Hur man blir en datakvalitetsspecialist – DATAVERSITET

Först kom dataanalytikern, sedan kom datakvalitetsspecialisten. Dataanalytiker kräver korrekt data för att utveckla affärsintelligens och, om inte någon annan rensar data, måste de också utföra denna uppgift. Det är tidskrävande och stör analysen av data för användbar affärsintelligens. 

Ange datakvalitetsspecialisten, som tar ansvar för att tillhandahålla data av hög kvalitet genom att använda specialiserade verktyg och bästa praxis. Dessa proffs mäter datakvaliteten och arbetar med dataförvaltare för att utveckla planer som säkerställer dess tillförlitlighet, konsekvens och fullständighet. 

Datakvalitetsspecialisten bör också arbeta direkt med dataförvaltare för att främja lagring av högkvalitativa data. 

I kombination med sina andra ansvarsområden kan en datakvalitetsspecialist fungera som assistent för dataanalytikern eller dataanalysteamet. Ändå är deras primära ansvar att säkerställa kvaliteten och riktigheten av uppgifterna. Datakvalitetsspecialisten är ofta ansvarig för att undersöka källan till data för att verifiera dess riktighet och för att korrekt överföra information på papper till ett elektroniskt format. Detta tillåter det att vara lagras i en databas or molnet.

Datakvalitetsspecialisten är inte en chefsposition.

Datakvalitetsspecialister kommer att arbeta nära dataskapare, datakonsumenter och dataförvaltare för att säkerställa att data är användbar, pålitlig, aktuell och korrekt formaterad. De är ansvariga för att lära sig, förstå och följa Program för datastyrnings regler och policyer för att utveckla, lagra och underhålla data av hög kvalitet. 

De kan också vara ansvariga för att använda Data Governance-verktyg för att spåra och hantera datakvaliteten. Dessutom kan en datakvalitetsspecialist vara ansvarig för profilering av uppgifterna och analysera användarkrav. 

Angående datakvalitetshantering, sa Garry Moroney, grundaren och tidigare VD för Clavis Insight, i en intervju:

"I dagens mycket sammanlänkade värld sprids dålig data som skrivs in i ett webbformulär eller i en frontline affärsapplikation, som ett callcentersystem eller en ny produktapplikation, omedelbart genom ett företags informationssystem. Den negativa effekten av den defekta datan och kostnaden för att fixa den senare – eller att inte fixa den och låta den hämma viktiga affärsprocesser – kan vara enorm. Den enda lösningen är att implementera kontroller för att säkerställa att data är rätt första gången.”

Vad är datakvalitet och varför är det viktigt?

Datakvalitet avser ett mått på uppgifternas noggrannhet och fullständighet. Tonvikten på datakvalitet i datadrivna verksamheter har ökat i takt med att datavolymen stadigt har ökat och blivit mer intrikat kopplad till ett företags verksamhet. Data av hög kvalitet gör att företag kan undvika fel i sina data som kommer att främja felaktiga antaganden och dåligt beslutsfattande. 

Smakämnen inverkan av data av dålig kvalitet kan få betydande konsekvenser för företagen. Det är ofta källan till driftsfel, felaktiga analyser och kortsiktiga affärsstrategier. Exempel på skador som data av dålig kvalitet kan orsaka inkluderar ytterligare (och onödiga) utgifter när produkter skickas till fel adresser och/eller förlorade försäljningsmöjligheter på grund av ofullständiga kundregister.

En annan fråga som utvecklas till följd av data av dålig kvalitet är bristande förtroende för data. Personal, företagschefer och företagsledare som arbetar för organisationer med data av låg kvalitet kan inte utveckla business intelligence, eller långsiktig planering, eftersom data inte kan litas på.

De färdigheter som behövs för att bli en datakvalitetsspecialist

I genomsnitt tjänar en datakvalitetsspecialist en årslön på $60,907 i USA. En nybörjarposition börjar på $37,011 101,350 per år. Erfarna arbetare kan tjäna upp till $XNUMX XNUMX per år.

Vissa organisationer har annonserat efter en datakvalitetsspecialist men har inkluderat dataanalytikeransvar i arbetsbeskrivningen. Detta är en återspegling av den förvirring som råder angående de två befattningarnas ansvar, som ursprungligen endast tillhörde dataanalytikern. 

De grundläggande färdigheter som krävs för att vara en datakvalitetsspecialist inkluderar: 

• Erfarenhet av att hantera Datakvalitetsprinciper behövs för att leverera datatillgångar av hög kvalitet
• Erfarenhet av verktyg för datakvalitet
• Erfarenhet av att hitta och lösa problem med datakvalitet
• Erfarenhet av dataprofilering och dataintegreringsverktyg 
• Erfarenhet med automationsprocesser
• Erfarenhet av frågespråk (SQL är ett vanligt frågespråk)

Observera att nyckelordet i varje krav är "erfarenhet".

Skaffa erfarenhet och certifiering

En certifiering ger referenser som verifierar en persons kunskaper och färdigheter. Som tur är finns det kurser och kombinationer av kurser som ger både erfarenhet och certifikat. Några utbildningsmöjligheter för blivande datakvalitetsspecialister är:

• Flera onlineutbildningscenter (inklusive DATAVERSITY) erbjuder omfattande datakvalitetsprogram och certifieringar med flera kurser. Ämnen inkluderar datakvalitetspraxis, principer, utmaningar och lösningar, verktyg och mer.

• Great Learning Academy erbjuder gratis dataspråkkurser och certifieringar. Dessa är vanligtvis bara tvåtimmarskurser och bör betraktas som kompletterande certifieringar, som läggs till ett annat certifikat.

• DataCamp har en gratis fyratimmarskurs med titeln Introduktion till SQL, som lär ut grunderna i SQL (det mest populära frågespråket) och hur man manipulerar data med hjälp av relationsdatabaser.

Framtiden för datakvalitetsspecialister

Med utvecklingen av datorer, mjukvara och internetteknik har vikten av att omvandla data för att stödja noggrannhet och kvalitet ökat avsevärt.

Datakvalitetsspecialister kan förvänta sig en viss anställningstrygghet eftersom mängden data som företag samlar in fortsätter att växa. Med det ökande antalet anslutna enheter och sensorer är hög datakvalitet viktigare för intelligent beslutsfattande och business intelligence. De organisationer som använder en datakvalitetsspecialist för att hantera och organisera sin data kommer att få en bättre förståelse för dess värde. 

Företag har lärt sig vikten av korrekt, högkvalitativ data i sin beslutsprocess och ger det hög prioritet.

Bilden används under licens från Shutterstock.com

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
• Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
• Källa: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/