XXX科技是一家专注于数据智能产品与服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为企业客户提供数据管理平台、数据分析工具及数据治理咨询服务，产品服务于超过XXX家中小企业，与多个行业的区域头部客户建立了长期合作关系。

工作概述：

1.数据资产盘点：为解决公司内部数据资产分散、查找困难的问题，协同各业务部门进行数据源与数据表梳理；设计并推广数据资产盘点模板，明确负责人与更新频率；通过定期会议跟进盘点进度，将分散在XXX个业务系统的数据表进行统一登记，最终形成包含XXX张核心表、XXX个关键字段的数据资产清单，数据表定位效率提升XXX%。

2.元数据管理：为提升数据理解与使用效率，参与制定业务术语与技术元数据的录入标准；在数据管理平台中配置并维护表名、字段名、字段类型、业务描述等信息；为核心数据表打上业务域与敏感等级标签，推动业务部门补充数据字典，使得关键数据表的标签覆盖率达到XXX%，数据理解与沟通时间平均缩短XXX%。

3.数据标准制定：针对业务指标口径不一致的问题，牵头对客户、订单等核心数据项的定义与计算逻辑进行梳理；组织跨部门评审会，收集业务与技术反馈，形成统一的数据标准文档；将审定后的标准在数据开发流程中落地，在数据平台配置了XXX项数据质量校验规则，推动XX%的新建报表遵循统一标准，减少了因口径问题引发的数据争议。

4.数据质量监控：为了及时发现数据问题，设计针对数据完整性、准确性、一致性的监控规则；在调度任务中配置质量检查点，对XXX张重点表进行每日监控；跟踪监控告警，生成数据质量日报并推动相关方整改，将数据问题从发现到确认的平均时间从XXX小时缩短至XXX小时，关键业务数据的问题闭环率达到XXX%。

5.流程规范建设：为固化数据治理工作方法，参与编写数据申请、数据变更等流程的操作指南；推动使用线上流程工具处理数据需求，明确各环节审批节点与交付物；定期收集流程执行中的问题并优化指南，将关键数据管理流程的文档化率从XX%提升至XXX%，新人上手相关工作的平均时间减少XXX天。

6.培训与推广：为提升全员数据治理意识，制作数据标准与数据安全培训材料；面向业务与研发团队组织小型分享会，解答数据使用疑问；维护团队内部知识库，沉淀常见问题与解决方案，累计开展培训覆盖XXX人次，业务部门关于基础数据问题的咨询量环比下降XXX%。

工作业绩：

1.主导完成公司首次全面的数据资产盘点工作，产出包含XXX项资产的数据清单，成为公司数据地图建设的基础。

2.负责维护XXX张核心数据表的元数据，推动业务描述完整度从XX%提升至XXX%，有效支撑了数据分析工作。

3.参与制定并落地XXX项核心数据标准，相关标准被XXX个业务报表采纳，数据口径一致性得到改善。

4.建立并运行覆盖XXX个核心数据对象的质量监控体系，累计发现并推动解决XXX个数据质量问题，问题平均闭环时间缩短XXX%。

5.编写并优化X个数据管理流程的规范文档，推动线上流程使用率超XXX%，提升了跨部门协作效率。

6.组织数据治理相关培训XXX场，覆盖业务与技术同事XXX人次，初步构建了数据驱动文化的基础。

公司核心的客户数据平台项目，在初期数据接入阶段面临数据源分散、数据质量参差不齐、客户OneID匹配率低等问题，导致营销部门无法有效进行精准客户分析与触达，客户画像准确率不足XX%，严重影响了数据平台的价值兑现与客户满意度。

项目业绩：

1.成功推动XXX项客户数据标准在CDP项目中落地，客户核心属性信息的规范填充率从XX%提升至XXX%。

2.通过质量监控推动解决了XXX类高频数据问题，数据问题从发现到解决的闭环率提升至XXX%。

3.CDP平台客户OneID的平均匹配准确率从XX%提升至XXX%，支撑营销部门执行了XXX次精准营销活动，活动响应率提升XXX%。

GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、数据仓库与数据挖掘等核心课程，熟练掌握SQL进行复杂查询与数据分析，能使用Python进行基础的数据处理。课程设计中，主导学生成绩数据分析项目，负责从多源系统模拟数据抽取、清洗到指标计算的完整流程，并使用Tableau完成可视化报告。