中国机械工业集团有限公司
主数据管理
主数据管理
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据治理
数据治理
Dama-Dmbok
Dcmm
Etl
Sap Mdm
Sql
主数据管理 (Mdm)
数据建模
数据质量管理
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
央企核心数据治理岗，技术与管理并重，职业发展空间大，稳定性高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比数据治理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1190 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 数据治理 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
负责集团主数据管理体系的规划与建设，包括制定标准规范、设计数据模型及编码规则
主导MDM平台的选型配置与运维，确保客户、供应商等核心数据的质量与一致性，并推动数据标准在各业务系统中的落地执行
最低要求
熟悉主数据管理方法论（DAMA-DMBOK、DCMM），理解各类数据区别
熟悉主流MDM平台（如Informatica MDM、SAP MDM），具备实施或配置经验
具备扎实的数据建模能力，能独立完成概念/逻辑/物理三层模型设计
掌握编码规则设计方法，熟悉国标/行标
精通SQL，熟悉ETL/数据集成工具
理解元数据、数据标准、数据安全等治理框架
具备较强的业务理解力与跨部门协调能力
工作职责
主数据体系建设：牵头客户、供应商、物料、组织、人员、财务等主数据域的识别与规划，制定主数据管理办法、标准规范与实施路线图
标准与编码设计：设计主数据分类体系、属性字典与编码规则（层级码 / 顺序码 / 混合码），对齐国标、行标及企业既有编码体系
模型设计：完成主数据概念模型、逻辑模型与物理模型设计，明确主数据与各业务系统数据的映射关系
全生命周期管理：制定主数据申请、审核、发布、变更、停用、归档的全流程规范，在 MDM 平台中配置审批流与版本管理
数据质量管理：制定清洗规则、去重合并策略与校验规则，建立完整性、唯一性、一致性、准确性、及时性质量指标体系，输出质量监控与整改报告
平台建设与运维：参与 MDM 平台选型、配置及日常运维，负责主数据分发、接口规范与各业务系统（ERP/CRM/SCM 等）的集成对接
治理协同：配合元数据、数据标准、数据安全等治理域建设，组织主数据标准宣贯培训，推动标准在业务侧落地执行
制度文档：编制主数据管理操作手册、接口文档、问题处理规范，形成可审计的治理档案
优先资格
有DCMM评估、央企/国企数据治理合规项目经验，或数据中台主数据域落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台高：依托国机集团这一央企巨头，接触海量核心业务数据，视野广阔
- 专业性强：深度参与数据治理体系建设，积累宝贵的方法论和实战经验
- 稳定性好：央企工作相对稳定，福利保障完善，适合长期职业发展
- 影响力大：主导的数据标准将影响整个集团的运营效率，成就感强
- 历史包袱重：需处理大量存量脏数据和异构系统，清理工作繁琐且复杂
- 要求全面：既懂技术又懂业务和管理，对综合素质要求极高
- 适合具备扎实数据理论基础、丰富实施经验，且擅长沟通协调、能在大型组织中推动变革的中高级数据专业人才
缺点 / 挑战
- 协调难度大：需推动多个业务部门执行统一标准，面临较大的沟通和阻力挑战
角色解读
- 纵向发展：成为首席数据官(CDO)或数据治理总监，负责集团整体数据战略
- 横向拓展：向数据架构师、大数据平台专家或数字化转型顾问方向发展
- 行业深耕：成为制造业或大型央企领域的数据治理专家，提供咨询与服务
- 搭建和维护集团级主数据管理体系，制定相关标准和流程
- 进行主数据模型设计与编码规则制定，确保数据标准化
- 负责MDM平台的配置、运维及与其他业务系统的集成对接
- 监控和提升主数据质量，解决数据不一致性问题
- 精通数据治理方法论（如DAMA、DCMM）及主数据管理理论
- 熟练掌握主流MDM平台（SAP/Informatica等）的实施与配置
- 具备扎实的数据建模能力和SQL编程技能
- 优秀的跨部门沟通协调能力，能推动业务侧执行数据标准
申请策略
- 了解国机集团的业务板块和数据现状，面试时可提出针对性见解
- 准备1-2个处理复杂数据治理难题的详细案例，使用STAR法则陈述
- 突出主导过的大型主数据治理项目，强调从0到1的建设过程
- 展示具体的数据质量提升成果（如数据准确率提升百分比）
- 列举熟悉的MDM平台和工具，以及数据建模的具体案例
- 强调跨部门协作经验和推动业务落地的成功案例
- 深入研读DCMM国家标准，争取获得相关认证
- 加强对SAP或Informatica等主流MDM平台的实操练习
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 强调“技术+管理”双轮驱动，不仅讲技术方案，更要讲沟通机制和制度保障
- 结合具体业务场景，展示对数据价值和企业战略的理解
- 请介绍你过往主导的主数据治理项目，遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
- 如何在大型企业中推动主数据标准的落地执行，特别是面对业务部门的抵触？
- 请谈谈你对DAMA-DMBOK和DCMM的理解，它们在实际项目中如何应用？
- 在设计主数据编码规则时，如何平衡灵活性与规范性？
- 复习数据治理核心理论，特别是主数据管理与参考数据的区别
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
85较高
作为央企巨头，提供具有竞争力的薪酬和完善的福利保障，薪资水平在北京地区属于市场中上，且稳定性极高。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的数据治理方法论（DCMM/DAMA）和主流MDM平台实施，是成为数据领域专家的理想跳板，职业成长路径清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈MDM、DCMM、DAMA-DMBOK、SQL、ETL、SAP MDM、Informatica
业务类型cost_center
工作生活
70中等
央企通常工作节奏相对互联网大厂更为平稳，但数据治理项目往往伴随跨部门协调压力，需做好一定强度的心理准备。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
通过提升集团数据质量和治理水平，直接支持国家高端装备制造行业的数字化转型，具有显著的社会价值和行业意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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