Roche jūs varat parādīties kā pats, pieņemts par unikālajām īpašībām, ko jūs nesat. Mūsu kultūra veicina personisko izpausmi, atklātu dialogu un patiesas saiknes, kur jūs esat novērtēts, pieņemts un cienīts par to, kas esat, ļaujot jums uzplaukt gan personīgi, gan profesionāli. Tieši tā mēs cenšamies novērst, apturēt un izārstēt slimības un nodrošināt, lai ikvienam būtu piekļuve veselības aprūpei šodien un nākamajām paaudzēm. Pievienojieties Roche, kur katra balss ir svarīga. Pozīcija Veselīgāka nākotne. Tas ir tas, kas mūs motivē inovat. Nepārtraukti attīstīt zinātni un nodrošināt, lai ikvienam būtu piekļuve veselības aprūpei, kas viņiem nepieciešama šodien un nākamajām paaudzēm. Radīt pasauli, kurā mums visiem ir vairāk laika ar cilvēkiem, kurus mīlam. Tas ir tas, kas mūs padara par Roche. Iespēja: Datu un analītikas pārvaldības (DAG) datu pārvaldnieks ir galvenā loma, kas atbild par datu kvalitātes, integritātes un pareizas izmantošanas nodrošināšanu, kā arī efektīvu datu un analītikas pārvaldības praksi Roche Digitālajā Mugurkaulā; cieši sadarbojoties ar starpdisciplinārām komandām ASPIRE programmā, Roche Datu Ieskatu (RDI) iniciatīvā, informātikā, uzņēmuma galveno datu pārvaldībā (EMDM), lai nodrošinātu konsekventu DAG politiku, standartu un kontroļu piemērošanu. Galvenie pienākumi: {li} Metadatu pārvaldība un uzraudzība Nodrošināt biznesa un tehnisko metadatu precizitāti, konsekvenci un pilnīgumu visās sistēmās, platformās Finanšu datu jomā. {li} Uzturēt un uzlabot metadatu krātuves (piemēram, Collibra, SAP Datasphere), lai atbalstītu datu atklāšanu, izcelsmi un izpratni. {li} Datu un analītikas pārvaldības ietvara un metodoloģijas saskaņošana Atbalstīt Datu un analītikas pārvaldības ietvara ieviešanu un ievērošanu. {li} Darboties kā starpnieks starp biznesa un IT komandām, lai nodrošinātu, ka metadatu prakse atbilst DAG Metadatu metodoloģijai. {li} Metadatu katalogizācija un standartizācija Sadarboties ar datu produktu īpašniekiem, ziņojumu īpašniekiem, datu īpašniekiem un jomas ekspertiem, lai definētu, dokumentētu un pārvaldītu metadatu katalogu. {li} Veicināt biznesa terminu un atsauces datu definīciju konsekvenci un standartizāciju Finanšu datu jomā. {li} Datu izcelsme un ietekmes analīze Izveidot un uzturēt beigu - līdz - beigām datu izcelsmi, lai nodrošinātu izsekojamību, ietekmes novērtējumu un regulatīvo atbilstību. {li} Identificēt un risināt metadatu trūkumus, kas var traucēt datu kvalitāti, uzticību vai lēmumu pieņemšanu. {li} Interesentu iesaistīšana un iespēju nodrošināšana Sadarboties ar biznesa un IT komandām, lai veicinātu metadatu apziņu, pieņemšanu un izpratni. {li} Veicināt apmācības, darbnīcas un zināšanu apmaiņu par metadatu rīkiem, procesiem un vērtību. {li} Kvalitātes uzraudzība un nepārtraukta uzlabošana Uzraudzīt galvenos metadatu kvalitātes rādītājus; proaktīvi identificēt un risināt problēmas. {li} Nepārtraukti pilnveidot metadatu pārvaldības procesus atbilstoši mainīgajām biznesa vajadzībām, tehnoloģiskajiem sasniegumiem un nozares labākajām praksēm. {li} Rīku un automatizācijas atbalsts Veicināt metadatu pārvaldības rīku un automatizācijas iespēju optimizāciju - metadatu papildināšana ar AI. {li} Atbalstīt metadatu integrāciju ar plašākām datu un analītikas platformām un AI - virzītiem ieskatiem.
