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1.數據采集與處理：設計并實現數據采集方案，能運用爬蟲技術從公開網絡數據源（如行業(yè)網站、社交媒體平臺等）合規(guī)采集數據，同時從多種數據源（如業(yè)務系統(tǒng)、日志文件、API 接口、物聯網設備等）高效采集數據；對采集到的原始數據進行清洗、轉換、集成等處理，去除冗余、錯誤數據，將數據轉化為符合業(yè)務需求的格式，為數據分析和挖掘提供高質量的數據支持。
負責數據采集與治理相關工作，確保數據質量和準確性;
2.數據管道開發(fā)與優(yōu)化：開發(fā)、部署和維護數據 ETL（抽取、轉換、加載）管道，實現數據的自動化流轉與處理；結合 RPA 技術優(yōu)化數據管道中涉及的人工操作環(huán)節(jié)，提高管道運行的自動化程度；持續(xù)監(jiān)控數據管道的運行狀態(tài)，及時發(fā)現并解決數據傳輸過程中的問題，優(yōu)化數據處理效率，提升數據管道的穩(wěn)定性和可靠性。
3.數據質量管控：建立健全的數據質量管控體系，制定數據質量標準和評估指標；通過數據校驗、監(jiān)控、預警等手段，對數據質量進行全方位管理，及時發(fā)現數據質量問題并推動解決，確保數據的準確性、及時性和有效性。