Gegevensbeheerspecialist: de rol en vaardigheid die bepalend zijn voor succes

De wereld wordt overspoeld met informatie en daarmee komt een baan met de verantwoordelijkheid om het overzichtelijk te houden: datamanagementspecialist. Iemand moet bestanden ordenen, databases organiseren, feeds synchroniseren en alle basistaken uitvoeren om vertrouwen in deze gegevens op te bouwen.

De baan zelf is nieuw en deelt de rol met een aantal andere schijnbaar vergelijkbare titels, zoals datawetenschapper, klantdata-analist of business intelligence-specialist. Er zijn vaak subtiele verschillen en rollen evolueren, maar iedereen heeft de verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat hun organisatie in staat is om goede beslissingen te nemen op basis van accurate informatie.

Talloze onderzoeken tonen aan dat banen met titels als ‘data-analist’ of ‘datawetenschapper’ enkele van de moeilijkste banen zijn voor organisaties om in te vullen, waardoor professionals op het gebied van gegevensbeheer een gewilde vaardigheid zijn.

Functie van specialist in gegevensbeheer

De behoefte aan datamanagementprofessionals ontstond toen bedrijven zich realiseerden dat ze meer mensen nodig hadden om verantwoordelijkheid te nemen voor de kwaliteit en continuïteit van data. Hun relaties met hun klanten en leveranciers worden opgeslagen in databestanden en het onderhouden van deze gegevens is essentieel voor het in stand houden van de organisatie.

data-analyse

Tegelijkertijd beginnen veel nieuwe projecten voor bedrijven betere manieren te vinden om gegevens te analyseren. Het marketingteam wil begrijpen hoe klanten beslissingen nemen door alle beschikbare digitale aanwijzingen te overwegen. Websites, reclamebedrijven en storefront-systemen genereren veel van de digitale details die marketingteams willen gebruiken om de beste manier te vinden om eindgebruikers te informeren en om te zetten in klanten. Een goede datamanagementprofessional zit vaak in de kring die deze inspanningen ondersteunt.

gegevens opslag

Nieuwe producten en diensten hebben vaak een grote dataopslagrol die onderdeel uitmaakt van het product. Veel apparaten die deel uitmaken van Het internet der dingen (IoT) rapporteren aan hun hoofdbedrijf met behulp van telemetrie, en de datamanagementspecialist moet efficiënte manieren vinden om de informatie op te slaan en te analyseren. Vaak hangt een groot deel van de waarde van een product af van het extra inzicht dat voortkomt uit dataopslag.

onderhoud van de infrastructuur

Een andere belangrijke taak van een datamanagementprofessional is het onderhouden van de infrastructuur van een organisatie. Magazijnen en assemblagelijnen vertrouwen op goede professionals op het gebied van gegevensbeheer om alle bedrijfsmiddelen bij te houden. Supply chain management en productieondersteuning zijn essentiële functies omdat deze functies niet kunnen worden bereikt zonder software die de workflow organiseert en stuurt.

In veel bedrijven zijn er vaak verschillende soorten datamanagementprofessionals met verantwoordelijkheden. Sommige zijn technischer dan andere. Sommigen hebben een lange carrière in het werken met marketingteams. Ze brengen allemaal iets op tafel.

Er zijn vaak mensen die een sleutelrol spelen, maar die in andere delen van het organigram werken. Professionals op het gebied van gegevensbeheer moeten vaak nauw samenwerken met andere delen van de IT-architectuur, waaronder programmeurs en devops verschil.

“Ik zie de ontwikkelingsgemeenschap als een zeer primaire belanghebbende in dit alles”, legt Ryan Fleisch uit, productmarketingmanager voor profiel en activering bij Adobe. “Het is niet zo dat marketeers deze dingen doen, van begin tot eind.”

Lees ook: Neem gegevens niet als vanzelfsprekend aan

12 essentiële vaardigheden voor succes in 2022

Naarmate de rol van datamanagementprofessionals evolueert, veranderen ook de vereiste vaardigheden. Velen moeten zich in de rol ontwikkelen door deze vaardigheden op het werk te verwerven. Hier zijn 12 wenselijke vaardigheden voor deze rol:

• Focusdetails: Databases zijn gevuld met miljoenen of miljarden records en functionaliteit vereist dat ze zo nauwkeurig mogelijk zijn. De rol vereist een rigoureus ontwerp om gegevens snel, efficiënt en correct te verzamelen.
• Database management: Sommige gegevens worden opgeslagen in traditionele databases en de databasebeheerfunctie is een taak die databasebeheerders (DBA’s) goed kennen.
• Gegevens opslag: Veel van de meest recente datafeeds worden niet opgeslagen in traditionele databases. Begrijp nieuwere architecturen voor gegevensopslag, zoals: datawarehouses En de datameren Belangrijk voor gegevensbeheer.
• Traditionele programmering: Gegevens worden over het algemeen digitaal bewaard, dus het is ideaal om bedreven te zijn in het schrijven van instructies voor computers. Veel datamanagers zijn echter geen ervaren programmeurs. Ze werken vaak met programmeurs voor specifieke taken, maar ze richten zich meer op het zorgen dat de gegevens goed gevormd zijn. Als ze kunnen helpen met een programmeertaak, is dat een bonus.
• programmeertalen: Er wordt veel werk verzet om gegevens op te slaan en te back-uppen met behulp van scripttalen zoals BASH-shellscript, Python of Perl. Praktische kennis van deze talen is nuttig.
• statistieken: Veel analyses worden gedaan met behulp van statistische algoritmen, dus een goed begrip van deze tak van wiskunde is vaak nuttig. Maar net als bij programmeren kunnen datamanagers vaak vertrouwen op professionele wiskundigen wanneer analyse complex is.
• Datawetenschapstalen: Veel van de analyse van vandaag wordt gedaan in talen als R of Python. Het hebben van praktische kennis ervan en de systemen die het ondersteunen, zoals PyCharm of R Studio, is een goede basis voor sommige analyses.
• Zakelijke rapporten: Enkele van de beste analyses worden gedaan met behulp van tools voor bedrijfsinformatie en bedrijfsrapportage. Begrijpen hoe deze systemen werken en hoe ze zijn aangepast of geconfigureerd, is essentieel om ervoor te zorgen dat de juiste rapporten de juiste gegevens voor de juiste belanghebbenden samenvatten.
• Software voor het volgen van klanten: Veel bedrijven wenden zich tot producten die soms worden gecategoriseerd als klantbeheersoftware of klantgegevensplatforms. Deze tools verzamelen gegevens om bij te houden hoe klanten omgaan met aankoopmarketing. Begrijpen hoe deze software werkt, is essentieel en helpt vaak om snel kennis te hebben van het platform dat uw bedrijf kiest.
• Privacyregels: Klanten zijn vaak steeds wispelturiger in het vertrouwen van hun persoonlijke informatie aan bedrijven. Het beheren van gegevens vereist begrip en gevoeligheid van deze gevoelens. Ook stellen veel industrieën privacyregels op die de verplichtingen codificeren en goedkeuren. Datamanagementprofessionals moeten ermee bekend zijn.
• Juridische organisaties: Sommige regeringen hebben strenge wetten die bepalen hoe en wanneer gegevens worden verzameld, geanalyseerd en opgeslagen. Professionals op het gebied van gegevensbeheer moeten zich hiervan bewust zijn en wanneer ze van toepassing zijn op de beschikbare gegevens.
• Encryptie en gegevensbeveiliging: Het beschermen van informatie tegen ongeoorloofde inbraak is een essentieel onderdeel van het onderhouden van datawarehouses en datameren. Dit vereist vaak inzicht in wat cryptografische algoritmen wel en niet kunnen doen om ongeoorloofde openbaarmaking te beschermen. Een goed begrip van computerbeveiliging is ook belangrijk.

Dit is een lange wensenlijst en niet iedereen kan al deze vaardigheden aanbieden. Managers willen misschien een team samenstellen dat elkaar aanvult, zodat ze kunnen samenwerken om de beste gegevens te krijgen om betere gegevensgestuurde zakelijke beslissingen te nemen.

Bedrijven worden ook aangemoedigd om samen te werken met externe leveranciers om hun datamanagementprofessionals te koppelen aan de beste beschikbare tools. Hierdoor kan het interne team zich focussen op een beter gebruik en toepassing van hun data.

“Ik denk dat het vermogen om [marketing team] Om dit soort meer geavanceerde dingen met data te doen, is echter vaak zeer beperkt in de middelen die ze hebben”, aldus Kevin Yang, co-CEO van Idiomatic, een bedrijf dat gespecialiseerd is in het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) om klantgegevens te begrijpen. “Om te doen wat we in-house doen, is een team van machine learning mensen en andere ingenieurs. Sommige mensen hebben thuis classifiers gebouwd om te doen wat wij doen, maar dat is alleen in de grootste bedrijven.”

Lees het volgende: Hoe AI bedrijven kan helpen de kosten voor gegevensopslag te verlagen