首先是数据分析师,然后是数据质量专家。 数据分析师需要准确的数据来开发商业智能,除非有人清理数据,否则他们也必须执行此任务。 这很耗时,并且会干扰分析数据以获取有用的商业智能。
输入数据质量专家,他们负责通过使用专门的工具和最佳实践来提供高质量的数据。 这些专业人员衡量数据的质量并与数据管理员合作制定计划以确保其可靠性、一致性和完整性。
数据质量专家还应直接与 数据管家 推动高质量数据存储。
结合他们的其他职责,数据质量专家可以充当数据分析师或数据分析团队的助手。 尽管如此,他们的主要职责还是确保数据的质量和准确性。 数据质量专家通常负责检查数据来源以验证其准确性,并负责将纸质信息正确转换为电子格式。 这允许它是 存储在数据库中 or 云.
数据质量专家不是管理职位。
数据质量专家将与数据创建者、数据消费者和数据管理员密切合作,以确保数据可用、可信、及时且格式正确。 他们有责任学习、理解和遵守 数据治理计划制定、存储和维护的规则和政策 高质量数据.
他们还可能负责使用数据治理工具来跟踪和管理数据质量。 此外,数据质量专家可能负责 分析数据 并分析 用户要求.
关于数据质量管理,Clavis Insight 的创始人兼前 CEO Garry Moroney 在接受采访时表示:
“在当今高度互联的世界中,输入 Web 表单或一线业务应用程序(例如呼叫中心系统或新产品应用程序)的不良数据会立即在公司的信息系统中传播。 有缺陷的数据的负面影响以及以后修复它的成本——或者不修复它而任其阻碍重要的业务流程——可能是巨大的。 唯一的解决方案是实施控制以确保数据在第一时间就正确无误。”
什么是数据质量及其重要性?
数据质量是指对数据准确性和完整性的衡量。 随着数据量的稳步增长并与企业运营的联系越来越紧密,数据驱动型企业对数据质量的重视程度也越来越高。 高质量的数据可以让企业避免数据中的错误,这些错误会助长错误的假设和糟糕的决策。
劣质数据的影响 会对企业产生重大影响。 它通常是运营故障、分析不准确和商业战略短视的根源。 劣质数据可能造成的损害示例包括产品发送到错误地址时的额外(和不必要的)费用和/或由于客户记录不完整而失去的销售机会。
由于数据质量差而导致的另一个问题是对数据缺乏信任。 在低质量数据的组织中工作的员工、业务经理和企业高管无法开发商业智能或长期规划,因为数据不可信。
成为数据质量专家所需的技能
平均而言,数据质量专家的收入为 年薪 $60,907 在美国。 入门级职位起价为每年 37,011 美元。 有经验的工人每年可赚取高达 101,350 美元。
一些组织已经为数据质量专家做了广告,但在职位描述中包含了数据分析师的职责。 这反映了两个职位职责的混淆,这两个职位最初只属于数据分析师。
成为数据质量专家所需的基本技能包括:
- 处理问题的经验 数据质量原则 需要提供高质量的数据资产
- 使用数据质量工具的经验
- 发现和解决的经验 数据质量问题
- 具有数据分析和数据集成工具的经验
- 有经验 自动化流程
- 具有查询语言的经验(SQL 是一种常见的查询语言)
请注意,每个要求中的关键词是“经验”。
获得经验和认证
认证提供了证明一个人的知识和技能的凭证。 幸运的是,有些课程和课程组合既可以提供经验,也可以提供证书。 有抱负的数据质量专家的一些教育机会是:
- 几个在线培训中心(包括 DATAVERSITY)提供全面的多课程数据质量计划和认证。 主题包括数据质量实践、原则、挑战和解决方案、工具等。
- 伟学学院提供 免费数据语言课程 和认证。 这些通常只有两个小时的课程,应被视为补充认证,添加到另一个证书中。
- DataCamp 有一个免费的四小时课程,名为 SQL简介,教授 SQL(最流行的查询语言)的基础知识以及如何使用关系数据库操作数据。
数据质量专家的未来
随着计算机、软件和互联网技术的发展,转换数据以支持准确性和质量的重要性显着增加。
随着企业收集的数据量持续增长,数据质量专家可以期待一定程度的工作保障。 随着连接的设备和传感器数量的增加,高质量的数据对于智能决策和 商业智能. 那些使用数据质量专家来管理和组织数据的组织将更好地理解其价值。
企业已经了解到准确、高质量的数据在其决策过程中的重要性,并将其放在首位。
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- Sumber: https://www.dataversity.net/how-to-become-a-data-quality-specialist/
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