डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ कैसे बनें - डेटावर्सिटी

पहले डेटा विश्लेषक आये, फिर डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ आये। डेटा विश्लेषकों को व्यावसायिक बुद्धिमत्ता विकसित करने के लिए सटीक डेटा की आवश्यकता होती है और, जब तक कोई और डेटा साफ़ नहीं कर रहा हो, उन्हें भी यह कार्य करना होगा। इसमें समय लगता है और उपयोगी व्यावसायिक जानकारी के लिए डेटा का विश्लेषण करने में बाधा आती है। 

डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ को शामिल करें, जो विशेष उपकरणों और सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता वाले डेटा प्रदान करने की जिम्मेदारी लेता है। ये पेशेवर डेटा की गुणवत्ता को मापते हैं और ऐसी योजनाएँ विकसित करने के लिए डेटा प्रबंधकों के साथ काम करते हैं जो इसकी विश्वसनीयता, स्थिरता और पूर्णता सुनिश्चित करती हैं। 

डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ को सीधे इसके साथ भी काम करना चाहिए डेटा स्टीवर्ड उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के भंडारण को बढ़ावा देना। 

अपनी अन्य जिम्मेदारियों के साथ, एक डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ डेटा विश्लेषक, या डेटा विश्लेषण टीम के लिए सहायक के रूप में कार्य कर सकता है। फिर भी, उनकी प्राथमिक ज़िम्मेदारी डेटा की गुणवत्ता और सटीकता सुनिश्चित करना है। डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ अक्सर डेटा की सटीकता को सत्यापित करने के लिए उसके स्रोत की जांच करने और कागज पर जानकारी को इलेक्ट्रॉनिक प्रारूप में सही ढंग से स्थानांतरित करने के लिए जिम्मेदार होता है। यह इसे होने की अनुमति देता है एक डेटाबेस में संग्रहीत or बादल.

डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ कोई प्रबंधन पद नहीं है.

डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ डेटा निर्माताओं, डेटा उपभोक्ताओं और डेटा प्रबंधकों के साथ मिलकर काम करेंगे ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा उपयोग योग्य, भरोसेमंद, समय पर और सही ढंग से स्वरूपित है। वे सीखने, समझने और पालन करने के लिए जिम्मेदार हैं डेटा गवर्नेंस प्रोग्रामविकास, भंडारण और रखरखाव के लिए नियम और नीतियां उच्च गुणवत्ता वाले डेटा. 

वे डेटा की गुणवत्ता को ट्रैक और प्रबंधित करने के लिए डेटा गवर्नेंस टूल का उपयोग करने के लिए भी जिम्मेदार हो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एक डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ इसके लिए ज़िम्मेदार हो सकता है डेटा प्रोफाइलिंग और विश्लेषण करना प्रयोगकर्ता की आवश्यकताएं. 

डेटा गुणवत्ता प्रबंधन के संबंध में, क्लैविस इनसाइट के संस्थापक और पूर्व सीईओ गैरी मोरोनी ने एक साक्षात्कार में कहा:

“आज की अत्यधिक परस्पर जुड़ी दुनिया में, वेब-फॉर्म या फ्रंटलाइन बिजनेस एप्लिकेशन, जैसे कॉल सेंटर सिस्टम या नए उत्पाद एप्लिकेशन में दर्ज किया गया खराब डेटा तुरंत कंपनी की सूचना प्रणालियों के माध्यम से फैल जाता है। दोषपूर्ण डेटा का नकारात्मक प्रभाव और बाद में इसे ठीक करने की लागत - या इसे ठीक न करना और इसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं में बाधा डालने के लिए छोड़ देना - बहुत बड़ा हो सकता है। एकमात्र समाधान यह सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण लागू करना है कि डेटा पहली बार सही है।

डेटा गुणवत्ता क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

डेटा गुणवत्ता से तात्पर्य डेटा की सटीकता और पूर्णता के माप से है। डेटा-संचालित व्यवसायों में डेटा गुणवत्ता पर जोर बढ़ गया है क्योंकि डेटा की मात्रा लगातार बढ़ी है और व्यवसाय के संचालन के साथ अधिक जटिल रूप से जुड़ी हुई है। उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा व्यवसायों को अपने डेटा में त्रुटियों से बचने की अनुमति देता है जो दोषपूर्ण धारणाओं और खराब निर्णय लेने को बढ़ावा देगा। 

RSI ख़राब गुणवत्ता वाले डेटा का प्रभाव व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। यह अक्सर परिचालन संबंधी गड़बड़ियों, गलत विश्लेषण और अदूरदर्शी व्यावसायिक रणनीतियों का स्रोत होता है। खराब-गुणवत्ता वाले डेटा से होने वाले नुकसान के उदाहरणों में अतिरिक्त (और अनावश्यक) खर्च शामिल हैं जब उत्पादों को गलत पते पर भेजा जाता है और/या अधूरे ग्राहक रिकॉर्ड के कारण बिक्री के अवसर खो जाते हैं।

एक और मुद्दा जो खराब गुणवत्ता वाले डेटा के परिणामस्वरूप विकसित होता है वह डेटा में विश्वास की कमी है। निम्न गुणवत्ता वाले डेटा वाले संगठनों के लिए काम करने वाले कर्मचारी, व्यवसाय प्रबंधक और कॉर्पोरेट अधिकारी व्यावसायिक बुद्धिमत्ता या दीर्घकालिक योजना विकसित नहीं कर सकते, क्योंकि डेटा पर भरोसा नहीं किया जा सकता है।

डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ बनने के लिए आवश्यक कौशल

औसतन, एक डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ कमाता है वार्षिक वेतन $60,907 संयुक्त राज्य अमेरिका में। प्रवेश स्तर की स्थिति $37,011 प्रति वर्ष से शुरू होती है। अनुभवी कर्मचारी प्रति वर्ष $101,350 तक कमा सकते हैं।

कुछ संगठनों ने डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ के लिए विज्ञापन दिया है लेकिन नौकरी विवरण में डेटा विश्लेषक जिम्मेदारियों को भी शामिल किया है। यह उस भ्रम का प्रतिबिंब है जो दो पदों की जिम्मेदारियों के संबंध में मौजूद है, जो मूल रूप से केवल डेटा विश्लेषक से संबंधित थे। 

डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ बनने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल में शामिल हैं: 

• से निपटने का अनुभव डेटा गुणवत्ता सिद्धांत उच्च-गुणवत्ता वाली डेटा परिसंपत्तियाँ वितरित करने की आवश्यकता है
• डेटा गुणवत्ता टूल के साथ अनुभव
• खोजने और हल करने का अनुभव डेटा गुणवत्ता से संबंधित समस्याएं
• डेटा प्रोफाइलिंग और डेटा एकीकरण टूल के साथ अनुभव 
• के साथ अनुभव स्वचालन प्रक्रियाएँ
• क्वेरी भाषाओं के साथ अनुभव (एसक्यूएल एक सामान्य क्वेरी भाषा है)

ध्यान दें कि प्रत्येक आवश्यकता में मुख्य शब्द "अनुभव" है।

अनुभव एवं प्रमाणन प्राप्त करना

प्रमाणीकरण प्रमाण-पत्र प्रदान करता है जो किसी व्यक्ति के ज्ञान और कौशल की पुष्टि करता है। सौभाग्य से, ऐसे पाठ्यक्रम और पाठ्यक्रमों के संयोजन हैं जो अनुभव और प्रमाणपत्र दोनों प्रदान करते हैं। इच्छुक डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञों के लिए कुछ शैक्षिक अवसर हैं:

• कई ऑनलाइन प्रशिक्षण केंद्र (डेटावर्सिटी सहित) व्यापक, बहु-पाठ्यक्रम डेटा गुणवत्ता कार्यक्रम और प्रमाणन प्रदान करते हैं। विषयों में डेटा गुणवत्ता प्रथाएं, सिद्धांत, चुनौतियां और समाधान, उपकरण और बहुत कुछ शामिल हैं।

• ग्रेट लर्निंग एकेडमी ऑफर करती है निःशुल्क डेटा भाषा पाठ्यक्रम और प्रमाणपत्र. ये आम तौर पर केवल दो घंटे के पाठ्यक्रम होते हैं और इन्हें पूरक प्रमाणपत्र माना जाना चाहिए, जो किसी अन्य प्रमाणपत्र में जोड़े जाते हैं।

• डेटाकैंप नामक चार घंटे का निःशुल्क पाठ्यक्रम है एसक्यूएल का परिचय, जो SQL (सबसे लोकप्रिय क्वेरी भाषा) की मूल बातें और रिलेशनल डेटाबेस का उपयोग करके डेटा में हेरफेर करना सिखाता है।

डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञों का भविष्य

कंप्यूटर, सॉफ्टवेयर और इंटरनेट प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, सटीकता और गुणवत्ता का समर्थन करने के लिए डेटा को बदलने का महत्व काफी बढ़ गया है।

डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ एक निश्चित मात्रा में नौकरी की सुरक्षा की उम्मीद कर सकते हैं क्योंकि व्यवसायों द्वारा एकत्र किए जाने वाले डेटा की मात्रा लगातार बढ़ रही है। कनेक्टेड डिवाइस और सेंसर की बढ़ती संख्या के साथ, बुद्धिमान निर्णय लेने के लिए उच्च डेटा गुणवत्ता अधिक महत्वपूर्ण है व्यापारिक सूचना. वे संगठन जो अपने डेटा को प्रबंधित और व्यवस्थित करने के लिए डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ का उपयोग करते हैं, उन्हें इसके मूल्य की बेहतर समझ होगी। 

व्यवसायों ने अपनी निर्णय लेने की प्रक्रिया में सटीक, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के महत्व को सीखा है और इसे उच्च प्राथमिकता दे रहे हैं।

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