数据产品经理（制造业数据分析方向）

1负责生产、销售、采购、质量、设备、仓储等制造业务领域的数据产品规划、设计与落地，建设经营分析平台、生产运营看板、质量分析、设备分析、库存分析、指标体系等数据产品。 2深入生产制造一线，理解生产计划、生产执行、质量检验、设备管理、仓储物流等核心业务流程，能够将业务问题转化为数据需求、指标口径、分析模型及数据产品方案。 3负责业务指标体系和数据分析模型设计，明确指标定义、计算逻辑、分析维度、数据来源及业务责任，实现指标口径统一和数据可追溯。 4结合数据仓库建设，参与业务数据模型设计，能够基于实际业务进行事实表、维度表、公共指标层及主题数据集设计，推动数据能力沉淀与复用。 5主动通过数据分析识别制造过程中的效率、质量、成本、库存、交付等问题，能够从现象定位原因、形成分析结论，并提出可执行的业务改善建议。 6建立数据化运营机制，围绕产能利用率、产量达成、良率、生产成本、库存周转、设备效率、交期达成等关键指标，持续跟踪业务改善效果，真正实现数据赋能业务。 7独立完成或参与复杂数据分析需求，包括数据取数、SQL分析、指标验证、异常排查、数据核对等工作，具备较强的数据问题定位能力。 8协同业务、IT、数据开发及系统实施团队，推动数据需求从业务梳理、模型设计、数据开发、报表展示到业务应用的完整落地，并持续迭代优化。

1本科及以上学历，3年以上数据产品、数据分析、数据仓库或工业数据相关工作经验，有制造业、化工行业相关经验者优先。 2必须熟悉离线数据仓库整体架构及数据处理流程，理解从业务系统数据采集、ODS、DWD、DWS到ADS等常见数仓分层设计，能够理解ETL/ELT、数据清洗、数据加工、调度及数据服务的完整链路。 3必须精通维度建模理论并具备实际建模经验，熟悉事实表、维度表、粒度、指标、退化维度、缓慢变化维、星型模型、雪花模型等概念，能够根据制造业实际业务设计合理的数据模型。 4必须具备较强的SQL代码编写能力，能够独立完成多表关联、复杂聚合、窗口函数、分组分析、同比环比、累计计算、数据去重及异常数据排查等复杂SQL开发。 5必须具备数据分析产品实际赋能业务的落地经验，不能仅停留在报表开发或需求承接层面，需要有通过数据分析发现业务问题、推动业务改善，并能够说明实际业务价值或改善结果的项目经验。 6具备扎实的数据分析能力，能够围绕业务目标建立分析框架，通过数据拆解、维度下钻、趋势分析、对比分析、结构分析等方式定位业务问题。 7熟悉FineBI、FineReport或其他主流BI工具，能够完成复杂报表、可视化分析页面及数据产品原型设计；精通FineBI、FineReport者优先。 8熟悉ERP、MES、WMS、QMS、CRM、SRM等制造业常见业务系统中的一种或多种，能够理解业务数据从系统产生到数据仓库再到分析应用的全过程。 9具备较强的业务理解和抽象能力，能够将业务人员提出的零散需求转化为标准指标、分析模型、数据模型及可复用的数据产品能力。 10具备良好的跨部门沟通、推动和项目协同能力，能够与生产、质量、销售、采购、计划、财务及IT团队高效协作。 11对工业数字化、智能制造、精益生产、数据治理及AI数据应用等领域有持续学习意愿，具备较强的自我驱动力。