Senior Business Analyst / Data Product Manager
企业数字化与AI Agent实践者
具备9年通信行业数字化产品建设经验，长期服务于中国移动北京公司及诺基亚核心项目团队，专注于业务分析、企业数字化转型、AI Agent应用及智能运营体系建设。 累计参与300余项产品需求分析与解决方案设计，覆盖运营商网络运营、客户服务、投诉分析、通信保障、智能运维及数据治理等核心领域。 具备将复杂业务规则、管理流程及运营经验沉淀为产品能力的实践经验，能够从业务目标出发，完成需求分析、场景建模、规则设计、数据建模及能力规划，推动数据能力、业务流程与智能决策深度融合。 擅长从业务现象中发现潜在问题，识别客户尚未意识到的管理痛点与运营风险，并结合AI Agent、知识库、规则引擎及数据平台能力设计可落地的智能化解决方案，帮助企业实现降本增效、风险控制及运营优化。 擅长连接业务与技术，将复杂业务问题转化为可运营、可量化、可持续演进的产品能力与智能化解决方案。
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数据产品经理 / 高级需求分析师
具备9年通信行业数据平台与软件产品建设经验，长期任职于诺基亚运营商项目团队，持续服务于中国移动北京公司质量管理中心及数据中心核心业务，专注于需求分析、数据平台规划、智能运维产品建设及项目交付管理。
在职期间持续参与质量中心与数据中心两大核心平台建设，累计支撑300余项OPEX/CAPEX需求分析、产品设计及交付实施工作。相关业务涵盖4G/5G网络、家庭宽带、物联网、语音业务、投诉分析、通信保障、智能预警、数据治理及智能运维等多个领域。
熟悉需求调研、业务分析、流程设计、需求拆解、方案规划、需求管理、测试验收及项目交付全生命周期管理，能够独立推动复杂业务需求从立项、评审、设计、开发、测试到上线验收的全过程落地实施。
擅长指标体系建设、告警规则设计、数据模型设计及跨系统数据融合分析，具备良好的客户沟通与跨团队协作能力，能够有效连接业务部门与技术团队，在产品、研发、测试及项目管理团队之间建立高效协作机制，持续推动产品价值落地与业务效率提升。
作为Senior Business Analyst / Data Product Manager，始终坚持以业务价值为导向，通过数据驱动和智能化能力建设，将复杂业务场景沉淀为可复用、可运营、可持续演进的产品能力，为企业数字化运营提供稳定支撑。
企业数字化解决方案设计
具备从业务咨询、需求规划、能力设计到落地实施的全流程经验，能够围绕企业运营、管理及服务场景设计数字化解决方案。熟悉数据平台、业务中台、智能运营平台及企业数字化转型建设模式。
AI Agent与智能化能力建设
具备AI Agent、知识库、RAG、规则引擎及业务流程融合设计经验。能够完成Agent场景分析、任务规划、工具调用设计、知识体系构建及业务闭环设计，推动AI能力与企业业务深度融合。
数据产品与治理体系
能够完成指标体系建设、数据建模、数据标准设计、数据质量治理及数据资产规划。具备将业务规则沉淀为数据能力、将运营经验沉淀为产品能力的实践经验。
智能运维与运营分析
熟悉运营商网络运营、智能预警、投诉诊断、故障定界、通信保障及运营分析场景。能够围绕监控指标、规则体系、告警引擎及运营闭环设计智能运维解决方案。
需求分析与交付协同
熟悉需求访谈、业务流程梳理、需求规格说明书编写、COSMIC/NESMA规模评估、测试验收及成果汇报工作，能够有效协调客户、研发及测试团队推动需求高质量落地。
数据中台与数据能力建设
具备大型企业数据中台规划与建设经验，能够围绕数据采集、数据治理、指标体系、标签体系、数据服务及能力开放构建统一数据能力平台。擅长打通业务系统数据孤岛，沉淀可复用的数据资产与公共能力，推动数据从“资源”向“资产”转化，为运营分析、业务决策、智能应用及AI能力建设提供统一数据底座。
北京移动 / 诺基亚核心数据平台项目（长期驻场）
长期服务于中国移动北京公司质量管理中心及数据中心核心业务，持续参与集中性能管理系统建设与运营支撑工作，累计支撑300余项OPEX/CAPEX需求分析、产品设计及交付实施工作。投诉智能分析平台
- 需求调研、业务分析、需求规格说明书编写
- 指标体系、规则体系、数据模型设计
- 协调研发、测试及业务部门推动需求落地
投诉智能分析平台
数据中心平台建设
ICAN智能预警能力建设
5G ToB专网智能诊断平台
AI Agent运营分析与智能诊断探索
北京移动质量中心与数据中心建设项目
诺基亚项目团队
长期服务于中国移动北京公司质量管理中心及数据中心核心业务，累计支撑300+ OPEX/CAPEX需求分析与产品设计需求，覆盖运营分析、通信保障、智能运维、投诉分析、数据治理及4G/5G网络运营等核心领域。
业务分析与需求规划
能够从业务目标出发开展需求调研、业务分析及场景建模，完成需求拆解、流程设计、规则梳理及产品规划，推动需求从提出到落地实施形成完整闭环。
数据平台与数据中台
具备数据平台及数据中台建设经验，熟悉指标体系、数据标准、数据模型、数据治理及数据服务设计，能够推动多业务系统数据整合，沉淀统一数据能力支撑运营分析与管理决策。
数据产品与运营分析
熟悉指标体系建设、数据模型设计、数据质量管理、监控体系设计及分析看板规划，能够将复杂业务逻辑沉淀为标准化产品能力，为运营决策提供数据支撑。
AI Agent与智能运营
熟悉AI Agent、知识库、Prompt Engineering、RAG及规则引擎能力建设，能够结合业务场景设计智能分析、智能诊断及智能运营解决方案，推动业务流程智能化升级。
解决方案设计与项目交付
具备从需求分析、方案规划、规模评估到项目交付的完整经验，熟悉COSMIC、NESMA功能规模评估方法，能够完成工作量测算、资源规划、项目排期及跨部门协同管理。
行业场景与领域经验
覆盖4G/5G、VoLTE、VoNR、家庭宽带、物联网、投诉诊断、重大活动通信保障、智能预警、数据治理及5G ToB专网等核心业务场景，具备长期运营商数字化建设实践经验。
教育背景：新南威尔士大学（UNSW） · 理学学士（统计方向） · 2014年2月-2017年1月。
AI Agent方向探索
基于通信运营商数据平台、指标体系、告警规则、投诉诊断和项目交付经验，探索将 AI Agent 应用于需求分析、数据问答、指标口径检索、异常归因、工单辅助和项目知识管理等场景。
需求分析 Agent
围绕访谈纪要、历史需求、业务流程和验收标准，辅助生成需求拆解、PRD初稿、影响范围和评审清单。
数据问答 Agent
结合指标口径、SQL模板、数据字典和权限边界，支持面向业务人员的自然语言查询与结果解释。
智能运维 Agent
融合告警、性能指标、投诉、信令话单和工单数据，辅助异常归因、故障定界和处置建议生成。
项目架构图
需求文档、指标口径、告警规则、投诉记录、项目知识库。
Planner、Router、Memory、Tool Use，完成任务拆解、上下文保持与工具选择。
知识检索、SQL查询、文档解析、规则校验、报表生成和工单接口。
需求草案、指标解释、异常归因、处置建议、验收清单和汇报材料。
COSMIC（Common Software Measurement International Consortium）
国际通用的软件功能规模度量方法，通过识别数据移动（Entry、Exit、Read、Write）评估软件功能规模。项目中主要用于需求规模评估、工作量测算、研发投入分析、项目排期及资源规划，为需求立项和成本评估提供量化依据。
NESMA（Netherlands Software Metrics Association）
基于功能点分析（Function Point Analysis）的软件规模评估方法，通过输入、输出、查询、内部逻辑文件及外部接口文件等维度评估系统规模。常用于需求工作量估算、项目预算评估、范围管理及交付计划制定。
功能点（Function Point）
衡量软件功能规模的量化指标，通过业务功能而非技术实现复杂度评估系统建设规模，是需求评估、成本测算及项目管理的重要参考依据。
软件规模评估
通过COSMIC、NESMA等方法对需求功能进行量化分析，形成可衡量的软件规模数据，为需求优先级管理、研发排期、资源投入及项目预算提供依据。
数据中台
企业统一的数据能力平台，通过整合多业务系统数据资产，构建统一指标体系、数据标准、标签体系及共享服务能力，为运营分析、业务决策及数据应用提供支撑。
数据治理
围绕数据标准、数据质量、指标口径、元数据管理、数据安全及共享机制建立统一管理体系，提升数据一致性、可用性及应用价值。
数据模型
根据业务场景设计数据结构、实体关系及指标逻辑，将业务需求转化为可存储、可计算、可分析的数据体系。
指标体系
围绕业务目标建立统一的指标定义、计算逻辑、统计范围及管理机制，通过标准化指标实现业务监控、运营分析及决策支撑。
数据口径
指标计算过程中涉及的数据来源、统计范围、过滤条件及业务解释，是保证跨系统、跨部门数据一致性的基础。
数据资产
企业在经营过程中沉淀的数据资源，通过标准化治理和统一管理后形成可复用、可共享、可持续产生价值的数据能力。
数据仓库（Data Warehouse）
面向分析场景建设的数据存储体系，通过统一加工、汇总及治理企业数据，为运营分析、业务决策及数据应用提供支撑。
ODS（Operational Data Store）
原始数据层，用于存储业务系统同步的原始数据。
DWD（Data Warehouse Detail）
明细数据层，对原始数据进行清洗、标准化及结构化处理。
DWS（Data Warehouse Service）
汇总服务层，围绕业务主题形成分析数据集及公共指标能力。
ADS（Application Data Service）
应用数据层，直接服务于报表、分析看板、数据服务及业务应用场景。
元数据（Metadata）
描述数据的数据，包括表结构、字段定义、业务含义、计算逻辑及数据血缘关系，是数据治理的重要基础。
数据血缘（Data Lineage）
描述数据从采集、加工、计算到最终应用全过程的数据流转关系，用于问题追溯及影响分析。
主数据（Master Data）
企业核心业务对象的统一数据标准，例如客户、产品、组织、区域等基础数据，是企业数据一致性的重要基础。
大语言模型（LLM）
基于海量数据训练的人工智能模型，具备自然语言理解、知识问答、内容生成及推理分析能力，是AI应用的重要基础能力。
AI Agent
基于大语言模型构建的智能代理，能够结合规则、工具调用、知识库及业务流程完成任务规划、信息检索、分析决策及自动执行等工作。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
检索增强生成技术，通过知识库检索与大模型生成能力结合，提高回答准确性、时效性及企业知识应用能力。
Prompt Engineering
提示词工程，通过设计输入指令、上下文及任务约束，引导大模型输出更符合业务需求的结果。
Agentic Workflow
基于AI Agent构建的任务协同流程，通过规划、推理、工具调用及结果反馈机制，实现复杂业务任务自动化执行。
知识库
围绕业务文档、流程规范、产品资料及历史经验构建的知识管理体系，为智能问答、Agent及企业知识管理提供支撑。
智能运维（AIOps）
利用大数据、机器学习及人工智能技术，实现监控分析、异常检测、根因定位、故障预测及自动处置等运维能力建设。
OPEX / CAPEX
运营支出（OPEX）与资本性支出（CAPEX），运营商项目中常用于需求预算、项目分类、建设立项及交付管理。
自动定界
通过规则、指标、告警及多源数据关联分析，自动判断故障或投诉问题可能发生的网络层级、业务环节或系统边界。
信令话单
记录网络连接、会话建立、鉴权及业务访问过程的数据，常用于投诉诊断、端到端分析及故障定位。
DPI（Deep Packet Inspection）
深度包检测技术，可用于识别业务访问行为、网络质量、用户感知及应用层异常情况。
VoLTE
基于4G网络提供的语音业务能力，常用于语音质量分析、信令流程分析及网络性能优化。
VoNR
基于5G网络提供的原生语音业务能力，是5G网络语音服务的重要组成部分。
5G ToB专网
面向行业客户建设的5G专用网络场景，对故障定位、客户分级保障、实时监控及诊断准确性要求更高。
根因分析（Root Cause Analysis）
通过指标、告警、日志、信令及多源数据关联分析，定位问题产生的根本原因，是智能运维及故障诊断的重要能力。
欢迎交流数据产品、平台建设与智能运维项目机会。
如果你正在寻找具备运营商业务理解、数据平台建设经验、需求分析能力和项目交付经验的数据产品经理，欢迎联系我。