데이터 품질 전문가가 되는 방법 – DATAVERSITY

먼저 데이터 분석가가 온 다음 데이터 품질 전문가가 왔습니다. 데이터 분석가는 비즈니스 인텔리전스를 개발하기 위해 정확한 데이터가 필요하며 다른 사람이 데이터를 정리하지 않는 한 이 작업도 수행해야 합니다. 시간이 많이 걸리고 유용한 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 분석을 방해합니다. 

전문 도구와 모범 사례를 사용하여 고품질 데이터 제공을 담당하는 데이터 품질 전문가를 입력하세요. 이러한 전문가는 데이터의 품질을 측정하고 데이터 관리자와 협력하여 데이터의 신뢰성, 일관성 및 완전성을 보장하는 계획을 개발합니다. 

데이터 품질 전문가는 또한 데이터 스튜어드 고품질 데이터의 저장을 촉진합니다. 

다른 책임과 함께 데이터 품질 전문가는 데이터 분석가 또는 데이터 분석 팀의 조수 역할을 할 수 있습니다. 그러나 그들의 주된 책임은 데이터의 품질과 정확성을 보장하는 것입니다. 데이터 품질 전문가는 종종 데이터의 정확성을 확인하기 위해 데이터 소스를 검사하고 종이에 있는 정보를 전자 형식으로 올바르게 전송하는 일을 담당합니다. 이를 통해 데이터베이스에 저장 or 구름.

데이터 품질 전문가는 관리직이 아닙니다.

데이터 품질 전문가는 데이터 생성자, 데이터 소비자 및 데이터 관리자와 긴밀히 협력하여 데이터가 사용 가능하고 신뢰할 수 있으며 시기적절하고 올바른 형식인지 확인합니다. 그들은 배우고, 이해하고, 따라야 할 책임이 있습니다. 데이터 거버넌스 프로그램개발, 저장 및 유지 관리할 의 규칙 및 정책 고품질 데이터. 

또한 데이터 거버넌스 도구를 사용하여 데이터 품질을 추적하고 관리하는 일을 담당할 수도 있습니다. 또한 데이터 품질 전문가가 다음을 담당할 수 있습니다. 데이터 프로파일링 그리고 분석 사용자 요구 사항. 

데이터 품질 관리와 관련하여 Clavis Insight의 창립자이자 전 CEO인 Garry Moroney는 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다.

“오늘날 고도로 상호 연결된 세상에서 웹 양식이나 콜센터 시스템 또는 신제품 애플리케이션과 같은 일선 비즈니스 애플리케이션에 입력된 불량 데이터는 회사의 정보 시스템을 통해 즉시 확산됩니다. 결함이 있는 데이터의 부정적인 영향과 나중에 수정하는 비용 또는 수정하지 않고 방치하여 중요한 비즈니스 프로세스를 방해하는 비용은 엄청날 수 있습니다. 유일한 해결책은 처음부터 데이터가 올바른지 확인하는 제어를 구현하는 것입니다.”

데이터 품질이란 무엇이며 왜 중요한가요?

데이터 품질은 데이터의 정확성과 완전성을 측정하는 것입니다. 데이터 양이 꾸준히 증가하고 비즈니스 운영과 더욱 복잡하게 연결됨에 따라 데이터 기반 비즈니스에서 데이터 품질에 대한 강조가 증가했습니다. 고품질 데이터를 통해 기업은 잘못된 가정과 잘못된 의사 결정을 조장하는 데이터 오류를 피할 수 있습니다. 

XNUMXD덴탈의 저품질 데이터의 영향 기업에 중대한 결과를 초래할 수 있습니다. 종종 운영 결함, 부정확한 분석 및 근시안적인 비즈니스 전략의 원인이 됩니다. 품질이 좋지 않은 데이터로 인해 발생할 수 있는 피해의 예로는 제품이 잘못된 주소로 배송되거나 불완전한 고객 기록으로 인한 판매 기회 손실로 인한 추가(및 불필요한) 비용이 있습니다.

낮은 품질의 데이터로 인해 발생하는 또 다른 문제는 데이터에 대한 신뢰 부족입니다. 낮은 품질의 데이터를 보유한 조직에서 일하는 직원, 비즈니스 관리자 및 기업 임원은 데이터를 신뢰할 수 없기 때문에 비즈니스 인텔리전스 또는 장기 계획을 개발할 수 없습니다.

데이터 품질 전문가가 되기 위해 필요한 기술

평균적으로 데이터 품질 전문가는 연봉 $60,907 미국에서. 엔트리 레벨 직책은 연간 $37,011부터 시작합니다. 숙련된 근로자는 연간 최대 $101,350를 벌 수 있습니다.

일부 조직에서는 데이터 품질 전문가를 구한다고 광고했지만 작업 설명에 데이터 분석가 책임을 포함했습니다. 이는 원래 데이터 분석가에게만 속한 두 직책의 책임에 대해 존재하는 혼란을 반영한 것입니다. 

데이터 품질 전문가가 되기 위해 필요한 기본 기술은 다음과 같습니다. 

• 를 다루는 경험 데이터 품질 원칙 고품질 데이터 자산을 제공하는 데 필요한
• 데이터 품질 도구 사용 경험
• 발견하고 해결한 경험 데이터 품질 문제
• 데이터 프로파일링 및 데이터 통합 ​​도구 사용 경험 
• 경험 자동화 프로세스
• 쿼리 언어 경험(SQL은 일반적인 쿼리 언어임)

각 요구 사항의 핵심 단어는 "경험"입니다.

경험 및 인증 획득

인증은 개인의 지식과 기술을 검증하는 자격 증명을 제공합니다. 다행스럽게도 경험과 자격증을 모두 제공하는 과정과 과정의 조합이 있습니다. 데이터 품질 전문가를 꿈꾸는 사람들을 위한 몇 가지 교육 기회는 다음과 같습니다.

• 여러 온라인 교육 센터(DATAVERSITY 포함)에서 포괄적인 다중 과정 데이터 품질 프로그램 및 인증을 제공합니다. 주제에는 데이터 품질 관행, 원칙, 과제 및 솔루션, 도구 등이 포함됩니다.

• 그레이트 러닝 아카데미가 제공하는 무료 데이터 언어 과정 및 인증. 이는 일반적으로 XNUMX시간 코스에 불과하며 다른 인증서에 추가되는 추가 인증으로 간주되어야 합니다.

• DataCamp에는 XNUMX시간짜리 무료 과정이 있습니다. SQL 소개, SQL(가장 많이 사용되는 쿼리 언어)의 기초와 관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터를 조작하는 방법을 가르칩니다.

데이터 품질 전문가의 미래

컴퓨터, 소프트웨어 및 인터넷 기술의 발전으로 정확성과 품질을 지원하기 위한 데이터 변환의 중요성이 크게 증가했습니다.

데이터 품질 전문가는 기업에서 수집하는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 일정 수준의 작업 보안을 기대할 수 있습니다. 연결된 장치와 센서의 수가 증가함에 따라 지능적인 의사 결정 및 비즈니스 인텔리전스. 데이터 품질 전문가를 사용하여 데이터를 관리하고 구성하는 조직은 데이터의 가치를 더 잘 이해할 것입니다. 

기업은 의사 결정 과정에서 정확한 고품질 데이터의 중요성을 배웠고 이를 높은 우선순위로 두고 있습니다.

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