1. 支撑业务深度数据分析与决策：收集、整理各类业务数据，运用先进的数据分析方法和工具，深入挖掘数据价值，生成具有前瞻性和深度的数据洞察报告。定期为各管理层供数据驱动决策建议，助力业务战略规划、产品创新以及风险管控等关键决策制定。2. 搭建业务经营指标体系：结合各领域业务特点，从业务全局视角设计层次化的经营指标体系，包括且不限于结果指标、归因指标、过程指标等，能够服务管理决策层、运营决策层、一线执行层从不同视角快速获取经营现状、层层下钻归因、掌握执行进度。3. 应用并推广先进的分析方法：在数据分析师团队应用并普及增长分析等先进的分析理论和方法，在业务团队推广借助数据分析驱动决策制定和经营举措落地的理念。4. 陪伴业务数据需求构建与转化：与各业务部门紧密合作，深入了解其业务流程和需求，将复杂的业务问题转化为可执行的数据分析工作任务。协同产品和技术团队，从数据层面推动项目的顺利实施，确保数据解决方案能够有效支持业务目标的达成。5. 跨部门协作与知识共享：作为数据领域的专家，积极参与跨部门项目团队，为其他部门提供数据分析方面的技术支持和指导。组织内部数据知识培训和分享活动，提升银行整体的数据意识和分析能力，促进数据素养培育。