Hvordan bli en datakvalitetsspesialist – DATAVERSITET

Først kom dataanalytikeren, så kom datakvalitetsspesialisten. Dataanalytikere krever nøyaktige data for å utvikle forretningsintelligens, og med mindre noen andre renser dataene, må de også utføre denne oppgaven. Det er tidkrevende og forstyrrer å analysere dataene for nyttig forretningsintelligens. 

Gå inn i datakvalitetsspesialisten, som tar ansvar for å levere data av høy kvalitet ved å bruke spesialiserte verktøy og beste praksis. Disse fagfolkene måler datakvaliteten og samarbeider med dataforvaltere for å utvikle planer som sikrer påliteligheten, konsistensen og fullstendigheten. 

Datakvalitetsspesialisten bør også jobbe direkte med dataansvarlig å fremme lagring av data av høy kvalitet. 

I kombinasjon med deres andre ansvar, kan en datakvalitetsspesialist fungere som assistent for dataanalytikeren eller dataanalyseteamet. Likevel er deres primære ansvar å sikre kvaliteten og nøyaktigheten til dataene. Datakvalitetsspesialisten er ofte ansvarlig for å undersøke kilden til dataene for å verifisere nøyaktigheten, og for å overføre informasjon på papir til et elektronisk format. Dette lar det være lagret i en database or skyen.

Datakvalitetsspesialisten er ikke en lederstilling.

Datakvalitetsspesialister vil jobbe tett med dataskapere, dataforbrukere og dataforvaltere for å sikre at data er brukbare, pålitelige, rettidige og formatert riktig. De er ansvarlige for å lære, forstå og følge Program for datastyringsine regler og retningslinjer for å utvikle, lagre og vedlikeholde data av høy kvalitet. 

De kan også være ansvarlige for å bruke Data Governance-verktøy for å spore og administrere datakvaliteten. I tillegg kan en datakvalitetsspesialist være ansvarlig for profilering av dataene og analysere brukerkrav. 

Angående datakvalitetsstyring uttalte Garry Moroney, grunnleggeren og tidligere administrerende direktøren for Clavis Insight, i et intervju:

«I dagens svært sammenkoblede verden, spres dårlige data som legges inn i et nettskjema eller i en forretningsapplikasjon i første linje, for eksempel et kundesentersystem eller en ny produktapplikasjon, umiddelbart gjennom bedriftens informasjonssystemer. Den negative virkningen av de defekte dataene og kostnadene ved å fikse dem senere – eller ikke fikse dem og la dem hindre viktige forretningsprosesser – kan være enorm. Den eneste løsningen er å implementere kontroller for å sikre at data er riktige første gang."

Hva er datakvalitet og hvorfor er det viktig?

Datakvalitet refererer til en måling av dataenes nøyaktighet og fullstendighet. Vektleggingen av datakvalitet i datadrevne virksomheter har økt ettersom datavolumet stadig har økt og blitt mer intrikat knyttet til virksomhetens drift. Data av høy kvalitet lar bedrifter unngå feil i dataene sine som vil fremme feilaktige forutsetninger og dårlig beslutningstaking. 

De virkningen av data av dårlig kvalitet kan få betydelige konsekvenser for næringslivet. Det er ofte kilden til driftsfeil, unøyaktige analyser og kortsiktige forretningsstrategier. Eksempler på skader som data av dårlig kvalitet kan forårsake inkluderer ekstra (og unødvendige) utgifter når produkter sendes til feil adresse og/eller tapte salgsmuligheter på grunn av ufullstendig kunderegistrering.

Et annet problem som utvikler seg som følge av data av dårlig kvalitet, er mangel på tillit til dataene. Ansatte, bedriftsledere og bedriftsledere som jobber for organisasjoner med data av lav kvalitet kan ikke utvikle forretningsintelligens, eller langsiktig planlegging, fordi dataene ikke kan stole på.

Ferdighetene som trengs for å bli en datakvalitetsspesialist

I gjennomsnitt tjener en datakvalitetsspesialist en årslønn på $60,907 i USA. En startnivåstilling starter på $37,011 101,350 i året. Erfarne arbeidere kan tjene opptil $XNUMX XNUMX i året.

Noen organisasjoner har annonsert etter en datakvalitetsspesialist, men har inkludert dataanalytikeransvar i stillingsbeskrivelsen. Dette er en refleksjon av forvirringen som eksisterer angående de to stillingenes ansvar, som opprinnelig kun tilhørte dataanalytikeren. 

De grunnleggende ferdighetene som trengs for å være en datakvalitetsspesialist inkluderer: 

• Erfaring med å håndtere Datakvalitetsprinsipper nødvendig for å levere dataressurser av høy kvalitet
• Erfaring med datakvalitetsverktøy
• Erfaring med å finne og løse problemer med datakvalitet
• Erfaring med dataprofilering og dataintegrasjonsverktøy 
• Erfaring med automatiseringsprosesser
• Erfaring med spørrespråk (SQL er et vanlig spørrespråk)

Merk at nøkkelordet i hvert krav er "erfaring".

Få erfaring og sertifisering

En sertifisering gir legitimasjon som bekrefter en persons kunnskap og ferdigheter. Heldigvis finnes det kurs og kombinasjoner av kurs som gir både erfaring og fagbrev. Noen utdanningsmuligheter for aspirerende datakvalitetsspesialister er:

• Flere nettbaserte opplæringssentre (inkludert DATAVERSITY) tilbyr omfattende datakvalitetsprogrammer og sertifiseringer med flere kurs. Emner inkluderer datakvalitetspraksis, prinsipper, utfordringer og løsninger, verktøy og mer.

• The Great Learning Academy tilbyr gratis dataspråkkurs og sertifiseringer. Disse er vanligvis bare to-timers kurs og bør betraktes som tilleggssertifiseringer, som legges til et annet sertifikat.

• DataCamp har et gratis fire-timers kurs med tittelen Introduksjon til SQL, som lærer det grunnleggende om SQL (det mest populære spørringsspråket) og hvordan du kan manipulere data ved hjelp av relasjonsdatabaser.

Fremtiden for datakvalitetsspesialister

Med utviklingen av datamaskin, programvare og internettteknologi har betydningen av å transformere data for å støtte nøyaktighet og kvalitet økt betydelig.

Datakvalitetsspesialister kan forvente en viss jobbsikkerhet ettersom mengden data som bedrifter samler inn fortsetter å vokse. Med det økende antallet tilkoblede enheter og sensorer er høy datakvalitet viktigere for intelligent beslutningstaking og business intelligence. De organisasjonene som bruker en datakvalitetsspesialist til å administrere og organisere dataene sine, vil ha en bedre forståelse av verdien. 

Bedrifter har lært viktigheten av nøyaktige data av høy kvalitet i sin beslutningsprosess og gir det høy prioritet.

Bildet brukes under lisens fra Shutterstock.com

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
• Kjøp og selg aksjer i PRE-IPO-selskaper med PREIPO®. Tilgang her.
• kilde: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/