Kuinka tulla tiedonlaadun asiantuntijaksi – DATAVERSITY

Ensin tuli dataanalyytikko, sitten tuli Data Quality -asiantuntija. Data-analyytikot tarvitsevat tarkkoja tietoja liiketoimintatiedon kehittämiseen, ja ellei joku muu puhdista tietoja, heidän on myös suoritettava tämä tehtävä. Se on aikaa vievää ja häiritsee tietojen analysointia hyödyllisen liiketoimintatiedon saamiseksi. 

Anna tiedon laatuasiantuntija, joka ottaa vastuun korkealaatuisten tietojen toimittamisesta käyttämällä erikoistyökaluja ja parhaita käytäntöjä. Nämä ammattilaiset mittaavat tietojen laatua ja työskentelevät yhdessä tietovastaavien kanssa laatiakseen suunnitelmia, jotka varmistavat tietojen luotettavuuden, johdonmukaisuuden ja täydellisyyden. 

Tietojen laatuasiantuntijan tulisi myös työskennellä suoraan tietojen valvoja edistää korkealaatuisen tiedon tallentamista. 

Tietojen laadun asiantuntija voi yhdessä muiden tehtäviensä kanssa toimia data-analyytikon tai data-analyysiryhmän avustajana. Silti heidän ensisijainen vastuunsa on varmistaa tietojen laatu ja oikeellisuus. Tiedonlaadun asiantuntija on usein vastuussa tiedon lähteen tarkastamisesta varmistaakseen niiden oikeellisuuden sekä tiedon siirtämisestä paperilla oikein sähköiseen muotoon. Tämä mahdollistaa sen tallennettu tietokantaan or pilvi.

Tietojen laadun asiantuntija ei ole johtotehtävissä.

Tiedonlaadun asiantuntijat työskentelevät tiiviissä yhteistyössä tiedon luojien, kuluttajien ja tietojen ylläpitäjien kanssa varmistaakseen, että tiedot ovat käyttökelpoisia, luotettavia, oikea-aikaisia ​​ja oikein muotoiltuja. He ovat vastuussa oppimisesta, ymmärtämisestä ja noudattamisesta Tiedonhallintaohjelmasäännöt ja käytännöt kehittää, säilyttää ja ylläpitää korkealaatuista dataa. 

He voivat myös olla vastuussa Data Governance -työkalujen käytöstä tietojen laadun seuraamiseen ja hallintaan. Lisäksi tietojen laadun asiantuntija voi olla vastuussa tietojen profilointi ja analysoimalla käyttäjän vaatimukset. 

Tietojen laadunhallinnasta Clavis Insightin perustaja ja entinen toimitusjohtaja Garry Moroney totesi haastattelussa:

”Nykyisessä hyvin yhteenliitetyssä maailmassa verkkolomakkeeseen tai etulinjan liiketoimintasovellukseen, kuten puhelinpalvelujärjestelmään tai uuteen tuotesovellukseen, syötetty huono data leviää välittömästi yrityksen tietojärjestelmien läpi. Viallisen tiedon kielteinen vaikutus ja sen myöhemmän korjaamisen – tai korjaamatta jättämisen ja jättämisen vaikeuttamaan tärkeitä liiketoimintaprosesseja – kustannukset voivat olla valtavat. Ainoa ratkaisu on ottaa käyttöön valvontaa sen varmistamiseksi, että tiedot ovat oikein ensimmäisellä kerralla."

Mitä tiedon laatu on ja miksi se on tärkeää?

Tietojen laadulla tarkoitetaan tietojen tarkkuuden ja täydellisyyden mittaamista. Datan laadun painotus datavetoisissa yrityksissä on lisääntynyt, kun tiedon määrä on jatkuvasti kasvanut ja liitetty entistä tiiviimmin yrityksen toimintaan. Laadukkaiden tietojen avulla yritykset voivat välttää tiedoissaan virheitä, jotka edistävät virheellisiä oletuksia ja huonoa päätöksentekoa. 

- huonolaatuisten tietojen vaikutus voi olla merkittäviä seurauksia yrityksille. Se on usein toiminnan häiriötekijöiden, epätarkkojen analytiikan ja lyhytnäköisten liiketoimintastrategioiden lähde. Esimerkkejä vahingoista, joita huonolaatuiset tiedot voivat aiheuttaa, ovat ylimääräiset (ja tarpeettomat) kulut, kun tuotteet lähetetään vääriin osoitteisiin ja/tai myyntimahdollisuudet menetetään puutteellisten asiakastietojen vuoksi.

Toinen huonolaatuisen tiedon seurauksena kehittyvä ongelma on luottamuksen puute dataan. Henkilökunta, yritysjohtajat ja yritysjohtajat, jotka työskentelevät organisaatioissa, joiden data on heikkolaatuista, eivät pysty kehittämään liiketoimintatiedollisuutta tai pitkän aikavälin suunnittelua, koska tietoihin ei voi luottaa.

Tietojen laadun asiantuntijaksi tulemiseen tarvittavat taidot

Tietojen laadun asiantuntija ansaitsee keskimäärin vuosipalkka 60,907 XNUMX dollaria Yhdysvalloissa. Aloitustason asema alkaa 37,011 101,350 dollarista vuodessa. Kokeneet työntekijät voivat ansaita jopa XNUMX XNUMX dollaria vuodessa.

Jotkut organisaatiot ovat hakeneet tiedonlaadun asiantuntijaa, mutta ne ovat sisällyttäneet data-analyytikkovastuut työnkuvaan. Tämä heijastaa sekaannusta, joka vallitsee kahden viran vastuiden suhteen, jotka alun perin kuuluivat vain data-analyytikolle. 

Tietojen laadun asiantuntijaksi vaadittavia perustaitoja ovat: 

• Kokemusta käsittelemisestä Tietojen laadun periaatteet tarvitaan korkealaatuisten tietoresurssien toimittamiseen
• Kokemusta tiedonlaadun työkaluista
• Kokemusta etsimisestä ja ratkaisemisesta datan laatuongelmia
• Kokemusta datan profilointi- ja integrointityökaluista 
• Kokemus automaatioprosessit
• Kokemusta kyselykielistä (SQL on yleinen kyselykieli)

Huomaa, että jokaisen vaatimuksen avainsana on "kokemus".

Kokemuksen ja sertifioinnin hankkiminen

Sertifikaatti antaa valtakirjat, jotka vahvistavat henkilön tiedot ja taidot. Onneksi on olemassa kursseja ja kurssiyhdistelmiä, jotka tarjoavat sekä kokemuksen että todistuksen. Joitakin koulutusmahdollisuuksia pyrkiville tiedonlaadun asiantuntijoille ovat:

• Useat online-koulutuskeskukset (mukaan lukien DATAVERSITY) tarjoavat kattavia usean kurssin tiedonlaatuohjelmia ja -sertifikaatteja. Aiheet sisältävät tiedonlaadun käytännöt, periaatteet, haasteet ja ratkaisut, työkalut ja paljon muuta.

• Great Learning Academy tarjoaa ilmaiset datakielikurssit ja sertifikaatit. Nämä ovat tyypillisesti vain kahden tunnin kursseja, ja niitä tulisi pitää lisäsertifikaatteina, jotka lisätään toiseen sertifikaattiin.

• DataCampilla on ilmainen neljän tunnin kurssi Johdatus SQL: ään, joka opettaa SQL:n (suosituin kyselykielen) perusteet ja kuinka käsitellä tietoja relaatiotietokantojen avulla.

Tietojen laatuasiantuntijoiden tulevaisuus

Tietokoneiden, ohjelmistojen ja Internet-tekniikan kehityksen myötä tietojen muuntamisen merkitys tarkkuuden ja laadun tukemiseksi on kasvanut merkittävästi.

Tiedonlaadun asiantuntijat voivat odottaa tietynlaista työturvallisuutta, kun yritysten keräämän tiedon määrä kasvaa jatkuvasti. Yhdistettyjen laitteiden ja antureiden lisääntyessä korkea tiedonlaatu on tärkeämpää älykkään päätöksenteon ja bisnesvaisto. Organisaatiot, jotka käyttävät datan laatuasiantuntijaa tietojensa hallintaan ja järjestämiseen, ymmärtävät paremmin sen arvon. 

Yritykset ovat oppineet tarkan ja laadukkaan tiedon merkityksen päätöksentekoprosessissaan ja pitävät sitä tärkeänä.

Kuvaa käytetään Shutterstock.com-lisenssillä

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
• Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/