准确性与可靠性负责，有效解答用户在使用数据提出的各种质疑。
2.参与建设并完善公司分析指标体系和数据分析体系，制定数据统计模型与规则，并实施落实。
3.运用统计学和数据分析方法，对大量数据进行深度分析，发现数据背后的规律和趋势，结合公司实际业务，发现运营、业务流程等存在的问题，并能及时反馈及跟进，从海量数据中发现隐含的规律，支持公司的各种决策。
4.基于数据分析结果，提供有洞察力的商业报告，为决策制定提供数据支持，定期向各业务部门及公司中高层提供日常数据分析，发现主要业务指标数据异常波动，负责原因查找并汇报。
5.根据业务需求，设计并实现数据模型，优化数据分析流程。
6.制定数据质量监控规则，推动数据治理流程标准化。
7.与跨部门团队紧密合作，理解业务需求，将数据结果有效地传达给非技术人员。
8.利用BI工具创建直观的数据可视化报告，帮助业务人员更好地理解和使用数据。
9.完成领导安排的其他任务。

任职要求：

1.教育背景：本科及以上学历，计算机、财务、数学、统计等相关专业，3年及以上数据相关工作经验，具有钢铁行业经验者优先，拥有数据科学、数据分析或大数据等相关认证者优先。
2.专业技能：
2.1精通数据仓库模型设计，以及一种或多种数据库(Oracle,Mssql,MySQL等)的存储过程，函数脚本编写。
2.2掌握数据库基础理论知识，精通数据仓库模型设计、ETL设计技术和SQL技术。
2.3熟练掌握SQL编写和优化调优经验，熟练使用可视化工具，如Excel、Python、Tableau、PowerBI、帆软等，具备深入制作复杂交互式可视化报表的能力。
3.通用能力：
3.1具备较强的数据敏感性、数据分析能力、逻辑分析能力、组织沟通能力、执行能力和团队精神。
3.2熟悉常见数字化系统(ERP、MES、SRM、CRM、LIMS等)基础业务知识，深入了解钢铁行业数据特点和业务逻辑。
3.3熟悉帆软报表/帆软BI/SAPSAC系统者优先。
3.4熟悉数据治理工具（如Collibra），掌握高级统计分析方法（如时间序列分析），熟悉机器学习算法应用于数据预测和优化。
3.5熟悉数据治理框架（如DAMA），了解GDPR/HIPAA合规要求。