Cách trở thành Chuyên gia về Chất lượng Dữ liệu – DATAVERSITY

Đầu tiên là nhà phân tích dữ liệu, sau đó là chuyên gia Chất lượng dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu yêu cầu dữ liệu chính xác để phát triển nghiệp vụ thông minh và, trừ khi có người khác làm sạch dữ liệu, họ cũng phải thực hiện nhiệm vụ này. Việc này tốn nhiều thời gian và cản trở việc phân tích dữ liệu để có thông tin kinh doanh hữu ích. 

Nhập chuyên gia Chất lượng dữ liệu, người chịu trách nhiệm cung cấp dữ liệu chất lượng cao bằng cách sử dụng các công cụ chuyên dụng và các phương pháp hay nhất. Những chuyên gia này đo lường chất lượng của dữ liệu và làm việc với những người quản lý dữ liệu để phát triển các kế hoạch nhằm đảm bảo độ tin cậy, nhất quán và đầy đủ của dữ liệu. 

Chuyên gia Chất lượng Dữ liệu cũng nên làm việc trực tiếp với người quản lý dữ liệu để thúc đẩy việc lưu trữ dữ liệu chất lượng cao. 

Kết hợp với các trách nhiệm khác của họ, chuyên gia Chất lượng dữ liệu có thể đóng vai trò là trợ lý cho nhà phân tích dữ liệu hoặc nhóm phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, trách nhiệm chính của họ là đảm bảo chất lượng và độ chính xác của dữ liệu. Chuyên gia Chất lượng Dữ liệu thường chịu trách nhiệm kiểm tra nguồn dữ liệu để xác minh tính chính xác của dữ liệu và chuyển chính xác thông tin trên giấy sang định dạng điện tử. Điều này cho phép nó được được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu or đám mây.

Chuyên gia Chất lượng Dữ liệu không phải là một vị trí quản lý.

Các chuyên gia về Chất lượng dữ liệu sẽ hợp tác chặt chẽ với người tạo dữ liệu, người sử dụng dữ liệu và người quản lý dữ liệu để đảm bảo dữ liệu có thể sử dụng được, đáng tin cậy, kịp thời và được định dạng chính xác. Họ có trách nhiệm học tập, hiểu biết và làm theo các Chương trình quản trị dữ liệucác quy tắc và chính sách để phát triển, lưu trữ và duy trì dữ liệu chất lượng cao. 

Họ cũng có thể chịu trách nhiệm sử dụng các công cụ Quản trị dữ liệu để theo dõi và quản lý chất lượng của dữ liệu. Ngoài ra, chuyên gia Chất lượng dữ liệu có thể chịu trách nhiệm về lập hồ sơ dữ liệu và phân tích các yêu cầu người dùng. 

Về quản lý Chất lượng Dữ liệu, Garry Moroney, người sáng lập và cựu Giám đốc điều hành của Clavis Insight, đã phát biểu trong một cuộc phỏng vấn:

“Trong thế giới kết nối chặt chẽ ngày nay, dữ liệu xấu được nhập vào biểu mẫu web hoặc ứng dụng kinh doanh tuyến đầu, chẳng hạn như hệ thống trung tâm cuộc gọi hoặc ứng dụng sản phẩm mới, ngay lập tức lan truyền qua hệ thống thông tin của công ty. Tác động tiêu cực của dữ liệu bị lỗi và chi phí sửa lỗi sau này – hoặc không sửa và để dữ liệu đó cản trở các quy trình kinh doanh quan trọng – có thể rất lớn. Giải pháp duy nhất là triển khai các biện pháp kiểm soát để đảm bảo rằng dữ liệu luôn đúng ngay từ lần đầu tiên.”

Chất lượng dữ liệu là gì và tại sao nó quan trọng?

Chất lượng dữ liệu đề cập đến phép đo độ chính xác và đầy đủ của dữ liệu. Sự nhấn mạnh vào Chất lượng dữ liệu trong các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu đã tăng lên khi khối lượng dữ liệu tăng đều đặn và trở nên liên kết phức tạp hơn với các hoạt động của doanh nghiệp. Dữ liệu chất lượng cao cho phép doanh nghiệp tránh các lỗi trong dữ liệu của họ, điều này sẽ thúc đẩy các giả định sai lầm và đưa ra quyết định kém. 

Sản phẩm tác động của dữ liệu kém chất lượng có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho doanh nghiệp. Nó thường là nguồn gốc của các trục trặc trong hoạt động, các phân tích không chính xác và các chiến lược kinh doanh thiển cận. Ví dụ về thiệt hại mà dữ liệu kém chất lượng có thể gây ra bao gồm các chi phí bổ sung (và không cần thiết) khi sản phẩm được gửi đến sai địa chỉ và/hoặc mất cơ hội bán hàng do hồ sơ khách hàng không đầy đủ.

Một vấn đề khác phát sinh do dữ liệu kém chất lượng là sự thiếu tin cậy vào dữ liệu. Nhân viên, giám đốc kinh doanh và giám đốc điều hành công ty làm việc cho các tổ chức có dữ liệu chất lượng thấp không thể phát triển trí tuệ kinh doanh hoặc lập kế hoạch dài hạn vì dữ liệu không thể tin cậy được.

Các kỹ năng cần thiết để trở thành chuyên gia chất lượng dữ liệu

Trung bình, một chuyên gia Chất lượng dữ liệu kiếm được một mức lương hàng năm là $60,907 ở Mỹ. Một vị trí cấp đầu vào bắt đầu từ $37,011 một năm. Người lao động có kinh nghiệm có thể kiếm được tới $101,350 một năm.

Một số tổ chức đã quảng cáo tuyển dụng chuyên gia Chất lượng dữ liệu nhưng lại đưa trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu vào bản mô tả công việc. Điều này phản ánh sự nhầm lẫn tồn tại liên quan đến trách nhiệm của hai vị trí, ban đầu chỉ thuộc về nhà phân tích dữ liệu. 

Các kỹ năng cơ bản cần thiết để trở thành chuyên gia Chất lượng dữ liệu bao gồm: 

• Kinh nghiệm đối phó với Nguyên tắc chất lượng dữ liệu cần thiết để cung cấp nội dung dữ liệu chất lượng cao
• Kinh nghiệm với các công cụ Chất lượng dữ liệu
• Kinh nghiệm phát hiện và giải quyết vấn đề với Chất lượng dữ liệu
• Kinh nghiệm với các công cụ lập hồ sơ dữ liệu và tích hợp dữ liệu 
• Kinh nghiệm với quy trình tự động hóa
• Có kinh nghiệm với các ngôn ngữ truy vấn (SQL là ngôn ngữ truy vấn phổ biến)

Lưu ý rằng từ khóa trong mỗi yêu cầu là “kinh nghiệm”.

Đạt được kinh nghiệm và chứng nhận

Chứng nhận cung cấp thông tin xác thực xác minh kiến ​​thức và kỹ năng của một người. May mắn thay, có những khóa học và sự kết hợp của các khóa học cung cấp cả kinh nghiệm và chứng chỉ. Một số cơ hội giáo dục dành cho các chuyên gia Chất lượng Dữ liệu có tham vọng là:

• Một số trung tâm đào tạo trực tuyến (bao gồm DATAVERSITY) cung cấp các chương trình và chứng chỉ Chất lượng Dữ liệu đa khóa, toàn diện. Các chủ đề bao gồm các phương pháp, nguyên tắc, thách thức và giải pháp về Chất lượng dữ liệu, công cụ, v.v.

• Học viện Great Learning cung cấp các khóa học ngôn ngữ dữ liệu miễn phí và các chứng nhận. Đây thường chỉ là các khóa học kéo dài hai giờ và nên được coi là chứng chỉ bổ sung, được thêm vào chứng chỉ khác.

• DataCamp có một khóa học bốn giờ miễn phí có tiêu đề Giới thiệu về SQL, dạy kiến ​​thức cơ bản về SQL (ngôn ngữ truy vấn phổ biến nhất) và cách thao tác dữ liệu bằng cơ sở dữ liệu quan hệ.

Tương lai của các chuyên gia chất lượng dữ liệu

Với sự phát triển của máy tính, phần mềm và công nghệ internet, tầm quan trọng của việc chuyển đổi dữ liệu để hỗ trợ độ chính xác và chất lượng đã tăng lên đáng kể.

Các chuyên gia về Chất lượng dữ liệu có thể mong đợi một mức độ bảo mật công việc nhất định khi lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp thu thập tiếp tục tăng lên. Với số lượng thiết bị và cảm biến được kết nối ngày càng tăng, chất lượng dữ liệu cao đóng vai trò quan trọng hơn đối với việc ra quyết định thông minh và kinh doanh thông minh. Những tổ chức sử dụng chuyên gia Chất lượng dữ liệu để quản lý và sắp xếp dữ liệu của họ sẽ hiểu rõ hơn về giá trị của nó. 

Các doanh nghiệp đã biết được tầm quan trọng của dữ liệu chính xác, chất lượng cao trong quá trình ra quyết định của họ và đang dành ưu tiên cao cho dữ liệu đó.

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock.com

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/