So werden Sie Datenqualitätsspezialist – DATAVERSITY

Zuerst kam der Datenanalyst, dann der Datenqualitätsspezialist. Datenanalysten benötigen genaue Daten, um Business Intelligence zu entwickeln, und sie müssen diese Aufgabe auch ausführen, es sei denn, jemand anderes bereinigt die Daten. Dies ist zeitaufwändig und beeinträchtigt die Analyse der Daten für nützliche Business Intelligence. 

Betreten Sie den Datenqualitätsspezialisten, der die Verantwortung für die Bereitstellung hochwertiger Daten mithilfe spezieller Tools und Best Practices übernimmt. Diese Fachleute messen die Qualität der Daten und arbeiten mit Datenverwaltern zusammen, um Pläne zu entwickeln, die deren Zuverlässigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit gewährleisten. 

Der Datenqualitätsspezialist sollte auch direkt mit dem zusammenarbeiten Datenverwalter die Speicherung hochwertiger Daten zu fördern. 

In Kombination mit seinen anderen Aufgaben kann ein Datenqualitätsspezialist als Assistent des Datenanalysten oder des Datenanalyseteams fungieren. Ihre Hauptaufgabe besteht jedoch darin, die Qualität und Genauigkeit der Daten sicherzustellen. Der Datenqualitätsspezialist ist häufig dafür verantwortlich, die Quelle der Daten zu prüfen, um deren Richtigkeit zu überprüfen, und die Informationen auf Papier korrekt in ein elektronisches Format zu übertragen. Dadurch ist es möglich in einer Datenbank gespeichert or die Wolke.

Der Datenqualitätsspezialist ist keine Führungsposition.

Datenqualitätsspezialisten arbeiten eng mit Datenerstellern, Datenkonsumenten und Datenverwaltern zusammen, um sicherzustellen, dass Daten verwendbar, vertrauenswürdig, aktuell und korrekt formatiert sind. Sie sind für das Lernen, Verstehen und Befolgen verantwortlich Data Governance-ProgrammRegeln und Richtlinien zur Entwicklung, Speicherung und Pflege hochwertige Daten. 

Möglicherweise sind sie auch für den Einsatz von Data-Governance-Tools verantwortlich, um die Qualität der Daten zu verfolgen und zu verwalten. Darüber hinaus kann ein Datenqualitätsspezialist dafür verantwortlich sein Profilierung der Daten und Analyse der Benutzeranforderungen. 

Zum Thema Datenqualitätsmanagement erklärte Garry Moroney, der Gründer und ehemalige CEO von Clavis Insight, in einem Interview:

„In der heutigen stark vernetzten Welt verbreiten sich fehlerhafte Daten, die in ein Webformular oder in eine Geschäftsanwendung an vorderster Front eingegeben werden, wie etwa ein Callcenter-System oder eine neue Produktanwendung, sofort über die Informationssysteme eines Unternehmens. Die negativen Auswirkungen der fehlerhaften Daten und die Kosten für die spätere Behebung – oder die Nichtbehebung, sodass sie wichtige Geschäftsprozesse behindern – können enorm sein. Die einzige Lösung besteht darin, Kontrollen zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten gleich beim ersten Mal korrekt sind.“

Was ist Datenqualität und warum ist sie wichtig?

Unter Datenqualität versteht man die Messung der Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten. Der Schwerpunkt auf Datenqualität in datengesteuerten Unternehmen hat zugenommen, da das Datenvolumen stetig zugenommen hat und immer enger mit den Abläufen eines Unternehmens verknüpft ist. Hochwertige Daten ermöglichen es Unternehmen, Fehler in ihren Daten zu vermeiden, die fehlerhafte Annahmen und schlechte Entscheidungen begünstigen. 

Das Auswirkungen schlechter Datenqualität kann erhebliche Folgen für Unternehmen haben. Sie ist häufig die Ursache für Betriebsstörungen, ungenaue Analysen und kurzsichtige Geschäftsstrategien. Beispiele für den Schaden, den mangelhafte Daten verursachen können, sind zusätzliche (und unnötige) Kosten, wenn Produkte an die falschen Adressen gesendet werden, und/oder verlorene Verkaufschancen aufgrund unvollständiger Kundendaten.

Ein weiteres Problem, das aufgrund schlechter Datenqualität entsteht, ist mangelndes Vertrauen in die Daten. Mitarbeiter, Geschäftsführer und Unternehmensleiter, die für Organisationen mit Daten von geringer Qualität arbeiten, können keine Business Intelligence oder langfristige Planung entwickeln, weil den Daten nicht vertraut werden kann.

Die erforderlichen Fähigkeiten, um ein Datenqualitätsspezialist zu werden

Im Durchschnitt verdient ein Datenqualitätsspezialist einen Jahresgehalt von 60,907 $ in den Vereinigten Staaten. Eine Einstiegsposition beginnt bei 37,011 $ pro Jahr. Erfahrene Arbeitnehmer können bis zu 101,350 US-Dollar pro Jahr verdienen.

Einige Organisationen haben einen Datenqualitätsspezialisten ausgeschrieben, die Aufgaben eines Datenanalysten jedoch in die Stellenbeschreibung aufgenommen. Dies spiegelt die Verwirrung wider, die hinsichtlich der Zuständigkeiten der beiden Positionen besteht, die ursprünglich nur dem Datenanalysten oblagen. 

Zu den grundlegenden Fähigkeiten, die ein Datenqualitätsspezialist benötigt, gehören: 

• Erfahrung im Umgang mit Grundsätze der Datenqualität erforderlich, um qualitativ hochwertige Datenbestände bereitzustellen
• Erfahrung mit Datenqualitätstools
• Erfahrung im Finden und Lösen Probleme mit der Datenqualität
• Erfahrung mit Datenprofilierungs- und Datenintegrationstools 
• Erfahrungen mit Automatisierungsprozesse
• Erfahrung mit Abfragesprachen (SQL ist eine gängige Abfragesprache)

Beachten Sie, dass das Schlüsselwort in jeder Anforderung „Erfahrung“ ist.

Erfahrung und Zertifizierung sammeln

Eine Zertifizierung stellt einen Nachweis dar, der die Kenntnisse und Fähigkeiten einer Person bestätigt. Glücklicherweise gibt es Kurse und Kurskombinationen, die sowohl Erfahrung als auch ein Zertifikat vermitteln. Einige Ausbildungsmöglichkeiten für angehende Datenqualitätsspezialisten sind:

• Mehrere Online-Schulungszentren (einschließlich DATAVERSITY) bieten umfassende, mehrstufige Datenqualitätsprogramme und Zertifizierungen an. Zu den Themen gehören Datenqualitätspraktiken, Prinzipien, Herausforderungen und Lösungen, Tools und mehr.

• Die Great Learning Academy bietet kostenlose Datensprachkurse und Zertifizierungen. Dies sind in der Regel nur zweistündige Kurse und sollten als ergänzende Zertifizierungen betrachtet werden, die zu einem anderen Zertifikat hinzugefügt werden.

• DataCamp bietet einen kostenlosen vierstündigen Kurs mit dem Titel „ Einführung in SQL, das die Grundlagen von SQL (der beliebtesten Abfragesprache) und die Manipulation von Daten mithilfe relationaler Datenbanken vermittelt.

Die Zukunft der Datenqualitätsspezialisten

Mit der Entwicklung von Computer-, Software- und Internettechnologie hat die Bedeutung der Datentransformation zur Unterstützung von Genauigkeit und Qualität erheblich zugenommen.

Datenqualitätsspezialisten können mit einem gewissen Maß an Arbeitsplatzsicherheit rechnen, da die Datenmenge, die Unternehmen sammeln, weiter wächst. Mit der zunehmenden Anzahl vernetzter Geräte und Sensoren wird eine hohe Datenqualität für intelligente Entscheidungen und -prozesse immer wichtiger Business Intelligence. Diejenigen Organisationen, die einen Datenqualitätsspezialisten mit der Verwaltung und Organisation ihrer Daten beauftragen, werden deren Wert besser verstehen. 

Unternehmen haben die Bedeutung präziser und qualitativ hochwertiger Daten für ihren Entscheidungsprozess erkannt und räumen diesen eine hohe Priorität ein.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/