Yrke spesialist i datakvalitet

Spesialister i datakvalitet går gjennom organisasjonens data med hensyn til nøyaktighet, anbefaler forbedringer i dokumentsystemer og datainnhentingsprosesser og vurderer referanseintegriteten og den historiske integriteten til data. De utvikler også dokumenter og opprettholder kvalitetsmål og standarder for data og fører tilsyn med en organisasjons personvernpolicy og overvåker overholdelsen av dataflyter mot kvalitetsstandardene.

Ønsker du å vite hva slags karriere og yrker som passer deg best? Ta vår gratis karrieretest for Holland-kode og finn ut.

Personlighetstype

• Konvensjonell / Undersøkende

Kunnskap

• Database

  Klassifisering av databaser, som omfatter deres formål, kjennetegn, terminologi, modeller og bruk som XML-databaser, dokumentorienterte databaser og fulltekstdatabaser.

• Informasjonsstruktur

  Typen infrastruktur som definerer dataformatet: halvstrukturert, ustrukturert eller strukturert.

• Resource Description Framework-spørringsspråk

  Spørringsspråkene, f.eks. SPARQL, som brukes til å hente og manipulere data, lagret i Resource Description Framework-format (RDF).

• Spørringsspråk

  Området for standardiserte dataspråk for gjenfinning av informasjon fra en database, og på dokumenter som inneholder nødvendig informasjon.

Ferdigheter

• Utforme databaseskjema

  Lage utkast til et databaseoppsett ved å følge reglene for relasjonsdatabasestyringssystemet (RDBMS) for å skape en logisk organisert gruppe av objekter som tabeller, kolonner og prosesser.

• Administrere database

  Bruke skjemaer og modeller for databasedesign, definere dataavhengigheter, bruke spørringsspråk og databaseadministrasjonssystemer (DBMS) til å utvikle og administrere databaser.

• Utføre datarensing

  Oppdage og reparere skadde poster fra datasett, sikre at dataene struktureres og forblir strukturert i samsvar med retningslinjer.

• Benytte regulære uttrykk

  Kombinere tegn fra et spesifikt alfabet ved å bruke veldefinerte regler for å generere tegnstrenger som kan brukes til å beskrive et språk eller mønster.

• Håndtere problemer kritisk

  Identifisere styrker og svakheter ved ulike abstrakte, rasjonelle begreper som spørsmål, uttalelser og metoder knyttet til en særlig problematisk situasjon for å utforme løsninger og alternative metoder for å håndtere situasjonen.

• Håndtere dataprøver

  Innhente og velge et sett med data fra en populasjon via en statistisk eller annen definert prosedyre.

• Rapportere analyseresultater

  Utarbeide forskningsdokumenter eller holde presentasjoner for å rapportere om resultatene av gjennomførte forsknings- og analyseprosjekter, med angivelse av analyseprosedyrer og metoder som førte til resultatene, samt mulige tolkninger av resultatene.

• Behandle data

  Legge informasjon inn i et datalagrings- og datainnhentingssystem via prosesser som skanning, manuell inntasting eller elektronisk dataoverføring, for behandling av store datamengder.

• Normalisere data

  Redusere data til deres nøyaktige kjerneform (normalform) for å oppnå resultater som minimering av avhengighet, eliminering av redundans og økning av konsistens.

• Administrere data

  Forvalte alle typer dataressurser gjennom hele livssyklusen ved å utføre dataprofilering, analyse, standardisering, identitetsløsning, rensing, forbedring og revisjon. Sikre at dataene er egnet for formålet ved hjelp av egne IKT-verktøy for å oppfylle kriteriene for datakvalitet.

• Administrere standarder for datautveksling

  Fastsette og opprettholde standarder for omdanning av data fra kildeskjemaer til den nødvendige datastrukturen i et resultatskjema.

• Definere datakvalitetskriterier

  Definere kriteriene for hvordan datakvaliteten måles for forretningsformål, for eksempel uoverensstemmelser, ufullstendighet og egnethet for formål og nøyaktighet.

• Etablere dataprosesser

  Bruke IKT-verktøy til å gjennomføre matematiske, algoritmiske eller andre typer datamanipulasjonsprosesser for å skape informasjon.

• Implementere datakvalitetsprosesser

  Bruke kvalitetsanalyse, teknikker for validering og verifisering av data for å kontrollere integriteten til datakvaliteten.

Source: Sisyphus ODB