Datakvalitetsspecialist – jobb i Finland
Datakvalitetsspecialister granskar organisationers data för att se om de är korrekta, rekommenderar förbättringar av registersystem och datainhämtningsprocesser samt bedömer datareferens och historisk integritet. De utarbetar även dokument, upprätthåller kvalitetsmål och standarder för datakvaliteten, övervakar organisationens integritetspolicy och övervakar att dataflödena överensstämmer med kvalitetsstandarderna.
Datakvalitetsspecialist - Vilka färdigheter är obligatoriska?
Den typ av infrastruktur som definierar formatet av data: halvstrukturerad, ostrukturerad och strukturerad.
Reducera data till deras exakta kärnform (normalformulär) för att åstadkomma resultat såsom minimering av beroende, undanröjande av redundans och ökad konsekvens.
Använda system och modeller för databashantering, definiera databeroenden, använda frågespråk och databashanteringssystem för att utveckla och hantera databaser.
Använda it-verktyg för att tillämpa matematiska, algoritmiska eller andra datamanipulationsprocesser för att skapa information.
Klassificering av databaser som anger deras syfte, egenskaper, terminologi, modeller och användningsområden, t.ex. XML-databaser, dokumentbaserade databaser och fulltextdatabaser.
Samla in och välja ut en uppsättning data från en population genom ett statistiskt eller annat definierad förfarande.
Upptäcka och korrigera defekta register från dataset, se till att uppgifterna blir och förblir strukturerade i enlighet med riktlinjerna.
Specificera de kriterier med hjälp av vilka datakvaliteten mäts för affärsändamål, t.ex. inkonsekvenser, ofullständighet, användbarhet och precision.
Kombinera tecken från ett specifikt alfabet med användning av väldefinierade regler för att skapa teckensträngar som kan användas för att beskriva ett språk eller ett mönster.
Utarbeta ett utkast till databasschema genom att följa reglerna för relationsdatabassystem (RDBMS) för att skapa en logiskt ordnad grupp av objekt, t.ex. tabeller, kolumner och processer.
Tillämpa kvalitetsanalys, validerings- och verifieringstekniker på data för att kontrollera datakvaliteten.
Frågespråk som SPARQL, som används för att hämta och hantera data som lagrats i RDF-format (Resource Description Framework).
Standardiserade datorspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som söks.
Hantera alla typer av dataresurser under hela deras livscykel genom att utföra dataprofilering, valideringsanalyser, standardisering, identitetsuppdelning, rensning, utökning och granskning. Se till att alla data är ändamålsenliga med hjälp av specialiserade IKT-verktyg i syfte att uppfylla kvalitetskriterierna för data.
Identifiera styrkor och svagheter hos olika abstrakta och rationella koncept, såsom problem, synpunkter och tillvägagångssätt som avser en viss problematisk situation, i syfte att ta fram lösningar och alternativa metoder för att hantera situationen.
Utarbeta forskningsdokument eller ge presentationer för att rapportera resultaten av ett genomfört forsknings- och analysprojekt, med angivande av de analysförfaranden och analysmetoder som lett fram till resultaten samt potentiella tolkningar av resultaten.
Fastställa och upprätthålla standarder för överföring av data från källscheman till den datastruktur som krävs för ett resultatschema.
Mata in information i ett system för datalagring och dataåtkomst med hjälp av bland annat skanning, manuell inskrivning via tangentbord eller elektronisk dataöverföring för att bearbeta stora mängder data.
Datakvalitetsspecialist - Vilka färdigheter är nyttiga men inte obligatoriska?
Upprätthålla en översikt över alla inkommande uppgifter för att prioritera uppgifter, planera deras genomförande och integrera nya uppgifter allteftersom de uppstår.
MDX är ett sökspråk för hämtning av information från en databas och av handlingar som innehåller den information som behövs. Den har utarbetats av programvaruföretaget Microsoft.
Samla in data och statistik att testa och utvärdera i syfte att generera anspråk och mönsterprognoser med målet att upptäcka användbar information i en beslutsprocess.
Tillämpa matematiska metoder och använda beräkningsteknik för att utföra analyser och finna lösningar på specifika problem.
Visuella representations- och interaktionstekniker, som histogram, sambandsdiagram, ytdiagram, trädkartor och parallella koordinatdiagram, som kan användas för att presentera abstrakta numeriska och icke-numeriska data i syfte att öka den mänskliga förståelsen av informationen.
Datorspråket XQuery är ett sökspråk som används för att hämta information från en databas och från handlingar som innehåller den eftersökta informationen. Språket är utvecklat av den internationella standardiseringsorganisationen World Wide Web Consortium.
Datorspråket SPARQL är ett sökspråk som används för att hämta information från en databas och från handlingar som innehåller den eftersökta informationen. Språket är utvecklat av den internationella standardiseringsorganisationen World Wide Web Consortium.
Organisera och genomföra revisioner för att utvärdera IT-system, systemkomponenter samt system för informationsbehandling och informationssäkerhet. Identifiera och samla in potentiella kritiska problem och rekommendera lösningar som bygger på föreskrivna standarder och lösningar.
Studiet av statistiska teorier, metoder och praxis såsom insamling, organisering, analys, tolkning och presentation av data. Statistiken behandlar alla aspekter av data, inbegripet planering av datainsamling i fråga om projektering och experiment för att förutse och planera arbetsrelaterad verksamhet.
Processer som en organisation tillämpar för att förbättra effektiviteten, sätta upp nya mål och uppnå målen på ett lönsamt och snabbt sätt.
Dataspråket LDAP är ett frågespråk som används för att hämta information från en databas eller för att hämta dokument som innehåller den information som eftersöks.
LINQ är ett sökspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som behövs. Det utvecklas av programvaruföretaget Microsoft.
Processen för att identifiera datafrågor med hjälp av kvalitetsindikatorer, mått och mätvärden för att planera strategier för rensning av data och strategier för databerikning enligt datakvalitetskriterier.
Förvalta och planera olika resurser, såsom mänskliga resurser, budget, tidsfrister, resultat och kvalitet som krävs för ett specifikt projekt och övervaka projektets utveckling för att uppnå ett specifikt mål inom en fastställd tid och budget.
Skapa ett positivt, långsiktigt förhållande mellan organisationer och utomstående intressenter, till exempel leverantörer, distributörer, aktieägare och andra intressenter, i syfte att informera dem om organisationen och dess mål.
Leda och vägleda anställda genom en process där de får lära sig den kompetens som behövs för det prospektiva jobbet. Organisera verksamhet som syftar till att introducera arbetet och systemen eller förbättra individers och gruppers prestationer i organisatoriska sammanhang.
N1QL är ett sökspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som behövs. Det utvecklas av programvaruföretaget Couchbase.