数据治理要不要在简历中体现？

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。

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