Métier analyste qualité des données

Les spécialistes de la qualité des données examinent les données relatives à la précision de l’organisation, recommandent les améliorations à apporter aux systèmes d’enregistrement et aux processus d’acquisition de données, et évaluent la référence et l’intégrité historique des données. Ils élaborent également des documents et maintiennent des objectifs et des normes en matière de qualité des données et supervisent la politique de confidentialité des données d’une organisation et contrôlent la conformité des flux de données avec les normes de qualité des données.

Types de personnalités

Connaissances

  • Langages de requête

    Le domaine des langages informatiques standardisés pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires.

  • Langage de requête Cadre de Description des Ressources

    Les langages de requête tels que SPARQL qui sont utilisés pour extraire et manipuler des données stockées au format du système RDF (Resource Description Framework).

  • Structure de l’information

    Le type d’infrastructure qui définit le format des données: semi-structuré, non structuré et structuré.

  • Base de données

    La classification des bases de données, à savoir leur objet, leurs caractéristiques, leur terminologie, leurs modèles et leur utilisation, tels que les bases de données XML, les bases de données orientées documents et les bases de données en texte intégral.

Aptitudes

  • Traiter des données

    Encoder des informations dans un système de stockage et de récupération des données par le biais de processus tels que la numérisation, la saisie manuelle ou le transfert électronique de données, afin de traiter de grandes quantités d’informations.

  • Gérer les données

    Gérer tous les types de ressources de données tout au long de leur cycle de vie en procédant à l’interconnexion, à l’analyse, à la normalisation, à la résolution d’identité, au nettoyage, à l’amélioration et au contrôle des données. Veiller à ce que les données soient adaptées à l’usage prévu, en utilisant des outils de TIC spécialisés pour répondre aux critères de qualité des données.

  • Effectuer un nettoyage de données

    Détecter et corriger les enregistrements corrompus de séries de données, veiller à ce que les données deviennent et restent structurées conformément aux lignes directrices.

  • Normaliser les données

    Réduire les données à leur forme de base précise (formes normales) afin d’obtenir des résultats tels que la minimisation de la dépendance, l’élimination de la redondance, l’augmentation de la cohérence.

  • Concevoir un schéma de base de données

    Élaborer un système de base de données en suivant les règles du système de gestion des bases de données relationnelles afin de créer un groupe logiquement organisé d’objets tels que des tableaux, des colonnes et des processus.

  • Créer des traitements de données

    Utiliser des outils de TIC pour appliquer des processus mathématiques, algorithmiques ou autres processus de manipulation de données afin de créer des informations.

  • Utiliser des expressions valides

    Combiner des caractères d’un alphabet spécifique en utilisant des règles bien définies pour générer des chaînes de caractères utilisables pour décrire une langue ou une construction.

  • Définir les critères de qualité des données

    Préciser les critères par lesquels la qualité des données est mesurée à des fins professionnelles, tels que les incohérences, le caractère incomplet, la facilité d’utilisation et l’exactitude.

  • Gérer une base de données

    Appliquer des plans et des modèles de conception de bases de données, définir des dépendances de données, utiliser des langues de requête et des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) pour développer et gérer des bases de données.

  • Gérer les normes d’échange de données

    Définir et maintenir les normes de transformation des données provenant des schémas sources en la structure de données nécessaire d’un schéma de résultat.

  • Communiquer les résultats d’analyse

    Rédiger des documents de recherche ou tenir des présentations pour rendre compte des résultats d’un projet de recherche et d’analyse, en précisant les procédures et les méthodes d’analyse qui ont permis l’obtention des résultats et en expliquant les possibles interprétations des résultats.

  • Aborder des problèmes avec un esprit critique

    Identifier les points forts et les points faibles de différents concepts abstraits et rationnels, tels que les questions, les avis et les approches liés à une situation problématique particulière, afin de formuler des solutions et des méthodes alternatives pour faire face à la situation.

  • Traiter des échantillons de données

    Collecter et sélectionner un ensemble de données provenant d’une population par une procédure statistique ou autre.

  • Mettre en œuvre des processus de qualité des données

    Appliquer des techniques d’analyse, de validation et de vérification de données afin de vérifier l’intégrité de la qualité des données.

Connaissances et aptitudes facultatives

linq mdx assurer la gestion de projets exécuter des calculs mathématiques et analytiques procédés d'une entreprise n1ql gérer un planning de tâches statistiques xquery ldap sparql établir des relations d'affaires techniques de présentation visuelle effectuer une analyse de données former le personnel évaluation de la qualité de données réaliser des audits informatiques

Source: Sisyphus ODB