Organisaties verzamelen enorme hoeveelheden informatie, van klantgegevens tot interne bedrijfsprocessen. Om al deze data om te zetten in waardevolle inzichten, is een specifieke rol ontstaan: die van de data beheerder. Maar wat doet een data beheerder precies en waarom is het optimaal beheren van gegevens zo belangrijk?
Wat is een data beheerder?
Een data beheerder is verantwoordelijk voor het beheren van de levenscyclus van data binnen een organisatie. Dit omvat alles van het verzamelen, opslaan en organiseren van data tot het garanderen van de kwaliteit en beveiliging ervan. In tegenstelling tot een database administrator of een data-analist, die zich vooral richt op het interpreteren van data, zorgt de data beheerder ervoor dat de data in de eerste plaats beschikbaar en betrouwbaar is.
Dagelijkse werkzaamheden van een data beheerder
De dagelijkse werkzaamheden van een data beheerder zijn divers en omvatten onder andere:
- Data-integratie: Het combineren van gegevens uit verschillende bronnen.
- Data-opslag: Het kiezen van de juiste opslagoplossingen, zoals databases of data warehouses. Deze oplossingen worden door verschillende providers aangeboden in de vorm van Storage as a Service.
- Data-beveiliging: Het implementeren van beveiligingsmaatregelen om data te beschermen tegen ongeoorloofde toegang. Denk hierbij aan backup DR (data recovery) en verschillende initiatieven met betrekking tot data resilience.
- Data-kwaliteit: Het controleren en verbeteren van de kwaliteit van data.
- Datamigratie: Het verplaatsen van data van het ene systeem naar het andere.
- Data-archivering: Het beheren van oude data.
Kennis en vaardigheden van een data beheerder
Een data beheerder heeft een veelzijdige skillset nodig om de complexe wereld van data te beheren.
Technische kennis is essentieel. Denk aan:
- Databases: Een gedegen kennis van SQL is een must om als database architect data te kunnen inrichten, opvragen, manipuleren en analyseren.
- Datawarehousing: Het ontwerpen en beheren van datawarehouses is cruciaal voor het opslaan en analyseren van grote datasets.
- ETL-tools: Tools als Informatica PowerCenter of Talend zijn onmisbaar voor het extraheren, transformeren en laden van data.
- Programmeertalen: Python is een veelgebruikte taal voor data-analyse en automatisering.
- Tot slot is domeinkennis van belang. Een data beheerder moet inzicht hebben in de specifieke bedrijfscontext waarin hij of zij werkt om de data optimaal te kunnen benutten.
Waarborgen van datakwaliteit door een data beheerder
Datakwaliteit is de hoeksteen van elke data-gedreven organisatie. Slechte data leidt namelijk tot onjuiste analyses, verkeerde beslissingen en uiteindelijk tot financieel verlies. Een data beheerder speelt hierin een cruciale rol door ervoor te zorgen dat de data die binnen een organisatie wordt gebruikt, van hoge kwaliteit is.
Wat betekent datakwaliteit eigenlijk?
Datakwaliteit verwijst naar de mate waarin data volledig, accuraat, consistent, tijdig en relevant is voor de beoogde doeleinden. Met andere woorden, de data moet betrouwbaar zijn en een juist beeld geven van de realiteit.
Hoe zorgt een data beheerder voor datakwaliteit?
Een data beheerder zet verschillende technieken in om de kwaliteit van data te garanderen:
- Data cleaning: Dit is het proces van het opsporen en verwijderen van onjuiste, incomplete, dubbele of irrelevante gegevens. Denk hierbij aan foute spellingen, ontbrekende waarden of inconsistenties tussen verschillende datasets.
- Data validatie: Hierbij wordt gecontroleerd of de data voldoet aan vooraf gedefinieerde regels en standaarden. Bijvoorbeeld, een geboortedatum moet in het verleden liggen en een telefoonnummer moet een bepaalde opmaak hebben.
- Data normalisatie: Dit proces zorgt ervoor dat data op een consistente en gestandaardiseerde manier wordt opgeslagen. Door data te normaliseren wordt redundantie verminderd en wordt de data beter begrijpelijk voor zowel mensen als machines.
Waarom is datakwaliteit zo belangrijk?
- Betrouwbare analyses: Alleen met kwalitatief goede data kunnen accurate analyses worden uitgevoerd.
- Verbeterde besluitvorming: Op basis van betrouwbare analyses kunnen betere en meer weloverwogen beslissingen worden genomen.
- Verhoogd vertrouwen: Kwalitatief goede data zorgt voor een groter vertrouwen in de resultaten van analyses en rapporten.
- Lagere kosten: Het voorkomen van fouten door slechte data kan aanzienlijke kostenbesparingen opleveren.
Tools en technologieën voor data management
Data beheerders werken met een breed scala aan tools en technologieën voor het onderhouden van gegevens. Hieronder volgt een overzicht van enkele veelgebruikte tools binnen data management:
- Databases: De basis voor het opslaan van gestructureerde data. Populaire databases zijn SQL Server, Oracle en MySQL. Deze systemen bieden mogelijkheden om data op te vragen, te manipuleren en te beheren.
- Datawarehouses: Dit zijn gespecialiseerde databases die ontworpen zijn om grote hoeveelheden gegevens op te slaan en te analyseren. Voorbeelden zijn Snowflake en Redshift. Datawarehouses worden vaak gebruikt voor het creëren van rapporten en dashboards.
- ETL-tools: Extract, Transform, Load (ETL) tools worden gebruikt om data uit verschillende bronnen te halen, te transformeren naar een geschikt formaat en vervolgens te laden in een datawarehouse of andere doelbestemming. Bekende ETL-tools zijn Informatica PowerCenter en Talend.
- Cloudplatforms: Cloudplatformen zoals AWS, Azure en Google Cloud bieden een scala aan diensten voor databeheer, waaronder databases, datawarehouses, analytics-tools en machine learning-services. Het gebruik van de cloud maakt het mogelijk om flexibel en schaalbaar om te gaan met grote hoeveelheden data.
De keuze voor specifieke tools en technologieën hangt af van verschillende factoren, zoals de omvang van de data, de complexiteit van de analyses, de budgettaire mogelijkheden en de specifieke behoeften van de organisatie. Daarnaast spelen ook trends zoals big data, cloud computing en artificial intelligence een belangrijke rol in de ontwikkeling van nieuwe tools en technologieën voor data beheerders.
Effectief datamanagement met een data beheerder
Door de kwaliteit, integriteit en toegankelijkheid van data te garanderen, leggen data beheerders de basis voor data-gedreven besluitvorming, ook bij autonome databases. Gezien data steeds belangrijker wordt, wordt de vraag naar effectief beheer alleen maar groter. Ontdek hoe u uw data beheer kunt optimaliseren. Neem contact op met TTNL.