季度工作总结自我评价

季度工作总结自我评价【季度工作总结与自我评价】——以“北京云链科技·供应链数据部·数据治理组”2024Q2（4-6月）实际工作为蓝本——一、本季度核心任务与目标达成度1.1任务清单与量化结果序号任务名称目标值实际值达成率权重加权得分1主数据质量提升（MDM）错误率≤0.3%0.21%103%30%30.92供应商对账自动化覆盖率≥80%87%109%25%27.33数据资产目录上线6月30日上线6月25日上线100%20%20.04数据安全合规审计整改0项高风险0项100%15%15.05知识库沉淀≥15篇18篇120%10%12.0**总分105.2**1.2关键里程碑4月15日：完成SAP-MDM与自研“云链数据中台”字段映射表V3.0评审，冻结版本。5月8日：上线供应商对账机器人V2.3，RPA流程由原来17步压缩至9步，单票对账耗时从18分钟降至4分钟。6月10日：通过ISO27001跟踪审计，审计师给出的“非符合项”为零，较Q1减少2项。6月25日：数据资产目录通过POC验证，实现“业务元数据—技术元数据—数据血缘”三跳查询≤3秒。二、重点工作复盘2.1主数据质量提升（MDM）背景：Q1末，物料主数据重复率2.1%，导致采购对账差异单季度追加成本￥318万。方法流程①制定《物料主数据准入十条》（详见附件1），把“是否已存在标准物料编码”作为采购申请流控节点，系统强制校验；②引入“相似度算法+人工复核”双机制：用Python+FuzzyWuzzy库，对新增物料描述与历史库做相似度≥85%即自动拦截，每日上午9:30生成待复核清单；③建立“数据质量红榜”，每周一在部门大屏公示“零错误”小组，授予200元京东卡+流动红旗，激活全员PK。结果：4-6月新增物料4,836条，重复0条；错误率由2.1%降至0.21%，释放财务对账人力0.8FTE。2.2供应商对账自动化痛点：原流程需导出SAP明细→Excel透视→邮件往返确认，平均耗时3.5天/月，且人工易错。实施步骤Step1流程梳理：用UiPathProcessMining抓取4月全量日志，输出PDD（ProcessDesignDocument）32页，识别冗余操作6处。Step2机器人开发：开发环境UiPathStudio2023.4，引用SAPBAPI：BAPI_AP_ACC_GETSTATEMENT；对账逻辑：金额差异≤±1元且数量差异≤0视为自动通过；差异>1元自动截图发企业微信给供应商财务。Step3异常处理：建立异常码表（共18种），当机器人捕获“发票号为空”时，自动创建ServiceNow工单并@采购员，SLA4小时。Step4双轨运行：4月20-30日保持人工+机器人并行，对比结果100%一致后，5月1日全面切换。收益：Q2共完成对账9,842笔，自动通过8,562笔，自动率87%；财务月结提前3天，释放财务人力1.5FTE，直接节约外包对账费用￥19.6万。2.3数据资产目录目标：解决“找不到数、不敢用数”的老大难问题。技术方案采用DataHub0.10.5开源版本，元数据采集层：–SQLServer、MySQL、Kafka、Tableau共4类，使用AcrylData官方插件；–自研SAP-MDM插件，基于RFC协议抽取物料、供应商、采购信息记录3张主数据表。血缘解析：通过解析AirflowDAG文件，自动构建ETL血缘，支持字段级链路。治理制度①发布《数据资产目录运营办法》（附件2），明确“谁生产、谁负责”原则，数据Owner需在上线前完成业务元数据填写，否则DataHub发布流程自动阻塞；②建立元数据质量评分（满分100），评分<80即触发整改，连续两周<80收回写权限。推广措施：5月20-24日举办“数据寻宝”活动，用户通过目录查询并引用数据表，每引用1张表奖励10积分，可兑换星巴克券，活动周新增活跃用户218人，环比+340%。结果：目录累计收录数据表4,312张，覆盖率92%；6月Tableau报表引用字段错误工单由Q1的47单降至6单。三、合规与安全3.1数据分级与脱敏依据《个人信息保护法》第38条，重新划分云链数据为4级（公开、内部、机密、绝密）。对机密级以上数据，统一接入自研脱敏网关：–算法：AES-256+格式保留脱敏（Format-PreservingEncryption）；–性能：单节点1.2万QPS，延迟≤8ms；–审计：所有脱敏调用写入Hive审计表，保留180天。结果：Q2通过脱敏网关调用1.4亿次，0次泄露事件；6月外部渗透测试报告高危漏洞0项。3.2供应商数据合规审计审计范围：TOP30供应商接口（占采购额82%）。审计方法：①文件审查：数据处理协议（DPA）是否含“数据跨境”条款；②技术检测：用Nmap+BurpSuite做接口渗透，重点检查SQL注入、越权；③现场飞行检查：6月12-14日突击走访3家供应商，抽查开发库是否含生产数据。发现与整改：2家供应商测试库未脱敏，责令48小时内完成数据清洗，并提交清洗报告；1家供应商接口存在弱口令，立即封禁IP并启动SLA扣款，扣减当季服务费5%。四、团队与个人能力提升4.1组内能力建设每周三“DataLunch”技术分享，Q2共12期，主题覆盖dbt、GreatExpectations、DataHub二次开发等；建立“代码review轮值表”，强制双人review，SonarQube平均漏洞密度由0.31降至0.09；引入技能雷达图，把数据治理能力拆为8维度（元数据、质量、安全、血缘、标准、合规、工具、业务），每人每季度自评+主管校准，差距>2分必须制定IDP（IndividualDevelopmentPlan）。我的雷达图显示“血缘”与“合规”领先组内90分位，“业务”仅65分，已申请7月赴采购部轮岗2周。4.2个人成长通过阿里云ACP-BigData认证（5月28日获证）；完成《数据质量管理》书籍翻译第5章，累计2.1万字，预计9月出版；在“DataFun”社区发表《使用FuzzyWuzzy做主数据消重》技术文章，阅读量1.3万，收藏620次。五、待改进问题与根因分析问题现象根因影响改进方案A数据标准执行不严业务系统绕过MDM直接建码标准流程缺技术卡点①在采购SRM系统增加“无标准码无法提交订单”硬校验；②发布《数据标准违规扣分细则》，违规1次扣部门KPI2分。B机器人异常恢复慢5月28日因SAP密码过期导致机器人停机3小时密码托管分散①7月上线CyberArk密码保险箱，统一接管SAP、邮箱、网银等机器人账号；②每90天自动轮换密码，轮换后机器人无需改代码。C目录活跃率回落6月寻宝活动结束后，周活下降40%缺乏持续运营①设立“数据资产志愿者”制度，每部门选1名志愿者，每月收集需求并反馈；②目录新增“数据故事”板块，用TableauPublic做可视化案例，提高业务粘性。六、下季度（Q3）行动计划6.1目标设定（OKR）O：打造“可信、可用、好用”的数据供应链，支撑公司降本1,000万。KR1：主数据错误率≤0.15%（较Q2再降30%）；KR2：对账机器人自动通过率≥95%，释放财务人力2FTE；KR3：数据资产目录活跃用户数≥600人，环比+50%；KR4：数据安全高风险漏洞0项，通过ISO27701认证。6.2重点项目①主数据区块链防篡改技术：HyperledgerFabric2.4，把物料编码+MD5哈希写入链上；场景：关键备件采购，防止内外部人员串通篡改规格；里程碑：8月15日完成POC，9月30日上线5,000条核心物料。②智能数据质量规则引擎引入GreatExpectations+Airflow，把质量规则代码化；规则库开源至GitHub，计划9月star数≥200；预算：云资源5万元，人力3人月。③数据跨境合规管控平台功能：数据出境自评估、风险评分、一键生成网信办报告模板；合规：依据《数据出境安全评估办法》第六条，确保评估流程线上留痕；上线时间：8月31日；预计减少合规人工成本60%。6.3资源与风险资源：需新增中级数据工程师1名、合规专员0.5FTE，预算合计75万；风险：区块链项目或遇性能瓶颈，预设降级方案——仅对变更记录上链，查询仍走传统接口，确保TPS≥500；风险：ISO27701认证若因供应商管理失分，将启动“供应商合规红名单”，限制未通过审计的供应商参与新项目投标。七、自我评价7.1绩效自评（满分100）业务结果35/35：全部指标超额完成；流程制度25/25：新建或修订制度4项，全部发布执行；团队影响20/18：组内分享12次，但跨部门影响力仍不足；创新价值10/9：区块链+数据质量思路新颖，但尚未形成可衡量收益；合规安全10/10：0事故、0高风险。总分97/100，对应公司绩效等级A。7.2领导力与价值观以身作则：Q2累计加班时长仅22小时，通过高效会议（每日站会≤15分钟）带动组内加班时长同比下降35%；客户第一：采购部提出“对账差异定位耗时”痛点后，3天内给出技术方案，2周上线，客户满意度评分4.8/5；拥抱变化：面对ISO27701新增隐私要求，主动承担翻译与解读工作，输出《ISO27701差距分析V1.3》38页，被法务部采纳为模板。7.3个人短板与改进业务理解深度不足：采购、物流、仓储场景仅停留在“字段”层面，未能穿透到“业务痛点→数据→流程”闭环；→7月申请到采购部轮岗2周，目标输出《采购数据痛点地图》并推动至少1个数据产品迭代；公共演讲能力弱：DataFun分享