Profesión especialista en calidad de datos

Los especialistas en calidad de datos revisan los datos de la organización por exactitud, recomiendan mejoras para registrar los sistemas y los procesos de adquisición de datos y evalúan la referencia y la integridad histórica de los datos. También elaboran documentos y mantienen objetivos y normas de calidad de los datos, supervisan la política de privacidad de los datos de una organización y supervisan la conformidad de los flujos de datos con las normas de calidad de los datos.

Tipos de personalidades

• Convencional / Investigador

Conocimientos

• Lenguajes de consulta

  El campo de los lenguajes informáticos normalizados para la recuperación de información de una base de datos y de documentos que contengan la información necesaria.

• Estructura de la información

  El tipo de infraestructura que define el formato de los datos: semiestructurados, no estructurados y estructurados.

• Lenguaje de consulta del sistema de descripción de recursos

  Los lenguajes de consulta, como SPARQL, que se utilizan para extraer y manipular datos almacenados en el formato Marco de Descripción de Recursos (RDF).

• Base de datos

  La clasificación de bases de datos, que incluye su finalidad, características, terminología, modelos y uso, como bases de datos XML, bases de datos orientadas al documento y bases de texto completo.

Capacidades

• Procesar datos

  Introducir información en un sistema de almacenamiento y recuperación de datos a través de procesos como el escaneado, la codificación manual o transferencia electrónica de datos con el fin de procesar grandes cantidades de datos.

• Aplicar procesos de calidad de datos

  Aplicar técnicas de análisis de calidad, validación y verificación de calidad de los datos para comprobar la integridad de la calidad de los datos.

• Manejar muestras de datos

  Recopilar y seleccionar un conjunto de datos de una población mediante un procedimiento estadístico u otro procedimiento definido.

• Afrontar problemas con actitud crítica

  Identificar los puntos fuertes y débiles de diversos conceptos abstractos y racionales, como cuestiones, opiniones y enfoques relacionados con una situación problemática específica, con el fin de formular soluciones y métodos alternativos para hacer frente a la situación.

• Definir los criterios de la calidad de los datos

  Especificar los criterios por los cuales se mide la calidad de los datos con fines empresariales, tales como incoherencias, omisiones, usabilidad para el fin perseguido y precisión.

• Diseñar esquema de base de datos

  Redactar un sistema de bases de datos mediante las normas del sistema de gestión de las bases de datos (RDBMS), a fin de crear un grupo de objetos dispuestos lógicamente, como tablas, columnas y procesos.

• Informar de los resultados de los análisis

  Elaborar documentos de investigación o hacer presentaciones para informar de los resultados de un proyecto de investigación y análisis realizado, indicando los procedimientos y métodos de análisis que han dado lugar a los resultados, así como las posibles interpretaciones de los resultados.

• Gestionar bases de datos

  Aplicar los sistemas y modelos de bases de datos, definir las dependencias de datos, utilice los lenguajes de consulta y los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) para desarrollar y gestionar las bases de datos.

• Gestionar datos

  Administrar todo tipo de recursos de datos a través de su ciclo de vida mediante la elaboración de perfiles de datos, análisis, normalización, resolución de identidad, limpieza, mejora y auditoría. Asegurarse de que los datos sean adecuados para su finalidad, con el uso de herramientas informáticas especializadas para cumplir los criterios de calidad de los datos.

• Establecer procesos de datos

  Utilizar herramientas de TIC para aplicar procesos de manipulación de datos matemáticos, algorítmicos o de otro tipo, con el fin de crear información.

• Realizar una limpieza de datos

  Detectar y corregir los registros corruptos de los conjuntos de datos, y asegurarse de que los datos se conviertan y mantengan estructurados conforme a las directrices.

• Gestionar las normas de intercambio de datos

  Establecer y mantener normas para transformar datos de esquemas de origen en la estructura de datos necesaria de un esquema de resultados.

• Utilizar expresiones regulares

  Combinar caracteres de un alfabeto específico con el empleo de reglas perfectamente definidas para generar cadenas de caracteres que puedan utilizarse para describir una lengua o un patrón.

• Normalizar datos

  Reducir los datos a su forma fundamental precisa (formularios normales) para lograr resultados como la minimización de la dependencia, la eliminación de la redundancia y el aumento de la coherencia.

Conocimientos y capacidades optativas

Source: Sisyphus ODB