丹纳赫
Director, Data Governance (f/m/d)
Director, Data Governance (f/m/d)
发布于 5 个月前中层管理(经理/总监)
Kraków, Poland
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
主数据管理
元数据管理
合规性
数据治理
数据管理
数据质量
DAMA-DMBOK
GDPR
HIPAA
AI 估算 · 45k–70k
总监级管理岗，需精通数据治理框架与法规，技能门槛高，在生命科学领域需求旺盛，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为数据治理总监，您将负责建立和执行公司的数据治理战略，确保关键业务系统中的数据质量、合规性和可信度
您将与业务和技术领导者合作，推动数据治理框架、政策和流程的落地，并监督数据相关法规的合规性
这个职位旨在通过提供一致、可靠和安全的数据，为分析、监管报告和决策提供支持，创造可衡量的业务影响
最低要求
信息管理、数据科学、计算机科学或相关领域的学士学位
在数据治理、数据管理领导岗位上有经过验证的经验
深入了解数据管理框架（如DAMA-DMBOK、DCAM）以及元数据和主数据实践
拥有在企业数据平台（如Snowflake）中实施治理实践的经验
对数据隐私和保护法规（如GDPR、CCPA、HIPAA）有深刻理解
拥有成功领导跨业务和技术团队的跨职能治理计划的经验
工作职责
定义、实施和维护企业级数据治理框架，包括政策、标准和流程
与业务和技术领导者合作，确保高数据质量、元数据管理和主数据一致性
监督数据相关法规（如GDPR、HIPAA、行业特定要求）和内部控制的合规性
领导数据管理计划，并在各领域/职能中建立明确的数据所有权问责制
推动数据治理工具和实践的采用，确保数据使用的透明度和可信度
制定并跟踪衡量数据质量、治理有效性和业务影响的指标
优先资格
有实施企业数据治理工具（如data.world、Collibra、Alation）的经验
在高度监管的行业（如医疗保健、生命科学或金融服务）工作过
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势显著：在全球生命科学巨头丹纳赫旗下工作，能接触前沿业务和复杂数据场景，职业背书强
- 技能复合度高：同时锻炼数据管理、法规合规、跨部门领导力，塑造不可替代的复合型能力
- 行业前景好：生命科学领域数据治理需求刚性且持续增长，岗位价值日益凸显，职业稳定性较好
- 变革推动难：建立和推行新的数据治理体系涉及多方利益，需要极强的说服力和变革管理能力
- 技能要求全面：不仅需要深厚的技术知识，还需出色的业务理解力和软技能，学习曲线较陡
- 适合拥有多年数据管理经验，希望从执行者转向战略制定者，并乐于在跨部门协作中解决复杂问题、推动组织变革的资深专业人士
缺点 / 挑战
- 法规压力大：需持续跟进并确保符合GDPR、HIPAA等严格且不断变化的全球数据法规，责任重
角色解读
- 可向更高级别的数据管理领导岗位（如首席数据官）发展，负责企业级数据战略
- 在高度监管的生命科学领域深耕，成为兼具行业知识与数据治理能力的稀缺专家
- 积累的跨部门协调和体系搭建经验，为转向更广泛的运营或战略管理岗位奠定基础
- 制定并推行全公司的数据治理战略与框架，确保数据资产的质量、安全与合规
- 领导跨部门协作，建立数据管理责任制，并监督数据隐私法规（如GDPR）的遵守情况
- 通过引入治理工具和建立指标体系，提升组织对数据的信任度和利用效率
- 精通数据治理理论（如DAMA-DMBOK）和主数据/元数据管理实践
- 熟悉数据隐私法规（GDPR、HIPAA）并具备在企业数据平台（如Snowflake）实施治理的经验
- 拥有出色的跨部门领导、沟通和项目管理能力，能推动组织变革
申请策略
- 深入研究丹纳赫“持续改进”的企业文化和Cytiva在生命科学领域的使命，在申请材料中体现价值观契合
- 关注职位对“现场办公”的要求，评估并准备好前往克拉科夫工作的相关安排
- 重点展示领导或深度参与企业级数据治理框架（政策、流程、工具）设计实施的成功案例
- 用具体项目说明如何确保数据合规（如应对GDPR审计）和提升数据质量（如定义并追踪关键指标）
- 突出跨部门（业务、IT、法务）协作经验，以及通过沟通和影响力推动治理落地的能力
- 若对生命科学行业特定数据法规（如临床试验数据规范）不熟，可提前进行针对性学习
- 深入了解丹纳赫业务系统（DBS）和Cytiva的具体业务，在面试中展现业务洞察力
- 准备1-2个使用Collibra、Alation等主流治理工具解决实际问题的深度案例或思考
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出个人在其中的决策、行动和产生的量化影响
- 对于行为类问题（如推动变革、解决冲突），展示系统性思维：先理解各方诉求，再寻找共赢方案，最后通过试点和沟通逐步推广
- 在回答技术或法规问题时，结合具体行业（如生命科学）场景，展现将通用原则应用于特定业务环境的能力
- 请描述你设计并落地一个企业数据治理框架的全过程，遇到过哪些挑战，如何解决的？
- 当业务部门因效率考虑不愿配合新的数据质量标准时，你会如何沟通和推动？
- 你如何确保公司的数据处理活动持续符合GDPR等不断演变的法规要求？
- 请分享一个你使用数据治理工具（如Collibra）成功解决具体业务问题的例子
- 你如何定义和衡量数据治理项目的成功？请分享你用过哪些关键指标
职位点评
Watch Jobs