OushuDB 小课堂丨七种基本数据管理技能

随着企业继续促进一种文化数据民主化，管理数据迁移和确保安全数据访问的有效策略正在积累动力。IDC预测，今年大型企业和小型组织高达50%的日常业务运营都需要先进的数据管理技能。

数据中心对于存储和管理企业每天产生的越来越多的数据变得越来越重要。因此，强大的数据管理技能对于数据管理专业人士成功。这些专业人士必须能够管理大型数据集，以及支持预测分析并从数据中识别有价值的见解。当组织能够获得见解时，数据成为一种宝贵的资产推动决策和策略在他们的生意中。

因此，具有关键数据管理技能的专业人员受到希望从其宝贵见解中受益的组织的高度追捧。现在是时候让组织投资于经验丰富、知识渊博的人员，他们能够支持他们的数据管理需求。需要适当的培训和基本概念知识才能精通数据管理。

公司应确保他们拥有训练有素的人员来处理他们的数据管理任务。同样重要的是，这些员工对与数据管理相关的不同业务运营有基本的了解，例如实施中央数据库、维护记录清单和安全地存储客户信息。

数据管理培训：必要的技能
数据管理正变得越来越通用现在，企业努力通过更好地了解和利用客户数据来实现利润最大化。

对于那些希望在数据管理领域起步的人来说，第一步是获得其中一个认证大数据技术然后通过学习数据科学或机器学习的更高级课程，努力成为专家。

随着大数据分析的日益普及，对顶级数据科学家的需求也越来越高——那些在机器学习、自然语言处理和深度学习等领域拥有高级分析能力的人将受到高度追捧。

数据管理是跟踪成功工作场所运营所需的所有信息的重要方法。通过适当的培训，员工可以准确解释从各种来源收集的大量数据，并做出相应的决策。这可以帮助雇主更有效地实现他们的商业目标。

2023年，数据管理技能包括根据收集的数据制定和执行管理策略的能力，以及沟通和协作技能与利益相关者合作。

然而，仅仅拥有这些高级技能是不够的；雇主越来越多地寻找那些了解基本数据管理技能重要性的人。这些包括了解公司的要求、数据收集和存储流程，以及使用适当的工具来分析数据。这种理解对任何成功的数据科学家都至关重要，因为它使他们能够就如何最好地利用收集的信息做出明智的决定。

数据管理成功的秘诀
2023年，数据管理技能的需求量很大，因为需要这些技能来填补越来越多的管理工作，这些工作需要具有深厚数据科学背景的候选人。管理级别职位需要对数据质量和数据治理有深入的了解，以及对元数据管理服务有深入的了解。优秀的书面和口头沟通能力也是成功所必需的。行业分析师预测，随着更多企业实施复杂的数据驱动战略，对这些角色的需求将继续增加。

为了提高数据管理技能，人们可以参加与该主题相关的课程或研讨会。此外，阅读有关该主题的文章或练习各种数据管理练习是一个很好的方法。候选人可以通过在简历上添加一个历史部分来突出数据管理技能，该部分详细介绍了数据库和其他形式数据存储的相关经验。

在面试过程中，数据管理候选人应该能够解释他们管理数据的方法，并提供他们过去何时使用数据驱动的决策，从而产生可量化结果的具体故事。

员工要想成功管理团队，就必须能够表现出解决问题的技能和适应能力。强调沟通技巧并讨论已取得的可量化成果也很重要。

了解行业内的最新趋势也有利于职业发展机会。2023年，为了保持竞争力和推动价值，数据管理技能至关重要。该领域的专业人士必须能够利用有关数据质量、数据治理和主数据。

有了训练有素的数据经理，组织可以通过减少日常管理任务来降低成本，同时仍然能够从数据湖中收集见解。

成功的七项基本技能
2023年，招聘经理在简历中寻找的四个关键短语是文档管理、分析、数据可视化和数据库管理。以下是雇主需要的七种基本数据管理技能：

深入了解可用数据以及进行数据库管理和数据查询的适当技能
分析数据的卓越数学技能，以便为决策目的提供有意义的见解
能够维护和提高数据质量，确保数据治理准则得到遵守，并提供元数据管理服务
数据分析技能超越了描述性、预测性、规定性和诊断性分析，以及解决问题的能力，以找到可能使组织受益的解决方案
了解Python、R和SQL等算法和编程语言
数据工具知识高效有效地管理大量数据。2023年，旨在赢得就业市场的数据科学工具包括Hadoop、Apache Spark和Python。此外，了解存储信息和用不同软件程序解释结果的工具对于2023年的成功至关重要
卓越的沟通和领导技能，以管理团队并与其他利益相关者合作
第八项数据管理技能可以是领域知识。例如，财务数据经理应该有能力分析财务数据，并使用高级数据管理工具回答问题。财务数据经理的简历应包括数据分析经验。领域知识可以将候选人与其他候选人区分开来。

除了拥有必要的技术技能，对于候选人来说，拥有SAS或Hadoop等技术的认证很重要。他们还必须能够与团队和业务部门合作，以支持公司的总体目标。对于任何数据管理候选人来说，信息系统知识也是绝对必须的。有了这些技能，候选人可以有效地向同龄人和雇主传达他们的目标和目的。

除了硬技能外，数据经理还需要包括沟通和协作在内的软技能，以便与其他团队和业务部门建立联系。

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