在校期间系统学习了计算机体系结构、算法设计与分析、数据库原理等专业课程，具备扎实的理论基础。参与过校内数据挖掘相关课题研究，掌握了数据分析与处理的基本方法，为后续从事大数据治理工作奠定了良好的知识储备。

• 负责公司大数据平台的数据治理体系搭建，制定数据标准规范，涵盖数据质量、元数据、数据安全等多个维度。通过建立数据质量监控指标体系，使数据准确率提升至99%以上，减少因数据错误导致的业务损失。
• 主导数据资产梳理工作，对海量数据进行分类分级管理，构建数据资产目录，实现数据资产的可视化与可追溯性，提高数据检索效率30%。
• 与业务部门紧密协作，针对业务需求进行数据治理优化，如在用户行为分析场景中，优化数据采集与清洗流程，为精准营销提供高质量数据支持，助力营销转化率提升15%。

• 参与公司数据中台的数据治理模块开发，负责数据清洗与转换规则制定。运用ETL工具对多源异构数据进行处理，日均处理数据量达TB级，确保数据的一致性与完整性。
• 搭建数据血缘关系图谱，实现数据从源头到应用的全链路追踪，当数据出现异常时，能快速定位问题根源，将故障排查时间缩短50%。
• 推动数据治理项目在各业务线的落地实施，组织数据治理培训，提升团队数据治理意识与技能，培养出5名数据治理骨干人员。

该项目旨在构建企业级大数据治理平台，实现对全公司数据的统一管理与治理。我作为核心成员，负责数据质量模块的设计与开发。通过引入机器学习算法进行数据质量评估，自动识别数据缺失、重复、不一致等问题。建立数据质量规则库，包含100+条通用规则与20+条定制化业务规则。上线后，数据质量问题发现率提升40%，修复效率提高30%，为公司决策提供了更可靠的数据支撑。

参与电商行业数据治理专项项目，针对电商平台商品数据、用户数据等进行治理优化。负责元数据管理模块，梳理了500+数据实体、2000+数据属性的元数据信息，构建元数据管理平台。实现数据资产的自动发现与分类，为数据共享与复用提供基础。通过数据治理，商品信息准确率从85%提升至95%，用户画像数据完整度达到90%以上，有效提升了电商平台的运营效率与用户体验。