大数据技术年度总结范文 大数据工作人员年终总结(9篇)

总结是在一段时间内对学习和工作生活等表现加以总结和概括的一种书面材料，它可以促使我们思考，我想我们需要写一份总结了吧。写总结的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？以下是小编为大家收集的总结范文，仅供参考，大家一起来看看吧。

推荐大数据技术年度总结范文(推荐)一

二、本制度所称数据传输是指我省各级工商行政管理机关对批量信息数据或规定信息数据的发送、接收过程；数据检查是指对要发送数据和已接收数据的正确性、完整性、逻辑性检查；数据库管理是指对本工商行政管理机关和所属下级工商行政管理机关数据库的管理；数据安全是指对于数据传输和数据库的信息安全管理。

三、各级工商行政管理机关信息中心（含信息化归口管理部门，以下简称信息中心）负责牵头实施数据管理，工商行政管理机关各工作部门应加强数据录入、数据更新工作，不断提高数据应用工作水平，配合做好相关数据管理和质量保证工作。

四、数据传输

（一）信息中心应落实各级工商行政管理机关网络维护人员，明确管理职责，每日对网络运行情景进行检查，如实记录网络运行日志，发现网络运行故障及时予以排除，确保工商行政管理网络通畅运行。网络运行日志应包括运行日期、各个端口运行状况、服务器工作状况、通信设备工作状况、故障处理排除情景、职责人员签名等资料。

（二）网络维护人员对要发送信息、数据应进行最终检查，对有缺、错、漏项的应要求录入部门进行补正，对违反网络安全有关规定或存在安全隐患的应拒绝发送。信息数据发送完成后，应及时通知接收方查收。

（三）接收方网络维护人员应及时对接收数据进行检查，发现数据益出、数据断点、接收失败应及时排除问题并通知发送方重新发送，确保数据库的完整。

（四）不经过网络维护人员处理的直报信息、数据，由发送部门和接收部门按照上述要求进行处理，网络维护人员应给予技术帮忙。

（五）在启动应急预案时，网络维护人员应按照应急预案要求，确保网络畅通并及时发送、接收信息数据。

五、数据检查

（一）各级信息中心应按照《贵州省工商行政管理机关数据质量检查制度》规定的办法，定期或不定期组织数据质量检查，经过坚持不懈的开展这项工作，促进工商行政管理机关数据质量的不断提高。

（二）数据检查项目，应根据上级金信工程建设要求和本地开展电子政务建设的实际，针对存在的问题具体拟订。

（三）对于在数据检查中发现的数据质量问题，应在三个工作日内及时通报相关单位进行补正和重传，相关单位接到通报后，应在七个工作日内完成补正和重传工作，确因工作量大等原因，不能在七个工作日内完成的，应及时报告上级信息中心，并组织力量在最短时光内完成补正和上传工作。

（四）对于在检查中发现的擅自改变数据指标体系，擅自违反或扩大数据指标逻辑内涵进行处理的数据，应比照前款规定及时予以纠正和补传。

（五）各有关部门对于数据质量检查和补正上传工作应当积极配合，不得设置人为障碍或无故拖延。

六、数据库管理

（一）各级工商行政管理机关信息中心应指定专人负责对数据库的管理，数据库管理人员应明确管理职责，定时对数据库进行检查，检查情景应记入运行日志。

（二）数据库管理人员应视工作量情景，以不影响工作为原则，每1～5天进行一次数据备份。不得因数据备份不及时、不完整造成工作损失。

（三）数据库管理人员发现数据库不安全隐患或xx威胁时，应采取措施加以预防或制止，必要时能够切断用户接入并向有关领导报告，安全隐患或xx威胁消除后，应及时将切断用户接入。

（四）计算机使用人员应自觉理解数据库管理人员的监督，不得在非涉密计算机上录入、传输、查询、保存涉密信息数据，不得在非涉密计算机上安装、运行涉密程序、软件，不得使用非涉密计算机联接、访问涉密信息网络。未经许可，不得擅自下载、安装、使用与工作无关的程序、软件。

（五）数据库批量录入、查询必须做好书面记录，如实记载录入查询的时光、数量、录入查询人姓名等有关情景。

（六）数据库中的过期、冗余数据每半年进行一次清理，清理中发现需要删除的数据，应书面报省局信息中心，经核对批准后方能进行。未经正式批准，不得擅自删除数据。

（七）数据库上传和接收数据，按照本规定第四条办理。

七、各级信息中心应采取切实有效的措施，保证工商行政管理数据标准的贯彻执行。在应用中发现数据指标体系有不满足、不适应工作需要的问题，应及时书面报省局信息中心，由省局信息中心统一做出修改。不得擅自增加、减少或改变数据结构。

八、数据管理职责

（一）因违反上述规定导致工商行政管理机关行政许可出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关行政许可过错职责追究暂行办法》追究有关人员的职责；因违反上述规定导致工商行政管理机关行政执法出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关执法过错职责追究办法》追究有关人员的职责。

（二）因违反上述第四条第（二）款、第六条第（三）款、第（四）款规定，造成泄密的，依据国家安全保密和计算机安全管理有关规定追究有关人员的职责。构成犯罪的，移送司法机关追究刑事职责。

（三）除以上情形以外，如违反上述规定，视情景每次扣减该单位绩效分1～5分，个人职责的追究办法，由被扣分单位研究决定。

九、本规定适用于我省各级工商行政管理机关的各类信息数据管理。

十、本规定自公布之日起执行。

推荐大数据技术年度总结范文(推荐)二

职责：

1,维护数据库的日常运维、数据安全、性能优化、故障处理及前沿技术研究,包括备份和恢复，容灾策略，水平扩展，性能优化，日志分析，数据迁移等。

2,精通大规模linux环境下数据库运营和维护。

3.开发数据库自动化运维平台。

4.定期进行性能检测、分析、调优、保障数据库系统高效安全及稳定运行。

5.配合完成特殊需求，如数据提取，数据修改及报表相关开发。

6.领导交办的其他事宜。

任职资格：

1.全日制大学本科以上学历，熟悉关系型数据库理论者优先;

2.熟悉mysql数据库的架构原理，能熟练进行数据库设计、开发、维护和调优;

3.熟悉linux操作系统,有sql开发经验者优先;

4.具有较强的基于mysql数据库的分析能力;

5.具有广阔的技术视野，对新技术有很强的敏感性;

6.有大数据部署实施经验者优先考虑，了解redis，mongodb，hadoop优先;

7.掌握shell、perl、python中至少一种语言。

8.工作细致，性格稳定，良好的学习能力、沟通能力和团队协作能力。

推荐大数据技术年度总结范文(推荐)三

职责：

1. 从海量数据中提取关键信息，挖掘有效用户特征。

2. 负责日常运维维护工作，监控数据特征，监控异常点。

3、参与设计开发模型、策略的监控报表，对于模型进行监控并可以跟进调优。

4、对业界的机器学习算法和应用有广泛了解并且能够跟踪最新进展。

5、上级交办的其他工作。

应聘要求：

1、统计、数学，计算机等专业本科以上学历，3年以上数据分析工作经验。

2、熟悉机器学习、分类算法等金融量化分析有一定研究。

3、熟练掌握sql、sas、python及相关统计进行分析的工具，coding能力较强, 有java和kettle语言编程经验的优先。

4、良好的沟通能力和团队合作精神，有一定的组织协调能力和较好的抗压能力;

5、对数据敏感，分析数据，抽象问题，对于把大数据和人工智能分析的结果能够应用到实际业务场景商业价值具有强烈的热情;

6、有消费金融行业数据分析从业经验或曾任职知名消费金融企业者优先。

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第一章 总 则

第一条 为适应集团信息化发展要求，充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务，保证各类信息合理、有序流动和信息安全，确保集团信息化建设快速协调有序安全发展，根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》(中平?2013?188号)、等规定，特制定本管理办法。

第二条 本办法适用于集团各职能部室，直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位(以下简称各单位)。

第二章 管理范围

第三条 本办法管理范围包括：各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据，以及为其供给支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。

第三章 组织机构和工作机制

第四条 集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层，负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法，负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室(以下简称集团信息办)负责集团数据管理的监督、检查和考核，指导集团数据管理工作，查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理

工作。中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司(以下简称信通公司)作为技术支撑及运维部门，负责集团数据中心的运维和运营工作。

第四章 数据分级管理

第五条 根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队(车间)级应用系统和数据分别制定管理标准。

第六条 集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队(车间)级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。

数据管理制度范文 数据管理制度怎样写

第五章 数据标准管理

第七条 集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。

第八条 数据编码和接口标准应贴合以下要求：

(一)数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性;

(二)接口应实现对外部系统的接入供给企业级的支持，在系统的高并发和大容量的基础上供给安全可靠的接入;

(三)供给完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止很多访问，以及很多占用资源的情景发生，保证系统的健壮性;

(四)供给有效的系统可监控机制，使得接口的运行情景可监控，便于及时发现错误并排除故障;

(五)保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统平滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时供给系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性;

(六)在进行扩容、新业务扩展时，应能供给快速、方便和准确的实现方式。

第六章 数据资源管理

第九条 基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设，造成资金浪费、设施利用率低等问题，各单位应充分利用集团数据中心资源，集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。

(一)各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。

(二)集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设，满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。

(三)各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要职责部门，要保证信息机房各项运行指标到达集团要求。

第十条 计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”，实现集团数据共享和集成，提升数据安全防护等级，各单位所需计算和存储资源，要统一使用集团数据中心的云计算资源，做到资源集中、高效利用。

(一)现有的集团级应用系统及数据(安全监测系统除外)、各单位应用系统及数据(直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外)要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案，并报集团信息办批准后实施。

(二)新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储，所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求，确需购臵服务器或存储的，需报请集团领导批准，由集团信息办备案后，按集团采购管理相关规定执行。

(三)对于当前集团网络不具备实施条件的单位，可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心，并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后，新建系统需要集中部署、分级管理。

第十一条 办公终端资源集中管理。为了提高办公效率、降低办公成本、实现节能降耗，集团级应用系统要统一使用集团数据中心云桌面，并在厂矿和区队(车间)级应用系统中逐步实现全面使用。

(一)各单位新建系统所需计算机和新增办公用计算机要使用集团数据中心云桌面。

(二)原有集团推广的应用系统所使用的计算机，以及各单位在用的计算机，分别由应用系统主管部门和各单位按年度提出云桌面更换计划，逐步完成云桌面更换工作;集团信息办负责协调和监督。

(三)各单位申请云桌面使用，应与信通公司签订租用协议，由信通公司负责云桌面运维，各单位信息管理部门负责本单位云桌面管理。

(四)对于当前集团网络不具备实施云桌面替换条件的单位，应协同集团相关部门接入集团网络或建设集团区域性数据分中心。在网络接入后或集团区域性数据分中心建成后，按计划完成云桌面的部署工作。

第十二条 各单位使用资源应按集团规定支付相关费用。

第七章 数据分析管理

第十三条 数据分析是采取科学合理的方法，利用现代信息技术手段，对计算机应用系统生成的数据进行分析，充分发掘数据中蕴涵的信息，用数据描述现状，预测趋势，规范生产行为，优化管理流程，加强经营监管，供给决策支持。

第十四条 集团信息化领导小组应加强对各单位数据分析的指导，鼓励各单位结合自身实际，充分利用“大数据”技术，自行组织开发业务选题和数据模型，组织经验交流，提高分析水平。集团信息办要做好数据分析引导和管理工作，为集团安全生产、经营管理工作服务。基层各单位要充分挖掘和利用现有数据资源，不断探索和创新数据分析方法，规范数据分析程序，提高数据分析质量，做好本单位各项应用的数据分析工作。

第十五条 集团级数据分析、处室级数据分析和厂矿级数据分析分别由集团信息办、相关业务处室和各基层单位负责策划和实施，集团信息化领导小组负责监督和考核。

第八章 数据应用管理

第十六条 数据应用是指利用数据分析的成果，查找存在问题，开展业务运转状况评估，提出改善措施，提高管理水平，规避管理风险。

第十七条 各级信息管理部门应加强数据应用。集团信息办负责代表集团对各单位以及单位之间数据共享应用的统一规划并制定标准。各单位要严格按部门、按层级落实数据应用工作，对数据进行科学统计、分析、挖掘和应用，为各级领导决策供给依据。

第九章 数据安全管理 第十八条 各级信息管理部门应建立数据安全管理制度及相关措施，主要包括：数据访问的身份验证、权限管理及数据的加密、保密、日志管理、网络安全、容灾备份等。

第十九条 为统一规范操作权限，各单位应明确工作人员的录入权限、访问权限及维护权限的管理部门，任何人不得擅自设立、变更和注销。

第二十条 各级信息管理部门要指定专人负责系统数据及介质资料的安全管理工作。要加强数据库的安全管理，制定和明确管理员用户和数据查询用户的操作权限及规程。

第二十一条 对数据的各项操作至少要建立运行日志，严格监控操作过程，对发现的数据安全问题，要及时处理和上报。管理员应掌握和运用数据库访问审计技术，实现对数据库操作的监测和追溯。

第二十二条 各级信息管理部门要加强用户身份验证管理、网络安全管理，采取严格措施，做好计算机xx的预防、检测、清除工作，建立针对网络攻击的防范措施，保证数据传输和存储安全。

第二十三条 各级信息管理部门要加强数据的容灾备份工作，建立数据容灾备份机制，保障系统应急恢复和数据溯源。重要数据要上传至集团数据中心备份。

第十章 附 则

第二十四条 本办法解释权归集团。

第二十五条 本办法自本文印发之日起执行。

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职责：

1、日常数据监控，包括日报设计、开发、维护等，完善数据报表体系，及时准确监控运营状况，并提供专业分析报告;

2、针对运营环节中的问题、薄弱环节和漏洞，做详细分析报告以及优化方案的推进执行;

3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为业务运营提供支持;

4、数据驱动运营，通过业务数据分析得到有价值的信息，为公司运营决策、产品方向、运营策略提供数据支持。

任职要求：

1、本科学历须211院校以上，硕士及以上学历不限院校，审计、统计、数学等专业背景优先;

2、三年(含)以上数据分析或运营管理的相关工作经验;

3、【懂业务】对数据驱动业务有深入理解，有很强的数据处理及数理统计分析能力，对数据与业务方面有足够敏感性，有较强的逻辑分析能力，有较强的独立思考能力;

4、【懂分析】有一定的数据统计和数据挖掘专业知识，具备利用数据分析问题、解决问题的能力;使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法;

5、【懂工具】精通使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(sas、spss、eviews、r、python等的一种或多种)，精通sql，熟悉数据采集，具备大数据处理能力，掌握hive等相关数据工具;

6、熟悉报表工具，并可以熟练设计并开发报表;

7、具有互联网业务行业项目经验的相关经验者优先考虑，有用户行为数据分析经验者、团队管理或新人指导经验者优先。

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职责：

1、负责公司大数据平台建设;

2、根据业务需求，制定数据仓库和数据分析平台的实施和持续更新;

3、攻克技术难关，保证大数据系统的稳定运行;

4、完成大数据产品的开发。

职位要求：

1、计算机相关专业全日制专科及以上学历，大数据相关经验;

2、熟悉java或scala语言，熟悉spark，hadoop，kafka，hive，hbase，zookeeper等大数据相关技术;

3、精通sql语句并对redis，mongodb等nosql数据库有一定经验;

4、对于高并发、高稳定可用性、性能、大数据处理有过实际项目产品经验者优先;

5、责任心强，工作踏实，有团队协作精神，沟通能力强者优先。

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职责：

1.负责oracle、sqlsever等数据库的实时数据处理、故障分析出来，性能优化等;

2.定位和解决数据集群组件性能和高可用问题，协助数据集群监控系统的开发;

3.深入探索业务数据，创造性的思考和发现问题，能够提出有效解决方案，协助新项目的预研和开发，数据驱动业务，

4.负责公司内外部各数据的接入和清洗处理。

任职资格：

1、计算机相关专业，本科及以上学历，1年以上hadoop开发经验，对分布式计算理论有深刻理解。

2、熟悉linux开发环境，熟练java、scala编程，有良好的编码习惯;

3、熟悉hadoop、hbase、hive、spark、kafka等系统相关技术原理与实现;

4、熟悉mysql、sql server、oracle开发环境，对sql语句相当熟练，具备sql调优能力;

5、有大数据运维相关经验优先

6、具备良好的沟通能力、学习能力、分析解决问题能力;

7、英语熟练优先

推荐大数据技术年度总结范文(推荐)八

职责：

1 研究企业数据，进行数据挖掘和用户行为分析，为公司运营方向提出方案和建议。

2 通过先进的技术手段、科学的数据建模方式，对大数据进行挖掘、研究、分析、创新和优化;

3 和软件工程师对接，提出研发需求，并指导建立数据挖掘系统，协助完成模型系统的设计、测试和优化。

4 设计移动平台功能，开发新产品

5 完成领导交代的其他工作事项。

岗位要求：

1、大学本科及以上学历，数学、统计学、等相关专业;

2、3年以上数据挖掘或数据分析工作经验，有互联网、大数据行业从业经验者优先;

3、熟悉sas、spss 、sql、matalab等至少一种数据处理工具;

4、具备良好的沟通能力和业务素质，能独立构建模型完成分析工作;

5、具有良好的数据敏感度，对数据挖掘工作积极主动、有持久的热情和兴趣;

推荐大数据技术年度总结范文(推荐)九

职责：

1、参与需求调研，负责开展专项业务分析，数据开发工作;

2、负责数据支撑工作，从事数据库开发，报表设计和实现;

3、负责相关数据库设计的编写等工作;

4、参与项目的实施，负责数据结果提交、测试反馈与优化;

5、运营及决策提供业务分析及数据支持;

6、参与建立采集、转换、整合数据，与展现开发报表分析的数据设计流程，并应用于实际操作中。

任职要求：

1、本科以上学历，计算机相关专业，掌握sql语言，至少熟练使用过一种数据库;

2、熟悉etl的概念和流程，至少熟练使用过一种etl工具(odi,informatica,kettle等);

3、系统学习过数据库原理，对关系模型设计有一定认识更佳;

4、良好的逻辑思维能力，敏锐的数据洞察力，较强的总结归纳能力;

5、持有ocp认证、ocm、数据库工程师、spss、sas、cda任意一种证书者优先;

6、具备交通行业数据分析或经营分析相关大数据系统项目优先。