大学期间系统学习了数据结构、数据库原理、统计学等专业课程，为数据治理工作奠定了坚实的理论基础。积极参与学校组织的大数据相关实践项目，锻炼了实际操作能力。

• 负责公司数据资产梳理，识别数据质量问题，制定数据清洗和标准化方案。
• 搭建数据质量监控体系，实时监测数据质量指标，如数据完整性、准确性等，使数据质量问题发现及时率提升 30%。
• 与业务部门沟通协作，了解业务需求，推动数据治理项目在业务场景中的应用，提高业务部门对数据的信任度和使用率。
• 参与制定数据治理相关制度和流程，确保数据治理工作规范化、标准化。

• 主导公司主数据治理项目，统一客户、产品等主数据标准，减少数据冗余 20%。
• 设计数据安全策略，保障数据在采集、存储、使用等环节的安全性，通过公司内部安全审计。
• 培训业务人员数据治理知识和工具使用方法，提升全员数据治理意识。
• 分析数据使用情况，优化数据存储和查询性能，使数据查询响应时间缩短 15%。

• 项目背景：公司业务快速发展，数据量激增，数据质量参差不齐，影响业务决策。
• 项目内容：作为核心成员，参与数据质量提升项目。通过数据 profiling 分析数据质量问题，制定数据清洗规则，开发自动化数据清洗工具。
• 项目成果：数据准确率从 80%提升至 95%，数据一致性提高 40%，为业务部门提供了高质量的数据支持。

• 项目背景：公司进行数字化转型，需要整合多源数据，构建统一的数据仓库。
• 项目内容：负责数据治理模块，制定数据标准，建立数据血缘关系，确保数据的可追溯性。
• 项目成果：成功整合 10 个业务系统数据，数据仓库上线后，报表生成效率提高 50%，为管理层提供了准确、及时的数据决策依据。