“要求：IT部门职责”是作为标准的参考内容编写的。

在数据赋能中，IT部门职责在于以提供原始数据核心，确保提供原始数据是真实、及时和完整性，以支持业务赋能的实现。

在数据赋能中，IT部门职责涉及多个方面，以下是一些关键的职责。

数据采集与整合

1. 数据收集与整合：IT部门负责从各个业务系统和数据源中收集数据，确保数据的完整性和一致性。
2. 数据清洗与标准化：对收集到的数据进行清洗和标准化处理，去除冗余和错误数据，保证数据质量。

数据质量管理

1. 数据质量监控：持续监控数据质量，包括数据的准确性、完整性、一致性等方面，确保数据质量的持续提升。
2. 数据质量改进：针对数据质量问题，制定改进措施，如优化数据清洗规则、完善数据校验机制等，以提高数据质量和可信度。
3. 质量监控与评估：建立数据质量监控和评估机制，定期对数据质量进行检查和评估，确保数据的准确性和可靠性。
4. 质量问题改进：针对数据质量问题，制定改进措施并进行实施，不断提升数据质量水平，为数据应用提供坚实的基础。

数据治理

1. 参与数据治理：协助制定和执行数据政策、标准和流程，确保数据的安全、合规和有效利用。
2. 制定数据策略：根据业务需求，制定数据收集、存储、分析和应用策略，推动数据驱动的文化。
3. 制定数据标准：为了确保数据的一致性和可比性，IT部门需要制定数据相关的标准和规范，明确数据的格式、命名、存储等要求。

数据服务产品化

1. 服务产品化设计：将数据分析、数据挖掘等能力转化为可对外提供的数据服务产品，满足外部客户或合作伙伴的数据需求。
2. 市场推广与合作：负责数据服务产品的市场推广和合作洽谈，拓展数据服务的市场份额和影响力。

数据技术服务

1. 数据可视化设计：根据业务需求，设计数据可视化方案，提升数据的可读性和易用性。
2. 技术支持：为业务部门提供技术支持，解决在数据处理和分析过程中遇到的技术难题。
3. 研发支持：参与数据相关的研发项目，提供技术支持和创新思路，推动数据赋能的深化。
4. 数据价值挖掘：利用数据挖掘、机器学习等技术手段，深入挖掘数据中的潜在价值，发现业务机会和优化空间。

数据技术合作

1. 业务合作：与业务部门紧密合作，了解业务需求，提供数据应用建议，推动业务决策的数据化。
2. 数据合作：积极与外部数据提供商、数据科学家等建立合作关系，获取更多高质量的数据资源和技术支持。
3. 生态构建：参与构建数据生态系统，推动数据资源的共享、交换和开放，促进数据的流通和价值最大化。
4. 协调合作伙伴：与第三方数据提供商、技术供应商等建立合作关系，协调数据资源的获取和技术支持。

数据技术创新

1. 关注技术创新动态：时刻关注数据技术和应用的前沿动态，了解新技术、新方法和新工具的发展趋势和应用前景。
2. 技术创新选择：关注最新的数据技术和工具，评估其适用性，并推动在企业的应用。
3. 技术创新应用：积极探索新的数据应用场景和模式，推动数据技术与业务的深度融合，为企业带来更大的价值。
4. 探索新应用场景：主动与业务部门合作，探索新的数据应用场景，将数据技术应用于新产品、新服务或新模式的开发中，推动业务创新。

数据平台与工具

1. 架构设计：负责数据赋能系统的整体架构设计，确保系统的稳定性和可扩展性。
2. 系统开发：开发和维护数据相关的系统，包括数据仓库、数据分析平台等。
3. 建设数据平台：负责搭建和维护企业的数据平台，包括数据仓库、数据湖、数据集市等，确保数据能够安全、高效地存储和访问。
4. 平台性能优化：持续优化数据平台的性能，提升数据处理和分析的效率，满足不断增长的业务需求。
5. 数据平台性能优化：针对数据平台的使用情况，进行性能调优，提升平台的稳定性和响应速度。
6. 数据工具选型与采购：根据业务需求和技术趋势，选择合适的数据工具，并负责相关的采购工作。

数据持续性管理

1. 数据应急响应：针对可能发生的数据安全事件、系统故障等风险，制定应急预案，确保能够快速响应和处理。
2. 危机管理：在发生数据危机时，迅速组织资源，进行危机处理，减轻损失并恢复正常运营。