数据管理工程师的职业发展

(1)适用场景:适用于组织结构分散、独立性大、主数据管理灵活的情况。各业务单位数据管理自洽，跨业务协调需求少。

联邦主数据应用模式以核心多源系统为主要管理对象，具有较强的组织信息能力，源系统和主要责任部门具有较强的数据管理能力，支持系统的深度转换和开发，能够承担主数据管理的功能。

集中应用程序通常采用相对严格的主数据控制过程。主数据标准只需在统一的主数据管理系统中标记，并设置主数据申请、审批、分发等工作流程。同时，对于不同类型的主数据对象，考虑到主数据管理职责、主数据属性等因素，根据主数据对象设置差异化控制流程。集中应用模式通常支持建立独立的主数据运营团队，以确保集团或多层次组织的主数据一致性和核心业务系统之间的连接。

硬件设计团队的规模正在增加，因为设计复杂性成为指数的增长，市场窗口越来越窄。此外，全球化带来的日益激烈的竞争带来了对最佳工程师的需求。无论他们在哪里，跨区域、跨平台的共享设计过程在不同阶段的多种形式的数据已经成为常态。使用版本控制和数据管理的解决方案变得越来越重要。

DMP人群管理的“新人群包”可以帮助广告商快速选择用户类型。它分为五类：用户基础数据、用户行为数据、行业偏好数据、广告行为数据、用户兴趣偏好等。

平台采用B/S架构部署。采用集成编码实现各系统信息的标准化和可视化，采用物联网边缘计算设备实现设备层各子系统的互联互通和数据共享。

数据管理工程师的职业发展取决于个人技能、经验和市场需求。随着大数据和云计算技术的不断发展，对数据管理工程师的需求也在增加。未来，数据管理工程师有望在电子商务、物流等领域找到就业机会。