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数据质量类岗位每天需要做什么?通过一个案例了解下(附操作视频案例)


CDA数据分析师 出品

编辑:JYD

大家好,我是曹鑫老师,今天要给大家分享的是数据质量类岗位。为了让大家更好的了解这个岗位,我们特意录制了视频版↓↓↓ 数据质量类岗位每天需要做什么?通过一个案例了解下(附操作视频案例)

欢迎观看完整视频

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下面我们截取一小段数据演示一个实际案例,帮您更好的了解这类岗位。

例如:某车企在全国各地有不同类型的门店,部分门店有销售和售后两种功能,部分门店仅有销售功能,部分门店仅有售后功能,并且每个门店都有对应的营业状态。

在数据质量抽检时,得到如图的数据片段:

数据质量类岗位每天需要做什么?通过一个案例了解下(附操作视频案例)

从中我们能看出2个问题

  1. 分店类型和营业状态数据都是既有中文状态标识,又有英文状态标识,对数据使用方很不友好,影响汇总数据的准确性。

  2. 门店营业状态中含有缺失值,在实际工作中,一个汽车门店一定会有一个营业状态,不应该有未知状态。

众做周知,车辆主要依赖线下渠道销售,因此门店主数据的数据质量至关重要。

经过调研,找到问题的根因在于缺乏门店主数据的数据标准,要解决该问题,需要找到门店主数据的归口管理部门。

在该车企,门店主数据由门店开发与管理部门的门店开发组负责,所以数据质量管理人员联合门店开发组修订相关的数据标准。

通过与相关业务部门沟通,得知出现缺失值的主要原因在于系统中对于门店营业状态的分类,不能满足实际的业务需求,部分门店虽然开业但由于某些原因未正式营业,业务人员找不到对应的状态码,所以显示空值。为此,经过沟通增加表示异常的状态码。

最终得到门店主数据标准(片段)和对应的参考数据标准(片段)如图:

数据质量类岗位每天需要做什么?通过一个案例了解下(附操作视频案例)

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通过主数据标准的修订,明确了门店主数据的标准分类、统一名称、业务含义以及在系统中的数据类型、编码规则等。

通过参考数据标准的修订,限制了数据的取值范围,业务人员只能选取规定范围的数据,不会再出现中英文标识混用,影响数据准确性的问题。

最后,由技术人员把标准落地到业务系统中,经过标准规范后的数据片段如图:

数据质量类岗位每天需要做什么?通过一个案例了解下(附操作视频案例)

规范后的数据,通过门店类型或者营业状态分组汇总时,都不会产生因为标识不统一而出现的相关质量问题。

由于每家企业数据管理能力成熟度不尽相同,所以数据质量管理工作的难度与广度也各有不同,以上就是数据质量类岗位日常工作中的一个案例。

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当下企业数字化转型正快速发展,在越来越严苛的外部监管及越来越激烈的市场竞争驱动下,各行各业都在急迫地对数据进行最大化的价值挖掘。然而,大多数企业在推动落地时,都会遇到诸多问题。快速了解“数据从治理到分析”的落地流程与产出效果,以最低成本实现团队协同,快速解决深奥数据问题,成为越来越多企业加大数字化转型投入的核心动力。

CDA数据分析师作为专注于数字化人才培养及服务的教育品牌, 一直致力于大数据在产、学、 研的融合应用。以“培养企业需要的专业数字化人才, 搭建引领数字化时代的企业人才梯队” 为使命, 为DT时代数字化人才的数据能力提升及企业数字化转型提供标准化、 高效率、 可落地的数据应用侧解决方案。成立15年来, 始终在总结凝练先进数字化商业数据策略及技术应用实践, 以实际行动提升了数字化人才的职业素养与能力水平, 以建设高质量生态圈层促进了行业的持续快速发展。

CDA数据分析师携手华矩科技,以数据治理与数据分析为特色,联合开设九宫格数据体验店北京分店并对外运营。

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图-CDA&华矩联合的九宫格数据·数据治理与分析体验店

体验内容

在数据治理与分析体验店,您可以从技术、业务、管理三大方面全方位体验数据治理与分析。

  • 技术体验方面,您可以体验从数据预处理、数据内码转化、数据结构化处理、数据质量诊断、数据查重与匹配、异构数据集成、特征工程、统计建模、机器学习、模型诊断与调优等技术科目;

  • 业务体验方面,您可以基于模拟真实业务场景的数据体验客户统一视图、合规检查、遵从度检查、数据溯源、代码标准化、SKU标准库、商业策略优化、用户分群与画像、业务分析与预测及风险识别等数字化场景;

  • 管理体验方面,您还可以从团队或项目管理的角度体验数据安全管理、数据治理与分析不同岗位角色及团队协作、数据问题跟踪管理、数据质量监控、数字化工作方法及BI可视化报告。

而CDA数据分析师与华矩科技的强强联合,也赋予了数据治理与分析体验店更多特色体验,主要包括:

  • 数据治理与分析理论培训+实操演习

    针对志在数据治理与数据分析发展领域的个人及企业提供相关理论培训课程及实操体验,旨在让零基础学员通过理论学习与技能习得掌握数据治理及数据分析应用,快速让数据价值变现。

  • 数据治理+数据分析全流程体验

    基于体验店提供的模拟场景测试数据,通过平台数据治理实操输出高质量的数据,导入相关数据分析算法模型,从而获得有价值的分析结果。该体验服务重点针对个人学员的技能习得,及企业数据团队协同,使其可以真正学会数据处理技能了解各环节的关系,从而可以真正用到自己的工作中。

体验店的亮点优势

区别于以往很重的数据治理咨询与实施,华矩科技首创的九宫格数据体验店模式让用户可以更轻更快地了解与体验数据治理,并在体验店获得场景模拟,团队协同和报告输出。主要包括:

  • 直观感受数据价值

  • 端到端全流程体验

  • 场景化的模拟实验

  • 技术业务快速协同

  • 模拟真实测试数据

  • 快速解决数据问题

  • 模拟练习创新体验

  • 项目前期团队实操

  • 专业顾问咨询辅导

开放免费体验科目

新店试业期间,CDA数据分析师&九宫格·数据治理与分析体验店数个技术场景科目免费体验,从数据预处理、数据探查与诊断、数据清洗规则与标准化设计、数据集成、数据优化、数据质量监控到数据分析和数据挖掘等全流程场景,了解数据从产生到处理到应用的相关逻辑与实操路径,实现一个闭环体验并赋能个人技能习得或团队项目预演。

体验预约须知

1.体验店开放地点

北京店:北京市海淀区高梁桥斜街59号院1号楼13层1306

广州店:广州市天河区体育东路122号羊城商贸中心西塔1010

深圳店:深圳市福田区新闻路华丰大厦303

2.体验店开放时间

周一至周五 9:00-18:00

3.体验预约流程

填写预约申请表单——后台审核体验资格——沟通确认体验时间地点——上门体验

4.体验内容说明

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