Naarmate meer organisaties datagedreven worden, is de vraag naar capabele dataprofessionals om hun initiatieven te ondersteunen en vooruit te helpen nog nooit zo groot geweest. Werkgelegenheid in computer- en IT-beroepen zal naar verwachting tussen 15 en 2021 met 2031% groeien – aanzienlijk sneller dan het gemiddelde voor alle beroepen. Bovendien behoren datacentrische rollen tot de ranglijsten de beste banen voor verdienpotentieel, werkplezier en beschikbaarheid van de functie. Welke richting moet je inslaan bij het opbouwen van een carrière in data? Hieronder hebben we er een paar top uitgelicht Data Management loopbaan om te overwegen, evenals de typische verantwoordelijkheden, vaardigheden en opleiding die voor elk vereist zijn.

Data Architect

A gegevens architect werkt met data op het meest uitgebreide niveau en vertaalt de algehele datastrategie van de organisatie naar een effectieve data-architectuur. Data-architecten werken samen met verschillende afdelingen en belanghebbenden om het raamwerk voor gegevensbeheer voor ondernemingen te ontwerpen en te creëren.

Enkele van de meest populaire vaardigheden voor data-architecten omvatten codeertalen, SQL, ETL/ELT-bewerkingen, databasewerk en datawarehousing. Data-architecten moeten ook inzicht hebben in datamodellering en ervaring hebben met business intelligence-werk.

De rol van data-architect vereist doorgaans een bachelordiploma in computerwetenschappen, evenals meerdere jaren ervaring in een gerelateerd vakgebied. Het verkrijgen van een professionele referentie, zoals de Certificering IBM data architect zal je ook helpen opvallen.

Data Analyst

De de baan van data-analist gaat meer over het ophalen van gegevens uit een opslagplaats en deze goed gebruiken - door bedrijfsinformatie te ontwikkelen of te helpen bij belangrijke bedrijfsactiviteiten. Gegevensanalisten zullen doorgaans gegevens extraheren en analyseren met behulp van SQL en andere hulpmiddelen. Ze kunnen ook een database of meerdere databasestructuren onderhouden.

Omdat data-analisten vaak werken met ruwe, ongestructureerde data – die de samenhangende elementen mist die het gebruiksklaar maken – zullen hun vaardigheden deels te maken hebben met het opschonen, extraheren en verfijnen van data. Data visualisatie is een belangrijke vaardigheid voor deze rol, evenals ervaring met statistiek.

Naast de vele certificeringen die beschikbaar zijn voor data-analisten, moeten ze ook een bachelordiploma in computerwetenschappen of een aanverwant vakgebied hebben. Kijk hier eens naar 12 weken durend programma van Cornell als voorbeeld van aanvullende of startersreferenties. 

Data Manager

A gegevens manager onderhoudt de gegevens van een organisatie volgens vastgesteld beleid en procedures. Waarom is dit belangrijk? Zoveel van het werk dat met gegevens wordt gedaan, moet voldoen aan een reeks beleidsregels. Dit helpt bij het naleven van branche- of bureaunormen en kan ook bescherming bieden tegen de hoge kosten van datalekken of datalekken.

Datamanagers inventariseren vaak data voor de business en werken volgens a programma voor gegevensbeheer (of kan zelfs helpen bij de ontwikkeling van dat programma). Als gegevensregelgeving zoals die van de Europese Unie GDPR en die van Californië CCPA van kracht wordt, geeft de datamanager richtlijnen voor het omgaan met en verwerken van gevoelige datasets. 

Een datamanager moet minimaal een bachelordiploma in een computergerelateerd veld hebben (waarbij voor sommige rollen een MBA vereist is), evenals enige ervaring met databeheer, datastewardship, kwaliteitsborging en cyberbeveiligingsbeheer. Kennis van SQL is ook een noodzakelijke vaardigheid op dit functieniveau.

Gegevens Scientist

De rol van data scientist kan verwarrend zijn voor degenen die niet in de branche zitten. In de rollen van data analist en data scientist is er enige overlap. Net als data-analisten bereiden en analyseren datawetenschappers data. Datawetenschappers richten zich echter meer op het gebruik van wetenschappelijke methoden om met gegevens te werken, terwijl data-analisten meer werken aan het interpreteren en presenteren ervan.

Enkele hoofdverantwoordelijkheden voor datawetenschappers omvatten datamining, het gebruik van machine learning-programma's en het werken met gestructureerde en ongestructureerde data volgens bepaalde soorten datawetenschap zoals classificatie, lineaire regressie of zelfs neurale netwerkmodellen.

Datascientists moeten beschikken over programmeervaardigheden, zoals kennis van Java of C++, en ervaring met statistiek. Een datawetenschapper is ook goed gepositioneerd als hij of zij de belangrijkste concepten begrijpt algoritmen voor machine learning. Een datawetenschapper die bijvoorbeeld de naaste buren en beslissingsbosmodellen begrijpt, is een aanwinst voor een organisatie.

De meeste datawetenschappers hebben een bachelordiploma informatica, en volgens Zippia, een derde van de datawetenschappers heeft ook een masterdiploma.

Leiding gegevensbeheer

De lead data governance werkt met data governance in meerdere domeinen, verantwoordelijk voor het opstellen en communiceren van beleid en procedures.

Een gegevensdomein is op de een of andere manier gewoon een logische groepering van gegevens. Verschillende gegevensdomeinen kunnen verschillende architecturen bevatten die als silo's werken om belangrijke gegevens van andere toepassingen te isoleren. Typische gegevensdomeinen zijn klantgegevens, productgegevens, financiële gegevens of bepaalde soorten operationele gegevens in eindgebruikerssystemen.

Omdat data governance-leiders in meerdere domeinen en met meerdere afdelingen werken, profiteren ze van leiderschapskwaliteiten en ervaring met regels voor gegevensprivacy zoals CCPA en GDPR.

Een bachelor of science-graad wordt aanbevolen voor deze functie, evenals enkele jaren ervaring in het werken met big data en/of gegevensbeheer.

Gegevensmodellering

A datamodelleur werkt met datamodellen die gestroomlijnd zijn voor workflows en operationele resultaten, en richt zich meestal op het bouwen van kaders voor hoe gegevens door een bepaalde workflow bewegen. Datamodelleurs hebben baat bij datawarehousing, communicatie en conceptuele vaardigheden die hen zullen helpen bij het ontwikkelen van die modellen. 

Computerwetenschappelijke programma's kunnen helpen bij het opbouwen van deze conceptuele vaardigheden door studenten te laten brainstormen over het coderen van een bepaalde toepassing. Daarnaast moet de datamodelleur over creatieve vaardigheden beschikken en die kunnen toepassen in de bedrijfsvoering en de bedrijfsvoering business intelligence.

Data Engineer

Als iemand die betrokken is bij zowel datapijplijnen als modellering, is de data engineer heeft de reputatie het "Zwitserse zakmes" te zijn van het gegevensverwerkingsteam. Ze zijn primair verantwoordelijk voor het bouwen en onderhouden van de data-architectuursystemen van de organisatie. 

Veel van de het werk van een data-engineer zal ingaan op een deel van het werk dat is gedaan door de bovenstaande rollen op het gebied van analyse, pijplijnontwikkeling en meer. Een data-engineer kan betrokken zijn bij het verwerven van datasets, het bereiken van compliance, het ontwikkelen van algoritmen of het bouwen, testen en onderhouden van datapijplijnen. Data-ingenieurs kunnen ook betrokken zijn bij het valideren of analyseren van gegevens.

Vereiste vaardigheden omvatten codeertalen zoals C++ of Python, ervaring met relationele en niet-relationele databasevaardigheden, gegevensopslag en ETL. Een data-engineer die machine learning begrijpt, is ook belangrijk voor een organisatie.

Data-ingenieurs moeten een bachelordiploma in computerwetenschappen of informatietechnologie hebben. Online training en professionele certificeringen van instellingen zoals Cloudera, IBM en Google kunnen ook nuttig zijn.

Conclusie

Deze lijst met carrières in gegevensbeheer is nog maar het begin: van data curatoren naar gegevens stewards naar analisten op het gebied van gegevensbeveiliging, er is geen tekort aan functies om na te streven. Ongeacht het pad dat u volgt, door te leren hoe u gegevens kunt gebruiken, beheren en er het beste uit kunt halen, kunt u succesvol worden in elke op gegevens gerichte onderneming - zowel nu als in de toekomst.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com