在大学期间，系统学习了计算机相关专业课程，包括数据结构、算法设计、数据库原理等，为数据治理相关工作奠定了扎实的理论基础。积极参与学校组织的编程竞赛和项目实践，锻炼了自己的动手能力和团队协作能力。

• 负责公司数据治理产品的规划与设计，深入调研业务部门需求，梳理数据治理流程，制定产品路线图。
• 协调开发团队，推进产品迭代，确保产品按时上线。在产品上线后，持续关注用户反馈，优化产品功能，使产品的用户满意度提升了 30%。
• 与数据团队紧密合作，推动数据标准制定与执行，提高数据质量，数据错误率降低了 20%。

• 主导公司数据治理平台的升级项目，分析现有平台的痛点，提出创新解决方案。
• 组织跨部门会议，沟通协调各方资源，确保项目顺利推进。通过优化数据治理平台的架构，使数据处理效率提高了 40%。
• 建立数据治理效果评估体系，定期输出评估报告，为公司决策提供数据支持。

• 参与公司数据资产目录建设项目，负责需求分析与产品设计。通过对公司内部数据的梳理，构建了清晰的数据资产目录结构，涵盖了公司 80%的数据资产。
• 协调开发团队进行系统开发，制定测试计划并组织验收。项目上线后，数据资产的查找效率提高了 50%，方便了业务部门对数据的使用。

• 主导数据质量提升项目，分析数据质量问题的根源，制定数据清洗与校验规则。通过实施数据质量提升方案，使公司核心业务数据的准确率从 85%提升到 95%。
• 建立数据质量监控机制，实时监测数据质量情况，及时发现并解决数据质量问题。定期向公司管理层汇报数据质量提升成果，为公司业务决策提供高质量的数据支持。