MÔ TẢ CÔNG VIỆC:

* Quản lý dữ liệu doanh nghiệp và các quy trình liên quan trong hệ sinh thái THP: Đảm bảo tính toàn vẹn và đầy đủ của dữ liệu, cung cấp thông tin hoạt động chính xác và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

- Nâng cao thực hành quản lý dữ liệu:

+ Xác định và tinh chỉnh chiến lược dữ liệu hàng năm phù hợp với nhu cầu hiện tại của tổ chức, hoạt động kinh doanh và tạo giá trị cho các bên liên quan.

+ Thiết kế hệ thống và quy trình ghi nhận, lưu trữ, báo cáo dữ liệu để đảm bảo tính toàn vẹn và hiệu quả từ khâu ghi nhận đến báo cáo.

- Phát triển bảng điều khiển dữ liệu tập trung:

+ Tạo và tối ưu hóa bảng điều khiển (dashboard) phản ánh chính xác hoạt động, giá trị tạo ra và chỉ số đánh giá của từng đơn vị kinh doanh (BU).

+ Đảm bảo dữ liệu được trình bày rõ ràng để hỗ trợ ra quyết định sáng suốt.

+ Hỗ trợ toàn bộ tổ chức sử dụng một nguồn dữ liệu duy nhất, đáng tin cậy và được cập nhật kịp thời.

- Dẫn dắt và thực hiện các dự án phân tích dữ liệu:

+ Phân tích chuyên sâu siêu dữ liệu (meta-data) của hệ sinh thái để tìm kiếm cơ hội tạo giá trị bằng cách liên kết nhiều nguồn dữ liệu.

+ Khởi xướng các dự án phân tích và quản lý chúng nhằm mang lại giá trị cho các bên liên quan.

YÊU CẦU CÔNG VIỆC:

- Trình độ Kỹ thuật:

• Kiến trúc và Kỹ thuật Dữ liệu: Chuyên môn trong thiết kế và triển khai các kiến trúc dữ liệu vững chắc, bao gồm giải pháp kho dữ liệu (data warehousing) và các phương pháp lưu trữ dữ liệu hiện đại.

• Tích hợp Dữ liệu: Thành thạo trong việc tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, đảm bảo luồng dữ liệu diễn ra liền mạch giữa các nền tảng và hệ thống khác nhau.

• Công cụ và Công nghệ: Kinh nghiệm thực tế với các công cụ quản lý dữ liệu, quy trình ETL, cũng như hiểu biết về công nghệ dữ liệu lớn (big data) và các nền tảng đám mây.

- Kỹ năng Chiến lược và Quản trị:

• Phát triển Chiến lược Dữ liệu: Khả năng xây dựng và triển khai chiến lược dữ liệu toàn diện phù hợp với mục tiêu của tổ chức.

• Quản trị Dữ liệu: Kinh nghiệm thiết lập khung quản trị dữ liệu, bao gồm xây dựng chính sách, quản lý dữ liệu và tuân thủ quy định.

• Quản lý Chất lượng Dữ liệu: Thành tích đã được chứng minh trong việc triển khai các quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu để duy trì tính chính xác, nhất quán và đáng tin cậy.

- Hiểu biết về Mô hình Trưởng Thành Quản lý Dữ liệu:

• Đánh giá Trưởng Thành: Nắm vững mô hình Data Management Maturity Model (DMM) và kinh nghiệm thực hiện đánh giá mức độ trưởng thành để xác định khoảng trống và các lĩnh vực cần cải thiện.

• Cải tiến Quy trình: Khả năng phát triển và thực hiện kế hoạch nâng cao mức độ trưởng thành trong quản lý dữ liệu của tổ chức lên Level 3, tập trung vào việc chuẩn hóa và tài liệu hóa các thực hành dữ liệu.

- Quản lý Dự án và Thay đổi:

• Lãnh đạo Dự án: Khả năng dẫn dắt các dự án dữ liệu phức tạp từ giai đoạn khởi tạo đến hoàn thành, đảm bảo sự phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

• Thúc đẩy Thay đổi: Kỹ năng quản lý thay đổi trong tổ chức, đặc biệt trong quá trình chuyển đổi sang các quy trình và hệ thống dữ liệu mới.

- Kỹ năng Giao tiếp và Hợp tác:

• Kết nối với Các Bên Liên Quan: Khả năng truyền đạt hiệu quả các chiến lược và sáng kiến dữ liệu tới cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật.

• Hợp tác Liên Phòng Ban: Kinh nghiệm làm việc phối hợp với nhiều bộ phận, bao gồm CNTT, vận hành và các đơn vị kinh doanh để thúc đẩy các sáng kiến tập trung vào dữ liệu.

- Kiến thức về Quy định và Tuân thủ:

• Tiêu chuẩn Ngành: Hiểu biết về các tiêu chuẩn và quy định quản lý dữ liệu liên quan đến lĩnh vực sản xuất và bất động sản.

• Triển khai Tuân thủ: Kinh nghiệm đảm bảo các thực hành dữ liệu tuân thủ đầy đủ các yêu cầu pháp lý và quy định có liên quan.

- Bằng cấp nâng cao: Bằng cử nhân hoặc thạc sĩ trong các lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Khoa học Máy tính, Hệ thống Thông tin, Kỹ thuật, Quản trị Kinh doanh, Toán học hoặc các ngành liên quan.
- Hệ thống Quản lý Cơ sở Dữ liệu (DBMS):

• Thành thạo SQL và NoSQL: Khả năng thiết kế, triển khai và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (MySQL, PostgreSQL) và cơ sở dữ liệu phi quan hệ (MongoDB) để xử lý nhiều loại dữ liệu và cấu trúc khác nhau.

• Giải pháp Kho Dữ liệu: Kinh nghiệm phát triển và duy trì kho dữ liệu giúp tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, hỗ trợ truy xuất và phân tích hiệu quả.

- Tích hợp Dữ liệu và Quy trình ETL:

• Chuyên môn về Công cụ ETL: Kỹ năng sử dụng các công cụ Extract, Transform, Load (ETL) để tối ưu hóa quá trình di chuyển và tích hợp dữ liệu trên nhiều nền tảng.

• Phát triển Hệ thống Luồng Dữ liệu: Khả năng xây dựng và quản lý pipeline dữ liệu, đảm bảo luồng dữ liệu diễn ra liền mạch, hỗ trợ phân tích và báo cáo theo thời gian thực.

- Ngôn ngữ Lập trình và Scripting:

• Python và R: Thành thạo trong việc xử lý dữ liệu, phân tích và tự động hóa các tác vụ liên quan đến dữ liệu.

• Shell Scripting: Kinh nghiệm viết script để tự động hóa các tác vụ quản lý dữ liệu và hệ thống.

- Điện toán Đám mây và Công nghệ Dữ liệu Lớn:

• Nền tảng Đám mây: Hiểu biết về các dịch vụ đám mây như AWS, Azure, Google Cloud để cung cấp giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu có thể mở rộng.

• Công cụ Dữ liệu Lớn: Kiến thức về các công nghệ như Hadoop, Spark, Kafka để xử lý tập dữ liệu lớn và luồng dữ liệu thời gian thực.

- Bảo mật Dữ liệu và Tuân thủ Quy Định:

• Giao thức Bảo mật: Hiểu biết về mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập, và các biện pháp bảo mật khác để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

• Tuân thủ Quy Định: Nhận thức về các tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu và quy định liên quan đến ngành sản xuất và bất động sản, đảm bảo doanh nghiệp tuân thủ đầy đủ.

- Công cụ Trực Quan Hóa Dữ liệu và Báo Cáo:

• Công cụ BI: Thành thạo các nền tảng như Tableau, Power BI để tạo dashboard tương tác và báo cáo thể hiện thông tin dữ liệu phức tạp một cách trực quan.

- Hệ thống Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP):

• Tích hợp ERP: Kinh nghiệm trong việc tích hợp và quản lý dữ liệu trong hệ thống ERP, đảm bảo luồng dữ liệu thống nhất giữa các chức năng kinh doanh.

- Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA):

• Công cụ RPA: Kiến thức về công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot để giảm bớt các tác vụ lặp lại, nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong quản lý dữ liệu.

- Công cụ Quản lý Dự án và Hợp tác:

• Phương pháp Agile: Hiểu biết về quản lý dự án Agile và các công cụ như Jira, Trello để giám sát dự án dữ liệu và thúc đẩy hợp tác liên phòng ban.

- Thông thạo tiếng Anh và tiếng Việt ở mức học thuật. Có khả năng giao tiếp trôi chảy bằng cả hai ngôn ngữ trong bối cảnh kinh doanh và kỹ thuật.

- Tối thiểu 8-10 năm làm việc trong các vai trò quản lý dữ liệu, với kinh nghiệm đáng kể trong ngành sản xuất.

- Có kinh nghiệm dẫn dắt đội ngũ dữ liệu và quản lý các dự án dữ liệu quy mô lớn.