数据治理要不要在简历中体现?数据治理在简历中要体现什么内容?
上周日给知识星球的同学们组织了一次面试分享,邀请了2位拿到不错offer的同学分享了自己的面试和找工作经历。
数据治理会出现在什么样的简历中?
其中提到了一个很重要的点,数据治理部分在简历中如何体现?在工作和面试中占据什么样的地位?
其中分享的同学给出了一个定性的结论,一般超过3-5年的同学,未来你的简历中多多少少都要涉及关于数据治理的内容,这部分内容可以体现在项目中,比如数仓项目,数据工程项目等等。
再或者,假设你的项目是数据中台相关的,那么自然数据治理类的内容是跑不了的。因为数据治理的能力和配套工具是中台能力的必要组成部分。
我个人是十分赞同这个结论的。
作为一个面试官,对于较为资深的同学,也会在面试中提及一些关于数据治理的面试问题。
因为,在一个稍微复杂一点的项目中,你是不可能完全不涉及数据治理内容的。
那么这部分内容包含哪些内容?该怎么体现?
数据治理包含的内容有哪些?
我这里给大家推荐几个资源,打开百度,搜索关键词:数据治理白皮书(如果你实在找不到,加我vx:whispererrr,我分享给你),你可以找到很多云公司或者ToB的数据服务公司发布的白皮书,这些白皮书内容大同小异,但是好在整理的非常完整。
我们拿网易数帆的白皮书举个例子,在它的第二章提到了,数据治理主要解决的问题:找不到、看不懂、信不过、管不住。
找不到,需要提高数据的发现效率,需要数据地图、整理数据资产;看不懂,需要补齐元数据和业务说明;信不过,需要严格的数据质量保障;管不住,需要数据成本管控和解决资源滥用问题。
看起来很虚是不是?可能大家还没见过更虚的,我要搬出DAMA这张图了:
看起来很唬人是不是?其实每一个模块在开发中都是实际可落地的。
数据治理在简历中如何体现?
其实很简单。
你不能只说开发。你要说,在xx场景下,分别在模型规范、数据质量、数据安全等等领域做了什么?怎么做的?达到了什么效果?
你不能只说开发。你要说,在xx场景下,元数据采集流程如何规范?开发流程如何规范?
你不能只说开发。你要说,在xx场景下,数据质量如何保障?如何检测?有哪些规则?
这些内容,有必要,必须量化。
现在大家懂了吗?
如果你拿不准自己的简历和自己想去的公司的差距在哪里、投了几百份简历很少约到面试机会、完全对写简历/面试没有概念、项目垃圾没深度被各种面试官diss、吊打。
拿起你的手机,扫描下方二维码,我帮你搞定他。