Hoe word je een datakwaliteitsspecialist - DATAVERSITY

Eerst kwam de data-analist, toen kwam de Data Quality-specialist. Data-analisten hebben nauwkeurige gegevens nodig om business intelligence te ontwikkelen en, tenzij iemand anders de gegevens opschoont, moeten ze deze taak ook uitvoeren. Het is tijdrovend en belemmert het analyseren van de gegevens voor bruikbare bedrijfsinformatie. 

Betreed de Data Quality-specialist, die de verantwoordelijkheid neemt voor het leveren van hoogwaardige gegevens door gebruik te maken van gespecialiseerde tools en best practices. Deze professionals meten de kwaliteit van de data en werken samen met datastewards om plannen te ontwikkelen die de betrouwbaarheid, consistentie en volledigheid ervan waarborgen. 

De Data Quality-specialist moet ook rechtstreeks samenwerken met de gegevensbeheerder om de opslag van hoogwaardige gegevens te bevorderen. 

In combinatie met hun andere verantwoordelijkheden kan een Data Quality-specialist optreden als assistent van de data-analist of het data-analyseteam. Toch is hun primaire verantwoordelijkheid het waarborgen van de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegevens. De Data Quality-specialist is vaak verantwoordelijk voor het onderzoeken van de bron van de gegevens om de juistheid ervan te verifiëren en voor het correct overbrengen van informatie op papier naar een elektronisch formaat. Hierdoor kan het zijn opgeslagen in een database or de wolk.

De Data Quality specialist is geen managementfunctie.

Data Quality-specialisten zullen nauw samenwerken met datamakers, dataconsumenten en datastewards om ervoor te zorgen dat data bruikbaar, betrouwbaar, actueel en correct geformatteerd is. Zij zijn verantwoordelijk voor het leren, begrijpen en volgen van de Data Governance programmaregels en beleid om te ontwikkelen, op te slaan en te onderhouden hoogwaardige gegevens. 

Ze kunnen ook verantwoordelijk zijn voor het gebruik van tools voor gegevensbeheer om de kwaliteit van de gegevens te volgen en te beheren. Daarnaast kan een Data Quality-specialist verantwoordelijk zijn voor profilering van de gegevens en het analyseren van de gebruikers vereisten. 

Met betrekking tot datakwaliteitsbeheer verklaarde Garry Moroney, de oprichter en voormalig CEO van Clavis Insight, in een interview:

“In de sterk onderling verbonden wereld van vandaag verspreiden slechte gegevens die worden ingevoerd in een webformulier of in een eerstelijnsbedrijfstoepassing, zoals een callcentersysteem of een nieuwe producttoepassing, zich onmiddellijk via de informatiesystemen van een bedrijf. De negatieve impact van de defecte gegevens en de kosten om ze later te repareren – of ze niet te repareren en belangrijke bedrijfsprocessen te belemmeren – kunnen enorm zijn. De enige oplossing is om controles te implementeren om ervoor te zorgen dat de gegevens de eerste keer goed zijn.”

Wat is datakwaliteit en waarom is het belangrijk?

Gegevenskwaliteit verwijst naar een meting van de juistheid en volledigheid van de gegevens. De nadruk op gegevenskwaliteit in gegevensgestuurde bedrijven is toegenomen naarmate de hoeveelheid gegevens gestaag is toegenomen en steeds nauwer verbonden is geraakt met de activiteiten van een bedrijf. Met gegevens van hoge kwaliteit kunnen bedrijven fouten in hun gegevens voorkomen die foutieve aannames en slechte besluitvorming in de hand werken. 

De impact van gegevens van slechte kwaliteit kan grote gevolgen hebben voor bedrijven. Het is vaak de bron van operationele storingen, onnauwkeurige analyses en kortzichtige bedrijfsstrategieën. Voorbeelden van de schade die gegevens van slechte kwaliteit kunnen veroorzaken, zijn extra (en onnodige) kosten wanneer producten naar de verkeerde adressen worden verzonden en/of gemiste verkoopkansen als gevolg van onvolledige klantgegevens.

Een ander probleem dat zich ontwikkelt als gevolg van gegevens van slechte kwaliteit, is een gebrek aan vertrouwen in de gegevens. Medewerkers, bedrijfsmanagers en bedrijfsleiders die werken voor organisaties met gegevens van lage kwaliteit, kunnen geen bedrijfsinformatie of langetermijnplanning ontwikkelen, omdat de gegevens niet te vertrouwen zijn.

De vaardigheden die nodig zijn om een ​​Data Quality Specialist te worden

Gemiddeld verdient een Data Quality specialist een jaarsalaris van $ 60,907 in de Verenigde Staten. Een positie op instapniveau begint bij $ 37,011 per jaar. Ervaren werknemers kunnen tot $ 101,350 per jaar verdienen.

Sommige organisaties hebben geadverteerd voor een Data Quality-specialist, maar hebben de verantwoordelijkheden van data-analisten opgenomen in de functiebeschrijving. Dit is een weerspiegeling van de verwarring die bestaat over de verantwoordelijkheden van de twee functies, die oorspronkelijk alleen toebehoorden aan de data-analist. 

De basisvaardigheden die nodig zijn om een ​​Data Quality-specialist te zijn, zijn onder meer: 

• Ervaring in het omgaan met de Principes voor gegevenskwaliteit nodig om hoogwaardige data-assets te leveren
• Ervaring met Data Quality tools
• Ervaring in het vinden en oplossen problemen met gegevenskwaliteit
• Ervaring met dataprofilering en data-integratietools 
• ervaring met automatisering processen
• Ervaring met querytalen (SQL is een veelgebruikte querytaal)

Merk op dat het sleutelwoord in elke vereiste 'ervaring' is.

Ervaring opdoen en certificeringen

Een certificering biedt referenties die de kennis en vaardigheden van een persoon verifiëren. Gelukkig zijn er cursussen en combinaties van cursussen die zowel ervaring als een certificaat opleveren. Enkele opleidingsmogelijkheden voor aspirant-datakwaliteitsspecialisten zijn:

• Verschillende online trainingscentra (waaronder DATAVERSITY) bieden uitgebreide Data Quality-programma's en certificeringen met meerdere cursussen. Onderwerpen zijn onder meer Data Quality-praktijken, principes, uitdagingen en oplossingen, tools en meer.

• De Great Learning Academy biedt gratis data taalcursussen en certificeringen. Dit zijn meestal cursussen van slechts twee uur en moeten worden beschouwd als aanvullende certificeringen, die aan een ander certificaat worden toegevoegd.

• DataCamp heeft een gratis cursus van vier uur met de titel Inleiding tot SQL, waarin de basis van SQL (de meest populaire querytaal) wordt geleerd en hoe gegevens kunnen worden gemanipuleerd met behulp van relationele databases.

De toekomst van datakwaliteitsspecialisten

Met de evolutie van computer-, software- en internettechnologie is het belang van het transformeren van gegevens ter ondersteuning van nauwkeurigheid en kwaliteit aanzienlijk toegenomen.

Data Quality-specialisten kunnen een zekere mate van werkzekerheid verwachten, aangezien de hoeveelheid gegevens die bedrijven verzamelen blijft groeien. Met het toenemende aantal aangesloten apparaten en sensoren is hoge datakwaliteit belangrijker voor intelligente besluitvorming en business intelligence. Organisaties die een Data Quality-specialist inschakelen om hun data te beheren en te organiseren, zullen de waarde ervan beter begrijpen. 

Bedrijven hebben het belang ingezien van nauwkeurige gegevens van hoge kwaliteit in hun besluitvormingsproces en geven hier hoge prioriteit aan.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/