Data Management Professional
 |
| متخصص في إدارة البيانات |وظائف شركة سوداني |
Job Description
Job Title Data Management Professional
Sector Technical
Division IT
Section BI & Big Data
Unit Data Management
Report To BI & Big Data Senior Manager
Main Job Purpose:
The primary objective of this role is to oversee and optimize large data volumes to enhance business operations, decision-making, and strategic initiatives. The role involves ensuring data governance, quality, and integration while collaborating with cross-functional teams for data accuracy and accessibility.Additionally, maintain the availability, integrity, and reliability of BI and data systems, and improve automation and productivity in data processing and backups.
Duties & Responsibilities:
1. Design, implement, and manage Big Data platforms using the Cloudera ecosystem (Hadoop, Spark,
Hive, Impala, Kafka) to ensure efficient data processing and storage.
2. Optimize data pipelines and workflows to handle large-scale, high-velocity data from diverse
sources (e.g., network logs, CDR/EDR, customer data, and billing systems), ensuring timely and
accurate data availability.
3. Implement and maintain data virtualization solutions to provide unified, real-time access to
distributed data sources without physical data movement, enhancing data accessibility and
integration.
4. Collaborate with stakeholders to create virtual data layers that simplify data access and integration
for analytics and reporting.
5. Design and build Lakehouse architectures that combine the best of data lakes and data warehouses,
enabling scalable storage, advanced analytics, and structured data management.
6. Leverage technologies like Apache Iceberg or Apache Hudi to ensure data reliability, consistency,
and performance.
7. Develop and implement data governance policies, standards, and procedures to ensure data
integrity, security, and compliance with regulatory requirements.
8. Define and enforce data ownership, accountability, and stewardship across the organization.
9. Monitor, analyze, and improve data quality by identifying and resolving inconsistencies, duplicates,
and errors, ensuring reliable and accurate data.
10. Establish data quality metrics and perform regular audits to ensure data accuracy and reliability.
11. Design and maintain data integration processes to consolidate data from multiple sources (e.g.,
CRM, billing systems, network data) into a centralized data repository.
12. Collaborate with IT teams to develop and optimize ETL (Extract, Transform, Load) pipelines.
13. Collaborate with data scientists and analysts to enable advanced analytics, machine learning, and
AI-driven insights using Big Data platforms.
14. Develop and maintain scalable data models and pipelines to support predictive and prescriptive
analytics.
15. Maintain privacy and security measures are in place to protect sensitive customer and business
information.
16. Stay updated on industry regulations (e.g., GDPR, CCPA) and ensure compliance in all data
management practices.
17. Partner with cross-functional teams, including IT, marketing, finance, and operations, to align data
management strategies with business goals.
18. Provide training and support to end-users on data tools, systems, and best practices.
Behavioral Competencies
1. Communication: Effectively convey information to technical and non-technical stakeholders.
2. Collaboration: Collaborate effectively with cross-functional teams.
3. Analytical Skills: Ability to analyze complex data and derive actionable insights.
4. Customer Focus: Prioritize customer needs in data management practices.
5. Accountability: Take responsibility for data integrity and accuracy.
6. Creativity: Develop innovative solutions for data challenges.
Technical Competencies
1. Data Warehouse Design and Modeling: Expertise in designing and modeling data warehouses for
efficient storage and retrieval.
2. Unix/Linux: Proficient in managing and optimizing data processes on Unix/Linux systems.
3. Mediation and Billing Systems: Knowledgeable in mediation and billing systems for accurate data
processing.
4. Requirements Gathering and Consolidation: Skilled in gathering and consolidating requirements
for comprehensive data management.
5. Big Data Technologies: Experienced with Cloudera, Hadoop, Spark, Kafka, and Airflow for large-scale data management.
6. Data Virtualization and Lakehouse Architectures: Proficient with data virtualization platforms and
Lakehouse architecture (e.g., Apache Iceberg, Apache Hudi) for unified data access.
Qualifications
Education
A bachelor’s degree in computer science, Information Systems, Computer Systems &
Network, Telecommunication, or a related field.
Experience
• 3-5 years of experience in data management, Big Data technologies, and modern data
architecture, preferably in the telecommunications industry.
• Hands-on experience with database systems (SQL, NoSQL), data warehousing, and ETL
tools.
• Experience in data visualization tools (Tableau, Power BI) and programming languages
(Shell Script, Python, R).
• Experience in the Cloudera ecosystem (Hadoop, Spark, Hive, Impala, Kafka) and related
Big Data tools.
Certificates Certification in data management (CDMP, DAMA) is preferred.
Language Fluent in both English and Arabic (Written & Spoken).
متخصص في إدارة البيانات
الوصف الوظيفي
المسمى الوظيفي: أخصائي إدارة بيانات
القطاع: فني
القسم: تكنولوجيا المعلومات
القسم: ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة
وحدة إدارة البيانات
المسؤولية: مدير أول ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة
الغرض الرئيسي من الوظيفة:
الهدف الرئيسي من هذه الوظيفة هو الإشراف على كميات البيانات الضخمة وتحسينها لتعزيز عمليات الأعمال، واتخاذ القرارات، والمبادرات الاستراتيجية. يشمل هذا الدور ضمان حوكمة البيانات وجودتها وتكاملها، والتعاون مع فرق متعددة الوظائف لضمان دقة البيانات وإمكانية الوصول إليها. بالإضافة إلى ذلك، الحفاظ على توافر أنظمة ذكاء الأعمال والبيانات وسلامتها وموثوقيتها، وتحسين الأتمتة والإنتاجية في معالجة البيانات والنسخ الاحتياطي.
المهام والمسؤوليات:
1. تصميم وتنفيذ وإدارة منصات البيانات الضخمة باستخدام نظام Cloudera البيئي (Hadoop، Spark، Hive، Impala، Kafka) لضمان كفاءة معالجة البيانات وتخزينها.
٢. تحسين قنوات البيانات وسير العمل للتعامل مع البيانات واسعة النطاق وعالية السرعة من مصادر متنوعة (مثل سجلات الشبكة، وسجلات تسجيل المكالمات/تسجيل المكالمات الإلكترونية، وبيانات العملاء، وأنظمة الفوترة)، مما يضمن توافر البيانات بدقة وفي الوقت المناسب.
٣. تنفيذ وصيانة حلول المحاكاة الافتراضية للبيانات لتوفير وصول موحد وفي الوقت الفعلي إلى مصادر البيانات الموزعة دون الحاجة إلى نقل البيانات ماديًا، مما يعزز إمكانية الوصول إلى البيانات وتكاملها.
٤. التعاون مع الجهات المعنية لإنشاء طبقات بيانات افتراضية تُبسط الوصول إلى البيانات وتكاملها لأغراض التحليلات وإعداد التقارير.
٥. تصميم وبناء هياكل Lakehouse التي تجمع بين أفضل ما في بحيرات البيانات ومستودعات البيانات، مما يُتيح التخزين القابل للتوسع والتحليلات المتقدمة وإدارة البيانات المنظمة.
٦. الاستفادة من تقنيات مثل Apache Iceberg أو Apache Hudi لضمان موثوقية البيانات واتساقها وأدائها.
٧. وضع وتنفيذ سياسات ومعايير وإجراءات حوكمة البيانات لضمان سلامة البيانات وأمنها وامتثالها للمتطلبات التنظيمية.
٨. تحديد وتطبيق ملكية البيانات والمساءلة عنها وإدارتها في جميع أنحاء المؤسسة.
٩. مراقبة جودة البيانات وتحليلها وتحسينها من خلال تحديد ومعالجة التناقضات والتكرارات والأخطاء، وضمان موثوقية البيانات ودقتها.
١٠. وضع مقاييس لجودة البيانات وإجراء عمليات تدقيق منتظمة لضمان دقة البيانات وموثوقيتها.
١١. تصميم عمليات تكامل البيانات وصيانتها لتوحيد البيانات من مصادر متعددة (مثل إدارة علاقات العملاء، وأنظمة الفوترة، وبيانات الشبكة) في مستودع بيانات مركزي.
١٢. التعاون مع فرق تكنولوجيا المعلومات لتطوير وتحسين خطوط أنابيب استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL).
١٣. التعاون مع علماء البيانات والمحللين لتمكين التحليلات المتقدمة، والتعلم الآلي، والرؤى القائمة على الذكاء الاصطناعي باستخدام منصات البيانات الضخمة.
١٤. تطوير وصيانة نماذج بيانات وخطوط أنابيب قابلة للتطوير لدعم التحليلات التنبؤية والتوجيهية.
١٥. الحفاظ على تطبيق تدابير الخصوصية والأمان لحماية معلومات العملاء والشركات الحساسة.
١٦. البقاء على اطلاع دائم بلوائح القطاع (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا) وضمان الامتثال في جميع ممارسات إدارة البيانات.
١٧. التعاون مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك تكنولوجيا المعلومات والتسويق والمالية والعمليات، لمواءمة استراتيجيات إدارة البيانات مع أهداف العمل.
١٨. توفير التدريب والدعم للمستخدمين النهائيين حول أدوات البيانات والأنظمة وأفضل الممارسات.
الكفاءات السلوكية
١. التواصل: نقل المعلومات بفعالية إلى أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.
٢. التعاون: التعاون بفعالية مع فرق متعددة الوظائف.
٣. المهارات التحليلية: القدرة على تحليل البيانات المعقدة واستخلاص رؤى عملية.
٤. التركيز على العملاء: إعطاء الأولوية لاحتياجات العملاء في ممارسات إدارة البيانات.
٥. المساءلة: تحمّل مسؤولية سلامة البيانات ودقتها.
٦. الإبداع: تطوير حلول مبتكرة لتحديات البيانات.
الكفاءات التقنية
١. تصميم ونمذجة مستودعات البيانات: خبرة في تصميم ونمذجة مستودعات البيانات لضمان كفاءة التخزين والاسترجاع.
٢. يونكس/لينكس: إجادة إدارة وتحسين عمليات البيانات على أنظمة يونكس/لينكس.
٣. أنظمة الوساطة والفوترة: إلمام بأنظمة الوساطة والفوترة لضمان دقة معالجة البيانات.
٤. جمع وتوحيد المتطلبات: مهارة في جمع وتوحيد المتطلبات لإدارة شاملة للبيانات.
٥. تقنيات البيانات الضخمة: خبرة في استخدام Cloudera وHadoop وSpark وKafka وAirflow لإدارة البيانات واسعة النطاق.
١.
٦. المحاكاة الافتراضية للبيانات وهندسة Lakehouse: إجادة منصات المحاكاة الافتراضية للبيانات وهندسة Lakehouse (مثل Apache Iceberg وApache Hudi) للوصول الموحد للبيانات.
المؤهلات
التعليم
درجة بكالوريوس في علوم الحاسوب، أو نظم المعلومات، أو أنظمة الحاسوب والشبكات، أو الاتصالات، أو مجال ذي صلة.
الخبرة
• خبرة من 3 إلى 5 سنوات في إدارة البيانات، وتقنيات البيانات الضخمة، وهندسة البيانات الحديثة، ويفضل أن تكون في قطاع الاتصالات.
• خبرة عملية في أنظمة قواعد البيانات (SQL، NoSQL)، ومستودعات البيانات، وأدوات استخراج وتحويل وتحميل البيانات (ETL).
• خبرة في أدوات تصور البيانات (Tableau، Power BI) ولغات البرمجة (Shell Script، Python، R).
• خبرة في بيئة Cloudera (Hadoop، Spark، Hive، Impala، Kafka) وأدوات البيانات الضخمة ذات الصلة.
الشهادات: يُفضل الحصول على شهادة في إدارة البيانات (CDMP، DAMA).
اللغة: إجادة اللغتين الإنجليزية والعربية (كتابةً وتحدثًا).