データ品質スペシャリストになる方法 – DATAVERSITY

最初にデータ アナリストが来て、次にデータ品質スペシャリストが来ました。 データ アナリストはビジネス インテリジェンスを開発するために正確なデータを必要とし、他の誰かがデータをクリーニングしていない限り、このタスクも実行する必要があります。 これには時間がかかり、有用なビジネス インテリジェンスのためのデータ分析が妨げられます。 

データ品質スペシャリストは、専門的なツールとベスト プラクティスを使用して高品質のデータを提供する責任を負います。 これらの専門家はデータの品質を測定し、データスチュワードと協力してデータの信頼性、一貫性、完全性を保証する計画を策定します。 

データ品質スペシャリストは、データ品質担当者と直接連携する必要もあります。 データスチュワード 高品質なデータの保存を促進します。 

データ品質スペシャリストは、他の職務と組み合わせて、データ アナリストまたはデータ分析チームのアシスタントとして機能する場合があります。 それでも、彼らの主な責任はデータの品質と正確性を確保することです。 データ品質スペシャリストは多くの場合、データのソースを調査してその正確性を検証し、紙の情報を電子形式に正しく転送する責任を負います。 これにより、 データベースに保存 or 雲.

データ品質スペシャリストは管理職ではありません。

データ品質スペシャリストは、データ作成者、データ利用者、データ管理者と緊密に連携して、データが使用可能で、信頼でき、タイムリーで、正しくフォーマットされていることを保証します。 彼らは、以下のことを学び、理解し、従う責任があります。 データガバナンスプログラムのルールとポリシーを開発、保存、維持する 高品質のデータ. 

また、データ ガバナンス ツールを使用してデータの品質を追跡および管理する責任を負うこともあります。 さらに、データ品質スペシャリストが次のことを担当する場合があります。 データのプロファイリング を分析し、 ユーザーの要件. 

データ品質管理について、Clavis Insight の創設者で元 CEO の Garry Moroney 氏はインタビューで次のように述べています。

「今日の高度に相互接続された世界では、Web フォームやコールセンター システムや新製品アプリケーションなどの最前線のビジネス アプリケーションに不正なデータが入力されると、企業の情報システム全体に即座に広がります。 欠陥のあるデータの悪影響と、後でそれを修正するためのコスト、または修正せずに放置して重要なビジネス プロセスを妨げるコストは、非常に大きなものになる可能性があります。 唯一の解決策は、最初からデータが正しいことを保証するための制御を実装することです。」

データ品質とは何ですか?なぜそれが重要ですか?

データ品質とは、データの正確さと完全性の測定値を指します。 データ量が着実に増加し、ビジネスの運営とより複雑に結びつくにつれて、データドリブン ビジネスにおけるデータ品質の重要性が高まっています。 高品質のデータにより、企業は誤った仮定や不適切な意思決定を促進するデータ内のエラーを回避できます。 

　 低品質のデータの影響 ビジネスに重大な影響を与える可能性があります。 多くの場合、これは運用上の不具合、不正確な分析、近視眼的なビジネス戦略の原因となります。 低品質のデータが引き起こす可能性のある損害の例には、製品が間違った住所に送られた場合の追加の（そして不必要な）出費や、不完全な顧客記録による販売機会の損失などが含まれます。

低品質のデータの結果として生じるもう XNUMX つの問題は、データに対する信頼の欠如です。 低品質のデータを扱う組織で働くスタッフ、経営者、企業幹部は、データが信頼できないため、ビジネス インテリジェンスや長期計画を立てることができません。

データ品質スペシャリストになるために必要なスキル

データ品質スペシャリストは平均して、 年収は60,907ドル 米国では。 エントリーレベルのポジションは年間 37,011 ドルから始まります。 経験豊富な労働者は、年間最大 101,350 ドルを稼ぐことができます。

一部の組織はデータ品質スペシャリストを募集していますが、職務内容にデータ アナリストの責任を含めています。 これは、本来はデータ アナリストのみに属していた XNUMX つの役職の責任に関して存在する混乱を反映しています。 

データ品質スペシャリストになるために必要な基本的なスキルは次のとおりです。 

• に対処した経験 データ品質の原則 高品質のデータ資産を提供するために必要
• データ品質ツールの使用経験
• 発見と解決の経験 データ品質の問題
• データプロファイリングおよびデータ統合ツールの経験 
• 経験 自動化プロセス
• クエリ言語の経験 (SQL は一般的なクエリ言語です)

各要件のキーワードは「経験」であることに注意してください。

経験と資格の取得

認定資格は、個人の知識とスキルを証明する資格を提供します。 幸いなことに、経験と証明書の両方を提供するコースやコースの組み合わせがあります。 意欲的なデータ品質スペシャリスト向けの教育の機会には次のようなものがあります。

• いくつかのオンライン トレーニング センター (DATAVERSITY を含む) では、包括的な複数コースのデータ品質プログラムと認定資格を提供しています。 トピックには、データ品質の実践、原則、課題と解決策、ツールなどが含まれます。

• Great Learning Academy が提供するもの 無料のデータ言語コース そして認証。 これらは通常 XNUMX 時間のコースであり、別の証明書に追加される補足的な認定資格と見なす必要があります。

• DataCamp には、次のタイトルの XNUMX 時間の無料コースがあります。 SQLの概要SQL (最も一般的なクエリ言語) の基本と、リレーショナル データベースを使用してデータを操作する方法を説明します。

データ品質スペシャリストの将来

コンピューター、ソフトウェア、インターネット技術の進化に伴い、精度と品質をサポートするためにデータを変換する重要性が大幅に高まっています。

企業が収集するデータの量は増加し続けるため、データ品質スペシャリストはある程度の雇用の安定を期待できます。 接続されるデバイスやセンサーの数が増加するにつれて、インテリジェントな意思決定と高いデータ品質がより重要になります。 ビジネス・インテリジェンス。 データ品質のスペシャリストを利用してデータを管理および整理している組織は、その価値をより深く理解できるようになります。 

企業は意思決定プロセスにおいて正確で高品質なデータの重要性を認識しており、それを高い優先度に置いています。

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