小米数据管理

1、负责规划和建设集团数据流通管控体系，推动数据流通管控机制的落实，提升人工智能领域数据流程管控能力。 2、提升人工智能服务相关的数据集合规、数据训练合规、数据流通合规管控机制和技术平台的规划建设； 3、建设和推广数据合约管理机制，支持数据高效流通，满足集团各类数据服务开展的需求； 4、支持数据流通、合规管控解决方案的技术实现，推广可信数据流通管控，重点提升人工智能服务数据高效流通； 5、完成项目管理、项目计划制定、管理项目进度、管理项目沟通和汇报工作。

1、负责规划和建设集团数据流通管控体系，推动数据流通管控机制的落实，提升人工智能领域数据流程管控能力。 2、提升人工智能服务相关的数据集合规、数据训练合规、数据流通合规管控机制和技术平台的规划建设； 3、建设和推广数据合约管理机制，支持数据高效流通，满足集团各类数据服务开展的需求； 4、支持数据流通、合规管控解决方案的技术实现，推广可信数据流通管控，重点提升人工智能服务数据高效流通； 5、完成项目管理、项目计划制定、管理项目进度、管理项目沟通和汇报工作。

1、负责数据标准、质量管理，维护数据标准，完成相关制度、流程、考核指设计，推动数据落标； 2、推进数据管理相关工作在集团内部的推广和落实，保障各公司数据管理工作顺利开展； 3、参与数据管理制度体和文档的编写； 4、参与日常数据合规风险监测、检视，整改方案设计； 5、参与企业知识管理，推进知采集、加工和治理等工作； 6、参与外部数据相关政策法规解读，形成报告和工作建议。

1、数据管理体系规划与实施：负责制定和实施数据管理体系，包括数据管理政策、规范、运作机制、数据架构与模型、数据标准、数据质量、数据应用等； 2、深度参与数字化建设：全程深度参与数字化建设，指导并评审项目中数据模型、数据标准、数据质量、数据生命周期等相关设计； 3、统筹数据治理：盘点各领域数据资产，建立各领域数据架构、数据标准、数据生命周期等基线； 4、数据需求枢纽：协助业务人员开展数据需求提出，从需求分析到开发、测试、实施、验证，全流程追踪负责； 5、数据价值挖掘：进行数据价值场景挖掘，识别业务中可以通过数据赋能或者优化的业务场景，并进行相关数据产品、方案规划设计与落地；优化数据建模与服务能力，开展数据分析模型的建立、应用及监控； 6、数据质量管理：建立数据质量度量机制，负责质量度量监控落地；发现数据应用过程中的数据质量问题并进行闭环管理； 7、领域数据架构设计：主导数据架构设计，推进数据治理工作。