Kako postati strokovnjak za kakovost podatkov – DATAVERSITY

Najprej je prišel analitik podatkov, nato pa strokovnjak za kakovost podatkov. Podatkovni analitiki potrebujejo točne podatke za razvoj poslovne inteligence in, razen če nekdo drug čisti podatke, morajo opraviti tudi to nalogo. Je zamuden in moti analizo podatkov za uporabno poslovno inteligenco. 

Vnesite strokovnjaka za kakovost podatkov, ki prevzame odgovornost za zagotavljanje visokokakovostnih podatkov z uporabo specializiranih orodij in najboljših praks. Ti strokovnjaki merijo kakovost podatkov in sodelujejo s skrbniki podatkov, da razvijejo načrte, ki zagotavljajo njihovo zanesljivost, doslednost in popolnost. 

Strokovnjak za kakovost podatkov bi moral sodelovati tudi neposredno z skrbnik podatkov za spodbujanje shranjevanja visokokakovostnih podatkov. 

V kombinaciji s svojimi drugimi odgovornostmi lahko strokovnjak za kakovost podatkov deluje kot pomočnik analitiku podatkov ali ekipi za analizo podatkov. Kljub temu je njihova primarna odgovornost zagotoviti kakovost in točnost podatkov. Strokovnjak za kakovost podatkov je pogosto odgovoren za pregled vira podatkov, da preveri njihovo točnost, in za pravilen prenos informacij na papirju v elektronsko obliko. To omogoča, da je shranjeni v bazi podatkov or oblak.

Strokovnjak za kakovost podatkov ni vodstveni položaj.

Strokovnjaki za kakovost podatkov bodo tesno sodelovali z ustvarjalci podatkov, uporabniki podatkov in skrbniki podatkov, da bi zagotovili, da so podatki uporabni, zaupanja vredni, pravočasni in pravilno oblikovani. Odgovorni so za učenje, razumevanje in sledenje Program za upravljanje podatkovpravila in politike za razvoj, shranjevanje in vzdrževanje visokokakovostni podatki. 

Lahko so tudi odgovorni za uporabo orodij za upravljanje podatkov za sledenje in upravljanje kakovosti podatkov. Poleg tega je lahko odgovoren strokovnjak za kakovost podatkov profiliranje podatkov in analiziranje uporabniške zahteve. 

Glede upravljanja kakovosti podatkov je Garry Moroney, ustanovitelj in nekdanji izvršni direktor podjetja Clavis Insight, v intervjuju izjavil:

»V današnjem zelo medsebojno povezanem svetu se slabi podatki, vneseni v spletni obrazec ali v prvotno poslovno aplikacijo, kot je sistem klicnega centra ali aplikacija novega izdelka, takoj razširijo po informacijskih sistemih podjetja. Negativni vpliv pomanjkljivih podatkov in stroški njihovega poznejšega popravljanja – ali nepopravljanja in prepuščanja oviranju pomembnih poslovnih procesov – so lahko ogromni. Edina rešitev je uvedba kontrol, ki zagotavljajo, da so podatki že ob prvem ogledu pravilni.«

Kaj je kakovost podatkov in zakaj je pomembna?

Kakovost podatkov se nanaša na merjenje točnosti in popolnosti podatkov. Poudarek na kakovosti podatkov v podjetjih, ki temeljijo na podatkih, se je povečal, saj se količina podatkov vztrajno povečuje in postaja vse bolj zapleteno povezana s poslovanjem podjetja. Visokokakovostni podatki omogočajo podjetjem, da se izognejo napakam v svojih podatkih, ki bodo spodbujale napačne predpostavke in sprejemanje slabih odločitev. 

O vpliv podatkov slabe kakovosti ima lahko pomembne posledice za podjetja. Pogosto je vir operativnih napak, netočne analitike in kratkovidnih poslovnih strategij. Primeri škode, ki jo lahko povzročijo podatki slabe kakovosti, vključujejo dodatne (in nepotrebne) stroške, ko so izdelki poslani na napačne naslove in/ali izgubljene prodajne priložnosti zaradi nepopolnih evidenc strank.

Druga težava, ki se pojavi kot posledica podatkov slabe kakovosti, je pomanjkanje zaupanja v podatke. Osebje, vodje podjetij in direktorji podjetij, ki delajo za organizacije s podatki nizke kakovosti, ne morejo razviti poslovne inteligence ali dolgoročnega načrtovanja, ker podatkom ni mogoče zaupati.

Spretnosti, ki jih potrebujete, da postanete strokovnjak za kakovost podatkov

Strokovnjak za kakovost podatkov v povprečju zasluži letna plača 60,907 $ v Združenih državah. Začetni položaj se začne pri 37,011 USD na leto. Izkušeni delavci lahko zaslužijo do 101,350 $ na leto.

Nekatere organizacije so razpisale strokovnjaka za kakovost podatkov, vendar so v opis delovnega mesta vključile odgovornosti analitika podatkov. To je odraz zmede, ki obstaja glede odgovornosti obeh položajev, ki sta prvotno pripadali samo analitiku podatkov. 

Osnovne veščine, potrebne za strokovnjaka za kakovost podatkov, vključujejo: 

• Izkušnje pri obravnavanju Načela kakovosti podatkov potrebni za zagotavljanje visokokakovostnih podatkovnih sredstev
• Izkušnje z orodji za kakovost podatkov
• Izkušnje pri iskanju in reševanju težave s kakovostjo podatkov
• Izkušnje z orodji za profiliranje podatkov in integracijo podatkov 
• Izkušnje z procesi avtomatizacije
• Izkušnje s poizvedovalnimi jeziki (SQL je pogost poizvedovalni jezik)

Upoštevajte, da je ključna beseda v vsaki zahtevi »izkušnje«.

Pridobivanje izkušenj in certifikatov

Certificiranje zagotavlja poverilnice, ki potrjujejo znanje in spretnosti osebe. Na srečo obstajajo tečaji in kombinacije tečajev, ki zagotavljajo izkušnje in certifikat. Nekatere izobraževalne priložnosti za ambiciozne strokovnjake za kakovost podatkov so:

• Več spletnih izobraževalnih centrov (vključno z DATAVERSITY) ponuja obsežne programe kakovosti podatkov z več tečaji in certifikate. Teme vključujejo prakse kakovosti podatkov, načela, izzive in rešitve, orodja in drugo.

• Great Learning Academy ponuja brezplačni podatkovni jezikovni tečaji in potrdila. To so običajno samo dvourni tečaji in jih je treba obravnavati kot dodatna potrdila, ki so dodana drugemu potrdilu.

• DataCamp ima brezplačen štiriurni tečaj z naslovom Uvod v SQL, ki uči osnove SQL (najbolj priljubljenega poizvedovalnega jezika) in kako manipulirati s podatki z uporabo relacijskih baz podatkov.

Prihodnost strokovnjakov za kakovost podatkov

Z razvojem računalniške, programske in internetne tehnologije se je znatno povečal pomen preoblikovanja podatkov za podporo točnosti in kakovosti.

Strokovnjaki za kakovost podatkov lahko pričakujejo določeno mero varnosti zaposlitve, saj količina podatkov, ki jih zbirajo podjetja, še naprej narašča. Z naraščajočim številom povezanih naprav in senzorjev je visoka kakovost podatkov pomembnejša za inteligentno odločanje in Poslovna inteligenca. Tiste organizacije, ki uporabljajo strokovnjaka za kakovost podatkov za upravljanje in organiziranje svojih podatkov, bodo bolje razumele njihovo vrednost. 

Podjetja so spoznala pomen točnih in visokokakovostnih podatkov v procesu odločanja in jim dajejo visoko prednost.

Slika, uporabljena pod licenco Shutterstock.com

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/