Sådan bliver du datakvalitetsspecialist – DATAVERSITET

Først kom dataanalytikeren, så kom datakvalitetsspecialisten. Dataanalytikere kræver nøjagtige data for at udvikle business intelligence, og medmindre en anden renser dataene, skal de også udføre denne opgave. Det er tidskrævende og interfererer med at analysere dataene for brugbar business intelligence. 

Indtast datakvalitetsspecialisten, som tager ansvar for at levere data af høj kvalitet ved at bruge specialiserede værktøjer og bedste praksis. Disse fagfolk måler dataens kvalitet og arbejder sammen med dataadministratorer for at udvikle planer, der sikrer dets pålidelighed, konsistens og fuldstændighed. 

Datakvalitetsspecialisten bør også arbejde direkte med data steward at fremme lagring af data af høj kvalitet. 

I kombination med deres andre ansvarsområder kan en datakvalitetsspecialist fungere som assistent for dataanalytikeren eller dataanalyseteamet. Alligevel er deres primære ansvar at sikre kvaliteten og nøjagtigheden af ​​dataene. Datakvalitetsspecialisten er ofte ansvarlig for at undersøge kilden til dataene for at verificere deres nøjagtighed og for korrekt at overføre information på papir til et elektronisk format. Dette tillader det at være gemt i en database or skyen.

Datakvalitetsspecialisten er ikke en lederstilling.

Datakvalitetsspecialister vil arbejde tæt sammen med dataskabere, dataforbrugere og dataadministratorer for at sikre, at data er brugbare, pålidelige, rettidige og formateret korrekt. De er ansvarlige for at lære, forstå og følge Data Governance programs regler og politikker for at udvikle, opbevare og vedligeholde data af høj kvalitet. 

De kan også være ansvarlige for at bruge Data Governance-værktøjer til at spore og administrere datakvaliteten. Derudover kan en datakvalitetsspecialist være ansvarlig for profilering af data og analysere brugerkrav. 

Med hensyn til datakvalitetsstyring udtalte Garry Moroney, grundlæggeren og tidligere administrerende direktør for Clavis Insight, i et interview:

“I nutidens meget sammenkoblede verden spredes dårlige data, der indtastes i en webformular eller i en frontline forretningsapplikation, såsom et callcentersystem eller en ny produktapplikation, straks gennem en virksomheds informationssystemer. Den negative indvirkning af de defekte data og omkostningerne ved at rette dem senere – eller ikke at rette dem og lade dem hæmme vigtige forretningsprocesser – kan være enorm. Den eneste løsning er at implementere kontroller for at sikre, at data er rigtige første gang."

Hvad er datakvalitet, og hvorfor er det vigtigt?

Datakvalitet refererer til en måling af dataens nøjagtighed og fuldstændighed. Vægten på datakvalitet i datadrevne virksomheder er steget, efterhånden som mængden af ​​data er steget støt og blevet mere indviklet forbundet med en virksomheds drift. Data af høj kvalitet giver virksomheder mulighed for at undgå fejl i deres data, der vil fremme fejlagtige antagelser og dårlig beslutningstagning. 

 indvirkningen af ​​data af dårlig kvalitet kan få betydelige konsekvenser for virksomhederne. Det er ofte kilden til driftsfejl, unøjagtige analyser og kortsigtede forretningsstrategier. Eksempler på den skade, data af dårlig kvalitet kan forårsage, omfatter yderligere (og unødvendige) udgifter, når produkter sendes til de forkerte adresser og/eller mistede salgsmuligheder på grund af ufuldstændige kunderegistreringer.

Et andet problem, der udvikler sig som følge af data af dårlig kvalitet, er manglende tillid til dataene. Personale, virksomhedsledere og virksomhedsledere, der arbejder for organisationer med data af lav kvalitet, kan ikke udvikle business intelligence eller langsigtet planlægning, fordi dataene ikke kan stole på.

De nødvendige færdigheder for at blive datakvalitetsspecialist

I gennemsnit tjener en datakvalitetsspecialist en årsløn på $60,907 i USA. En entry-level position starter ved $37,011 om året. Erfarne arbejdere kan tjene op til $101,350 om året.

Nogle organisationer har annonceret efter en datakvalitetsspecialist, men har inkluderet dataanalytikeransvar i jobbeskrivelsen. Dette er en afspejling af den forvirring, der er omkring de to stillingers ansvar, som oprindeligt kun tilhørte dataanalytikeren. 

De grundlæggende færdigheder, der er nødvendige for at være en datakvalitetsspecialist omfatter: 

• Erfaring med at håndtere Datakvalitetsprincipper nødvendige for at levere dataaktiver af høj kvalitet
• Erfaring med datakvalitetsværktøjer
• Erfaring med at finde og løse problemer med datakvalitet
• Erfaring med dataprofilering og dataintegrationsværktøjer 
• Erfaringerne med automatiseringsprocesser
• Erfaring med forespørgselssprog (SQL er et almindeligt forespørgselssprog)

Bemærk, at nøgleordet i hvert krav er "erfaring".

Få erfaring og certificering

En certificering giver legitimationsoplysninger, der bekræfter en persons viden og færdigheder. Heldigvis findes der kurser og kombinationer af kurser, der både giver erfaring og certifikat. Nogle uddannelsesmuligheder for håbefulde datakvalitetsspecialister er:

• Adskillige online træningscentre (inklusive DATAVERSITY) tilbyder omfattende datakvalitetsprogrammer og -certificeringer med flere kurser. Emnerne omfatter datakvalitetspraksis, principper, udfordringer og løsninger, værktøjer og mere.

• Det Store Læringsakademi tilbyder gratis data sprogkurser og certificeringer. Disse er typisk kun to-timers kurser og bør betragtes som supplerende certificeringer, som føjes til et andet certifikat.

• DataCamp har et gratis fire-timers kursus med titlen Introduktion til SQL, som lærer det grundlæggende i SQL (det mest populære forespørgselssprog) og hvordan man manipulerer data ved hjælp af relationelle databaser.

Fremtiden for datakvalitetsspecialister

Med udviklingen af ​​computer-, software- og internetteknologi er vigtigheden af ​​at transformere data for at understøtte nøjagtighed og kvalitet steget markant.

Datakvalitetsspecialister kan forvente en vis mængde jobsikkerhed, efterhånden som mængden af ​​data, som virksomheder indsamler, fortsætter med at vokse. Med det stigende antal tilsluttede enheder og sensorer er høj datakvalitet vigtigere for intelligent beslutningstagning og business intelligence. De organisationer, der bruger en datakvalitetsspecialist til at administrere og organisere deres data, vil have en bedre forståelse af deres værdi. 

Virksomheder har lært vigtigheden af ​​nøjagtige data af høj kvalitet i deres beslutningsproces og prioriterer det højt.

Billede brugt under licens fra Shutterstock.com

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Udmøntning af fremtiden med Adryenn Ashley. Adgang her.
• Køb og sælg aktier i PRE-IPO-virksomheder med PREIPO®. Adgang her.
• Kilde: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/