数据建模师的主要职责：
• 负责创建/维护/优化概念、逻辑和物理数据模型，使用最佳实践在目标平台（SQL/NoSQL）上实现运营数据存储（ODS）、数据集市和数据湖，以确保高数据质量和减少冗余。
• 通过新的数据战略和设计，在所有数据平台（关系型、维度型和NoSQL）以及相关数据工具（报告、可视化、分析和机器学习）上实施业务和IT数据需求。
• 定义和管理企业数据模型的数据建模和设计标准、工具、最佳实践及相关开发。
• 通过最佳实践管理现有数据模型的增强/扩展和数据查询性能的优化。
• 与数据领域专家和数据产品负责人密切合作，了解数据产品级功能规格、获取数据的业务背景和使用模式。
• 利用业务背景和数据产品功能规格，根据业务需求（数据性质+使用模式）创建目标数据的结构/模式。
• 根据未来数据模型设计的需要执行数据剖析，为数据产品设计提供未来可靠的数据模型。
• 根据最终目标架构为开发团队（数据工程和BI团队）提供技术规格（功能规格转换为适应目标结构）。
• 使用数据建模工具生成DDL（创建表）脚本，与技术工程师合作在相应的数据库平台上创建所需的数据库对象并进行必要的增强。
• 积极主动地独立处理项目需求，并阐明问题/挑战以降低项目交付风险。
• 与所有涉及的团队合作，为数据战略的实施做出贡献。
所需技能：
· 信息管理、计算机科学与工程或相关专业的学士/硕士学位，或具有相关经验
• 优先具备银行领域知识和多市场经验
• 至少5年以上的实际关系型、维度建模和/或分析经验（使用RDBMS、维度、NoSQL数据平台技术和ETL和数据摄取协议）。
• 具备不同数据存储库设计模式（如数据仓库、数据湖、数据湖屋、数据网格、数据织物）和企业大数据平台的经验和知识，全面了解端到端数据流程周期。
核心技能要求：
• 精通数据建模原则/方法，包括概念、逻辑和物理数据模型
• 创建最佳数据模型所需的技能/概念知识-星型和雪花模式、数据保险库方法、维度建模技术（慢变化、快变化、快照方法、退化维度等）、规范化和反规范化、代理键概念等。
所需技术技能：
• 熟练使用数据建模工具（如SAP Power Designer、ERWin、ER/Studio等）
• 了解行业参考数据模型：IBM BFMDW、Teradata FSLDM、SAP FSDM等。
所需的最佳实践/设计标准技能：
• 设计的数据对象能够提供长期稳定性。
• 对数据、系统和查询工具（如SAS/SQL）有坚实的知识，并能够迅速学习新系统和数据环境。
• 优先具备数据管理的各个关键方面的知识（数据仓库、BI、数据治理、数据质量、主数据/参考数据管理、数据隐私管理、应用程序数据管理和外部数据资产管理等）。
• 优先具备与HADOOP、Oracle、PostgreSQL和SAP HANA数据库技术平台的互动知识。
• 优先具备与数据治理工具（Informatica AXON-EDC-DEQ）的互动知识。
• 具备良好的团队合作能力和强大的利益相关者管理技巧，能够在建立跨职能和跨部门关系的同时进行创造性和战略性思考。 
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