数据治理这个岗位一般是干嘛的呢，很纠结，不知道该做开发好，还是做数据治理好？ 银行外汇分析师工作内容是什么

在有多年数据仓库领域工作经验的小李看来，数据治理应包含三部分：一是ETL，即数据的抽取、转换、加载，保障数据仓库内有数据可用；二是对数据的处理、转换和融合，保障数据仓库内的数据准确、可用；三是元数据管理，保障数据仓库内的数据可进行血统溯源和影响分析。

来自系统运维部的小王认为：“企业数据治理的重点是对数据源中数据的治理，也就是需要对业务系统实施治理，而数据仓库只是数据的应用端，只有业务系统的数据质量高了，数据仓库才能获得高质量的数据，进而获得高质量的洞察。”

而数据平台部小赵的观点则是：“数据治理还得看数据湖的，从源头治理虽然好，但是操作起来太复杂，周期长，成本高。而我们在数据湖中治理就不一样了，我们的数据湖已经接入企业90%以上的数据，数据统一在‘湖’中管理。所有的用数需求都需要通过数据湖调取，因此我们只需要将数据湖中的数据治理好，就什么问题都没有了。”

即使都从技术角度出发，不同技术方向的人对数据治理的理解也是不同的。小李、小王和小赵都是从自身专业角度思考数据治理，各有各的道理。在不同的数据治理应用场景中，数据治理的内涵各有侧重。

开发的主要工作内容是需求、设计、编程和测试！数据治理和开发是完全不同的两个岗位，想系统了解数据治理