Gegevenskwaliteit verwijst naar de planning en implementatie van maatregelen voor kwaliteitsbeheer voor de gegevens die bedrijven genereren. Het idee is dat de gegevens moeten passen bij het einddoel van de behoeften van de gegevensconsument - en aan specifieke kwaliteitsdimensies moeten voldoen om geschikt te worden geacht voor gebruik. De rol van een datakwaliteitsanalist (DQA) is ervoor te zorgen dat de gegevens die worden opgeslagen en doorgegeven in overeenstemming zijn met wat de organisatie nodig heeft. Een vereiste om een ​​datakwaliteitsanalist te zijn, is bedreven zijn in het gebruik van kwaliteitsmanagementtechnieken.

Analisten van gegevenskwaliteit zijn al heel lang gebruikelijk in de sector van de informatietechnologie (IT), maar ze komen nu steeds vaker voor in de gegevensruimte. De behoefte aan een dergelijke rol ontstond toen bedrijven begonnen te merken dat ze, ondanks alle noodzakelijke maatregelen, gegevens van slechte kwaliteit sijpelen in hun systemen, wat resulteert in een enorme verspilling van tijd en middelen. Om dit te voorkomen is de rol van datakwaliteitsanalist geïntroduceerd.

Het belangrijkste onderdeel van de taak van een analist voor gegevenskwaliteit is ervoor te zorgen dat de binnenkomende gegevens overeenkomen met de doelstellingen van het bedrijf. Aangezien de meeste bedrijven enorme hoeveelheden binnenkomende gegevens uit verschillende bronnen hebben, kan het moeilijk zijn om te begrijpen welke kunnen worden gebruikt voor de groter organisatiedoel en welke niet. 

Laten we eens kijken naar de verantwoordelijkheden van analisten voor gegevenskwaliteit en de vaardigheden die ze nodig hebben om in de rol te gedijen.

Wat doen datakwaliteitanalisten? 

Datakwaliteitsanalisten worden vaak verward met: data-analisten. Hoewel ze hetzelfde klinken, is het verschil tussen de twee enorm. De eerste richt zich op het beoordelen van gegevenskwaliteit, terwijl de tweede zich richt op het analyseren van reeds gekwalificeerde gegevens. Datakwaliteitsanalisten zorgen ervoor dat alles wat data-analisten gebruiken van hoge kwaliteit is.

Analisten voor gegevenskwaliteit moeten zoeken naar: zes gegevenskwaliteitsdimensies om te bepalen of hun gegevens geschikt zijn voor gebruik. Zij zijn:

• Volledigheid: een maatstaf voor de toereikendheid van gegevens
• Nauwkeurigheid: beoordeelt of de gegevens feitelijk correct zijn en worden ondersteund door een geloofwaardige bron
• uniciteit: overweegt of een bepaalde dataset vrij is van duplicatie en overlap
• Consistentie: de statistiek die helpt beoordelen of de gegevens in kwestie aansluiten bij eerder vastgestelde en herkenbare patronen
• Tijdigheid: een kritische dimensie van gegevens die ons veel vertelt over hoe actueel de gegevens zijn
• geldigheid: meet hoe relevant de beschikbare gegevens zijn voor het bijbehorende domein

De primaire verantwoordelijkheid van een analist voor gegevenskwaliteit is om zich te concentreren op het verbeteren van huidige systemen of het introduceren van nieuwere methoden om binnenkomende gegevens te analyseren. Het zorgt ervoor dat de nauwkeurigheid en waarde van de gegevens behouden blijven.

Hier zijn nog een paar verantwoordelijkheden:

• Gegevens bekijken die in het datawarehouse zijn geladen: Het IT-landschap van de meeste grote organisaties is vaak ongelooflijk ingewikkeld. Het wordt dus vaak geplaagd door problemen met de gegevenskwaliteit, variërend van gegevens die verkeerd zijn geplaatst, worden gedupliceerd of andere onnauwkeurigheden hebben. Analisten van gegevenskwaliteit moeten deze gegevens beoordelen voordat ze worden geladen in datawarehouses. De beoordeling helpt de levering van kwaliteitsgegevens te versnellen door fouten vroegtijdig op te sporen.
• Implementeer processen om binnenkomende gegevens te controleren: Het doorlichten van binnenkomende gegevens is cruciaal voor het opbouwen van vertrouwen in gegevens. Het kenmerk van kwaliteitsgegevens is betrouwbaarheid. Door binnenkomende en bestaande data te standaardiseren, zorgen datakwaliteitsanalisten ervoor dat de informatie relevant is voor de gebruikers en in een toegankelijk formaat kan worden opgevraagd.
• Handhaaf de referentiële integriteit van de gegevens: Analisten van gegevenskwaliteit handhaven de referentiële integriteit van de beschikbare gegevens door gegevens te verwijderen, te hernoemen en bij te werken wanneer dat nodig is. Als deze verantwoordelijkheid niet wordt nagekomen, kan dit een negatieve invloed hebben op de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens, waardoor ze na verloop van tijd onbruikbaar worden.
• Bekijk de historische integriteit van oude datasets: Het is ongelooflijk gemakkelijk dat gegevens waarnaar wordt verwezen, verouderd raken. Het kan onvolledig worden gemaakt door bijgewerkte normen, waardoor het verouderd is. Daarom is het noodzakelijk om de historische integriteit van oudere datasets te beoordelen en te behouden om de datakwaliteit te behouden.
• Aanbevelingen doen om bestaande gegevens te verrijken: Analisten van gegevenskwaliteit kunnen bestaande gegevens verbeteren door ze voortdurend bij te werken, contextuele informatie toe te voegen aan logboeken met gegevens waarnaar wordt verwezen, en meer.

Welke vaardigheden zijn nodig? 

Hands-on ervaring gaat een lange weg op de arbeidsmarkt; hoe meer je hebt, hoe beter. Omdat analisten voor datakwaliteit deel uitmaken van een datateam, hoeven ze niet per se over vele jaren ervaring te beschikken. Er zijn instapposities beschikbaar en als je een relevante opleiding hebt, heb je een grotere kans om in de branche te stappen. Wat formeel onderwijs betreft, is de minimumvereiste een bachelordiploma in wiskunde, statistiek of informatica.

Maar schijnbaar niet-gerelateerde STEM-graden kunnen ook opvallen. Voorbeelden hiervan zijn natuurkunde, scheikunde en zelfs biologie. Wervingsmanagers weten dat afgestudeerden basiskennis hebben van wiskunde en statistiek, tenzij de ervaring een geheel ongerelateerde opleiding of functie betreft.

Hier zijn een paar andere vaardigheden die analisten voor gegevenskwaliteit nodig hebben:

• Gegevensprofilering: Dit is het effectief analyseren, onderzoeken en beoordelen van brongegevens. Het is essentieel voor elke analist van gegevenskwaliteit omdat het kwaliteit garandeert (in termen van nauwkeurigheid, correctheid, consistentie, enz.).
• Gegevensdetectie: Gegevensontdekking omvat het verzamelen van relevante gegevens uit vele bronnen en er waarde uit halen. Het kan worden gedaan door datakwaliteitsanalisten die meerdere tools en systemen gebruiken. Als het goed wordt gedaan, kan het ongelooflijke inzichten opleveren die bedrijven de informatie geven die ze nodig hebben om op te vallen.
• Oorzaakanalyse: Datakwaliteitsanalisten werken met veel mensen binnen en buiten de organisatie. Door dit te doen, worden ze doorgaans belast met het snel oplossen van gegevensproblemen en -problemen. Ze moeten de oorzaak snel identificeren; hiervoor moeten ze de basis kennen van Gegevensbeheer (DM) en hoe verschillende DM-tools werken.
• Gegevenskwaliteitsmeting: Organisaties hebben betrouwbare informatie nodig om effectieve beslissingen te nemen. Gegevens van slechte kwaliteit kunnen schadelijk zijn, en dat is precies waarom het meten van gegevenskwaliteit een vaardigheid is die elke analist van gegevenskwaliteit nodig heeft - en ze moeten de zes eerder genoemde dimensies begrijpen. 
• Informatieketenanalyse en -beheer: Datakwaliteitsanalisten moeten begrijpen hoe de datapijplijn werkt en deze kunnen beheren. Door dit te doen, kunnen ze relevante problemen lokaliseren, de juiste middelen analyseren en deze indien nodig oplossen of monitoren. Het helpt bij het handhaven van de gegevenskwaliteit en het beheren van bestaande gegevenspools.
• Kosten-batenanalyse en ROI-ontdekking: Het uitvoeren van kosten-batenanalyses is van cruciaal belang om de datakwaliteit van bestaande data te verbeteren. Datakwaliteitsanalisten moeten ook weten hoe ze de ROI van specifieke datasets kunnen koppelen aan bedrijfsresultaten, zodat het leiderschap dienovereenkomstig beslissingen kan nemen.
• Gebruik van datakwaliteitstools: Gegevens van slechte kwaliteit - of het nu gaat om onnauwkeurigheid, inconsistentie, duplicatie en meer - kunnen leiden tot gemiste kansen, verlies van vertrouwen in gegevens en onvoldoende besluitvorming. Veel tools voor gegevenskwaliteit op de markt bedrijfsgegevens verrijken, zoals Ataccama ONE, Informatica, Infogix en nog veel meer. Elke datakwaliteitsanalist zou er een paar moeten kennen.

Hoe kunnen analisten van gegevenskwaliteit invloed hebben op bedrijven?

Zoals we al hebben vastgesteld, kunnen analisten van gegevenskwaliteit behoorlijk vindingrijk zijn voor een bedrijf. Hier is een lijst van het soort impact dat ze voor bedrijven kunnen hebben:

• Betere besluitvorming: Datakwaliteitsanalisten zijn professionals met uitstekende probleemoplossende en analytische vaardigheden. Trouwens, ze begrijpen kwaliteitscontrole in en uit. Ze zijn experts in wat ze doen, of het nu gaat om gegevensprofilering, gegevensontdekking, root-cause of ROI-analyse - wat betekent dat de resulterende kwaliteit van de gegevens hoog is. Hierdoor kunnen belanghebbenden nauwkeurigere en tijdige beslissingen nemen.
• Verbeterde relaties met klanten: Het hebben van bijgewerkte en nauwkeurige gegevens over klantprofielen met betrekking tot interesses, voorkeuren, enz., helpt bij het opbouwen van kwalitatief betere relaties met klanten en het opbouwen van een merkimago.
• Lagere overheadkosten: Analisten van gegevenskwaliteit kunnen informatie op een gedetailleerd niveau analyseren en de integriteit ervan behouden. Dit verlost bedrijven van de bagage en financiële problemen die onnauwkeurige gegevens met zich meebrengen, waardoor de overheadkosten aanzienlijk worden verlaagd. 
• Verhoogde omzet: Door de kwaliteit van interne gegevens te verbeteren, kunnen bedrijven hun activiteiten en inkomsten een boost geven. Ze kunnen klantgegevens gebruiken om gepersonaliseerde marketingcampagnes te maken, zich voor te bereiden op verkoopgesprekken en zelfs aangepaste aanbevelingen te doen zodra ze zich in hun trechter bevinden. Het helpt hen het klantbehoud en de conversie te vergroten en tegelijkertijd de omzet te verhogen.
• Meer tijdwinst: Bedrijven kunnen meer tijd besteden door de huidige bestuursprocessen te automatiseren en rollen toe te wijzen aan de relevante datakwaliteitsanalisten zonder elke operatie te micromanagen. Door dergelijke tools te gebruiken, kunnen ze ook problemen in realtime melden en oplossen. Ze zouden die tijd anders besteden aan het repareren van gegevens om de veelzijdigheid en bruikbaarheid ervan te vergroten.
• Hoger concurrentievoordeel: Gartner voorspelt dat tegen 2022 70% van de organisaties zullen hun gegevenskwaliteitsstatistieken agressiever volgen. Degenen die dat niet doen, zullen achterop raken. Steeds meer bedrijven maken gebruik van analisten voor gegevenskwaliteit omdat zij de beste zijn in het verkrijgen van waardevolle inzichten, statistieken en informatie.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com