Senior Specialist, Merchandising Business Integration, Product Data

优缺点分析

角色解读

• 从数据治理执行者成长为数据治理专家，深入掌握商品数据全链条
• 可向数据治理经理或商品业务整合经理方向发展，负责更大范围的数据策略与团队管理
• 积累跨部门经验后，可转向商业分析、供应链管理或数字化产品管理等更广泛的业务领域
• 负责产品数据框架的构建与分类，建立统一的数据标准，确保各商品系统之间数据的一致性
• 监控和管理数据质量，通过看板、工具和流程改进确保产品数据的准确性、及时性和完整性
• 协调商品、计划、供应链、数字等跨职能团队，推动数据清洗、标准化和流程设计，支撑关键战略项目的落地
• 作为全球与本地之间的桥梁，反馈本地需求给全球团队，同时推动全球数据治理工具在本地的采纳和培训
• 具备优秀的数据分析和逻辑思维能力，能够将复杂业务需求转化为结构化数据框架
• 精通Excel和PPT，能处理大数据集、进行数据质量检查，并制作清晰的管理层汇报材料
• 出色的英语书面和口语沟通能力，能与全球团队高效协作
• 强大的跨团队协作和利益相关者管理能力，能主导讨论并推动集体决策

申请策略

• 建议针对耐克的运动文化表达热情，体现与品牌价值观的契合
• 在简历中明确写出现有岗位与数据治理的关联，强调对商品业务的理解
• 突出数据治理、数据质量管理或数据标准化相关项目经验，量化成果
• 强调跨部门协作和利益相关者管理的实例，展示推动决策的能力
• 体现英语沟通能力，如国际合作项目或英文文档撰写经验
• 展示高级Excel技能，如数据透视表、复杂公式、宏等，以及PPT汇报能力
• 学习数据治理框架，如DAMA、DCAM等，了解行业最佳实践
• 提升SQL或数据分析工具（如Python、Tableau）能力，增强数据分析硬技能

面试指南

• 采用STAR法则描述场景、任务、行动和结果，突出你的角色和量化成果
• 展现冲突解决思路：倾听各方需求、寻找共同目标、建立数据标准、取得共识
• 强调以业务价值为导向，说明数据治理如何支持更快更智慧的商品决策
• 请分享一个你主导跨部门数据治理项目的案例，你是如何推动执行的？
• 当不同团队对数据定义产生分歧时，你如何处理？
• 如何向非技术背景的高管解释复杂的数据质量问题？
• 你使用什么工具进行数据分析？请举例说明Excel的高级用法
• 你如何理解耐克大中华区的业务特点对数据治理的要求？