共计 2051 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。
随着企业持续推广一种文化 数据民主化，治理数据迁徙和确保安全数据拜访的无效策略正在衰亡。数据中心 据预测，往年大型企业和小型组织中多达 50% 的日常业务经营都须要高级数据管理技能。
数据中心对于存储和治理企业每天生成的一直增长的数据量变得越来越重要。因而，弱小的数据管理技能对于 数据管理业余人员 胜利。这些业余人员必须可能治理大型数据集，反对预测剖析并从数据中辨认有价值的见解。当组织可能取得洞察力时，数据将成为无价的资产 推动决策和策略 在他们的业务中。
出于这个起因，具备要害数据管理技能的业余人员受到心愿从他们的贵重见解中受害的组织的高度追捧。当初是组织投资于可能反对其数据管理需要的经验丰富且常识渊博的人员的时候了。要精通数据管理，须要对基本概念进行适当的培训和理解。
公司应确保他们领有训练有素的人员来解决他们的数据管理工作。这些员工对与数据管理相干的不同业务操作有根本的理解也很重要，例如施行地方数据库、保护记录清单以及平安存储客户信息。
数据管理培训：必备技能
数据管理正日益成为 时尚 当初，企业通过更好地理解和利用客户数据来努力实现利润最大化。
对于那些心愿在数据管理畛域起步的人来说，第一步是取得其中一个认证 大数据技术 而后通过学习更高级的数据迷信或机器学习课程，致力成为专家。
随着大数据分析的日益遍及，对顶尖数据科学家的需要也越来越高——那些在机器学习、自然语言解决和深度学习等畛域具备高级剖析能力的人将备受追捧。
数据管理是跟踪胜利工作场合经营所需的所有信息的重要形式。通过适当的培训，员工能够精确地解释从各种起源收集的大量数据并做出相应的决策。这能够帮忙雇主更无效地实现其业务指标。
到 2023 年，数据管理技能包含依据收集的数据制订和执行管理策略的能力，以及 沟通和合作技巧 与利益相关者单干。
然而，仅仅领有这些高级技能还不够；雇主越来越多地寻找那些理解根本数据管理技能重要性的人。其中包含理解公司的要求、数据收集和存储过程，以及应用适当的工具来剖析数据。这种了解对于任何胜利的数据科学家都至关重要，因为它使他们可能就如何最好地利用收集到的信息做出理智的决定。
数据管理的胜利秘诀
到 2023 年，数据管理技能的需求量很大，因为须要这些技能来填补越来越多的治理职位，这些职位须要具备弱小数据迷信背景的候选人。管理层职位 将须要深刻理解数据品质和数据治理，以及元数据管理服务的常识。杰出的书面和口头沟通能力也是胜利的必要条件。行业分析师预测，随着越来越多的企业施行简单的数据驱动策略，对这些角色的需要将持续减少。
要进步数据管理技能，能够加入与该主题相干的课程或加入研讨会。此外，浏览无关该主题的文章或进行各种数据管理练习也是一种很好的办法。候选人能够通过在简历中蕴含一个具体介绍数据库和其余模式的数据存储模式的相干教训的历史局部来突出数据管理技能。
在面试过程中，数据管理候选人应该可能解释他们治理数据的办法，并提供他们过来何时应用数据驱动的决策并产生可量化后果的具体故事。
员工要想胜利治理团队，就必须具备解决问题的能力和适应能力。强调沟通技巧和探讨已获得的可量化后果也很重要。
理解行业内的以后趋势也有利于职业倒退机会。到 2023 年，数据管理技能对于放弃竞争力和推动价值至关重要。该畛域的业余人员必须可能利用无关的新技能 数据品质、数据治理和主数据。
借助训练有素的数据管理员，组织能够通过缩小日常治理工作来降低成本，同时依然可能从其数据湖中收集见解。
胜利的七项基本技能
2023 年，招聘经理在简历中寻找的四个关键词是文档治理、剖析、数据可视化和数据库治理。以下是雇主须要的七项根本数据管理技能：
对可用数据的深刻理解以及进行数据库治理和数据查问的适当技能
卓越的数学技能来剖析数据，以便为决策提供有意义的见解
可能保护和进步数据品质，确保遵循数据治理准则，并提供元数据管理服务
超过描述性、预测性、规范性和诊断性剖析的数据分析技能，以及解决问题的能力，以找到可能使组织受害的解决方案
理解算法和编程语言，如 Python、R 和 SQL
数据工具常识 高效和无效地治理大量数据。到 2023 年，将博得待业市场的数据迷信工具包含 Hadoop、Apache Spark 和 Python。此外，理解应用不同软件程序存储信息和解释后果的工具对于 2023 年的胜利至关重要
治理团队和与其余利益相关者合作的卓越沟通和领导能力
第八项数据管理技能能够是畛域常识。例如，财务数据经理应该可能应用高级数据管理工具剖析财务数据并答复问题。财务数据经理的简历应包含数据分析教训。畛域常识能够使候选人不同凡响。
除了领有必要的 技术能力，候选人取得 SAS 或 Hadoop 等技术方面的认证十分重要。他们还必须可能与团队和业务部门单干，以反对公司的总体目标。信息系统常识对于任何数据管理候选人来说也是相对必要的。凭借这些技能，求职者能够无效地向共事和雇主传播他们的指标。
除了硬技能外，数据经理还须要软技能，包含沟通和合作，以便与其余团队和业务部门建立联系。
更多内容请关注 OushuDB 小课堂
