刘欣
北京
数据研发负责人,CFA
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  • 如何把公司的数据真正用起来

    现在是数据的时代,如何用好数据建立公司核心竞争力是每个公司都关注的事情,特别是资产管理行业,是对数据高度依赖的行业 在这样的情况下,从事数据清洗、数据开发、数据分析、数据治理等各方面工作的人员容易遭遇:  认为建立公司级数据仓库仅靠买一个好的数据仓库产品就可以解决 业务部门有大量的数据报表要出,IT部门无力承接  公司不同系统的数据口径都不一致对应用造成了极大的困扰 资产管理行业普遍缺少自主研发力量,想要自主建设却没有的数据团队 我在公司:  从0建立了公司级的投资数据仓库  建立公司投资数据分析平台与风控绩效系统,强有力支持了公司各方面的投资活动 从0建设超过百人的数据团队 牵头公司数据治理各方面活动  我愿意与你分享的内容包括:  如何建立正确的数据思维方式  如何规划并设计公司数据体系架构  如何规划并建立一支数据团队  数据治理落地经验:数据流程打通、数据标准建立等  资产管理行业数据建设实战经验  PS.在选择与我见面前,请把你的问题更具体化。毕竟一小时的谈话只能解决一个小问题。请把你的问题提前发给我,方便我做更精确的准备,提升见面效率。期待与你的见面。

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  • 码农如何转行到金融行业

    ——金融行业里银行、保险、证券都有啥区别?资管管理是个什么样的行业? ——现在强监管的金融行业还是不是未来的高薪职业? ——码农转型金融行业靠谱吗?进来职业发展怎么走? ——码农如何构建自己的多维竞争优势?让自己待遇有指数级提升? ——敲门砖怎么获取?考各种证书有用吗?比如CFA ——如果想好要考CFA,如何有效地通过考试?

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  • 资管公司数字化转型之路应该怎么走?

    如果你处于基金、券商、保险资管、银行理财子或其他金融机构,一定面临以下数字化转型经典的问题或痛点 1.公司数字化转型的目标应该如何确定?是把老系统彻底弃用另起炉灶做新系统,还是把老系统翻修一下? 2.数字化转型的路线图究竟如何确定? 是走自研路线还是找采购厂商成熟产品? 3.过程中如何解决业务参与度不高的问题? 或者 业务根本提不出需求怎么办? 4.数据中台是数字化转型的终极武器吗? 厂商卖的数据中台是灵丹妙药,对公司典型的数据问题可以药到病除吗? 5.如何衡量数字化投入的价值产出? 或者说 如何引导高层领导(预算决策权)建议合理的数字化效果预期

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行家自述

我是刘欣,我现在某大型资产管理公司担任数据总监。 我毕业于北京大学,我喜欢数据、投资、音乐,理性思维、逻辑严谨,同时喜爱艺术,是一个理性感性并存的数据控。 我有10年资产管理、投资数据分析从业经验,期间负责建设公司级数据仓库及数据中台,推动公司级数据治理相关活动,建设公司级投资组合分析平台及风控绩效分析系统 我在资产管理行业,常年从事数据中台建设及投资数据分析相关工作,目前作为数据部门负责人,从0建设了公司的数据中台,并完全自主打造了一只100多人的数据工程师及数据分析师团队。 对于高度依赖数据开展业务的公司,如何从0建设公司级数据平台,我有行业一手的实操经验,包含但不限于以下话题:数据治理规划与实战、数据架构设计、数据流程优化、数据标准制定、数据质量优化、数据团队建设等; 如果你也是从事资产管理行业,公司对于建立投资数据分析平台有强烈的需求或者公司现存的投资数据平台很不好用,我可以与你分享一线的行业落地心得,这与咨询公司给出纸上谈兵的数据咨询方案有本质的区别。你可以了解到国内一流资产管理公司建设数据平台中碰到的实际痛点以及对应的实操层面方法论 数据工作并非一件单纯技术类的工作,更多的需要管理类的思维。数据项目或产品想要取得好的应用效果,只使用最先进的技术是远远不够的,更重要的是在建设过程中对企业数据生态的治理活动,这要建立在对公司战略、企业文化、组织架构、组织行为等方面的深刻理解上。此外,打造一支强有力的数据团队助理于数据治理落地是另外一个关键点,现在是数据的时代,做好数据工作需要一个人多维度跨学科的能力以及特有的数据思维方式,这种思维方式与传统程序员思维方式有很大的区别,这也是为什么一个好的程序员或架构师做不好数据的最本质的原因,如何建立这种多维竞争能力以及地道的数据式思维,这些都是我可以与你分享的心得。希望我的经验能够帮到你。

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