Data Quality Engineer (Kỹ sư chất lượng dữ liệu) là một vị trí quan trọng trong ngành công nghệ thông tin hiện đại, chịu trách nhiệm đảm bảo rằng dữ liệu trong tổ chức đạt được các tiêu chuẩn chất lượng cao nhất. Chất lượng dữ liệu không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống thông tin mà còn quyết định sự thành công của các quyết định kinh doanh. Với sự gia tăng về khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu, vai trò của Kỹ sư chất lượng dữ liệu càng trở nên cần thiết. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các kỹ năng cần thiết, mức lương và lợi ích của công việc cải thiện chất lượng dữ liệu trong doanh nghiệp. Từ đó, INDA Academy sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về sự nghiệp đầy triển vọng này.

DATA QUALITY ENGINEER LÀ GÌ? CÓ PHẢI NGHỀ MỚI KHÔNG?

Data Quality Engineer là một vị trí chuyên đảm bảo chất lượng dữ liệu trong các tổ chức hiện đại, đảm bảo rằng dữ liệu luôn chính xác, đáng tin cậy và nhất quán. Với vai trò ngày càng quan trọng trong hệ thống quản trị dữ liệu, Data Quality Engineer chịu trách nhiệm phát hiện và khắc phục các vấn đề liên quan đến dữ liệu, từ việc xác định lỗi dữ liệu đến đánh giá sự hoàn thiện của các bộ dữ liệu. 

Đây không hoàn toàn là một nghề mới, nhưng trong bối cảnh số hóa mạnh mẽ, nhu cầu tuyển dụng vị trí này đã tăng cao để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác. Để thành công, Data Quality Engineer cần kiến thức về quản lý dữ liệu, kỹ năng phân tích, và khả năng làm việc với các công cụ đo lường chất lượng dữ liệu. 

Nếu bạn đam mê công việc liên quan đến quản lý và cải thiện dữ liệu, đây sẽ là một nghề đầy triển vọng trong tương lai.

Đọc thêm: Analytics Engineer là gì? Lộ trình DA chuyển nghề

KỸ NĂNG MÀ DATA QUALITY ENGINEER CẦN CÓ

Quản lý dữ liệu
Một Data Engineer Quality cần có hiểu biết vững về quản lý dữ liệu, bao gồm phân tích dữ liệu, lập bản đồ dữ liệu và tích hợp dữ liệu. Những khái niệm này giúp họ xác định và thiết lập các kiểm tra chất lượng dữ liệu cũng như nhận diện các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu trong quy trình làm việc.

Đánh giá chất lượng dữ liệu
Kỹ năng đánh giá chất lượng dữ liệu là rất quan trọng trong việc phát hiện các sự không nhất quán, không chính xác và thiếu sót trong sản phẩm dữ liệu. Nhờ đó, các Data Engineer Quality có thể đảm bảo rằng dữ liệu đạt tiêu chuẩn cần thiết để phục vụ cho các quyết định của doanh nghiệp.

Phân tích dữ liệu
Kỹ sư chất lượng dữ liệu cần có khả năng phân tích mạnh mẽ để xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Việc này giúp họ phát hiện các vấn đề về chất lượng dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó đưa ra những giải pháp cần thiết để cải thiện tình hình chất lượng dữ liệu trong tổ chức.

Công cụ Giám sát Dữ liệu
Sự quen thuộc với các công cụ giám sát dữ liệu là yếu tố quan trọng giúp Kỹ sư chất lượng dữ liệu nhanh chóng xác định tình trạng dữ liệu trong tổ chức. Điều này giúp họ đưa ra các kiểm tra kịp thời để giải quyết các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu.

Ngôn ngữ lập trình
Sự thành thạo trong các ngôn ngữ lập trình như SQL và Python là kỹ năng cần thiết cho Data Engineer Quality. Những ngôn ngữ này cho phép họ viết và tự động hóa các kiểm tra chức năng chất lượng dữ liệu, giúp nâng cao hiệu quả trong quy trình quản lý dữ liệu.

Thực hành Kỹ thuật
Kỹ sư chất lượng dữ liệu cần quen thuộc với các thuật ngữ kỹ thuật như GIT, hợp đồng dữ liệu và hệ thống CI/CD. Sự am hiểu này cho phép họ kiểm tra các pipeline dữ liệu được viết bởi các kỹ sư dữ liệu, đảm bảo rằng mọi thứ đều đáp ứng được yêu cầu chất lượng.

Kỹ năng giao tiếp
Kỹ năng giao tiếp xuất sắc là yếu tố quan trọng để Data Engineer Quality hợp tác hiệu quả với các bên liên quan như nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu. Họ cũng cần kỹ năng này để đạt được các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu mà tổ chức đã đặt ra.

Chú ý đến chi tiết
Sự chú ý đến từng chi tiết là một trong những phẩm chất hàng đầu mà Data Engineer Quality cần có. Điều này đảm bảo rằng mọi thông tin được kiểm tra và xác thực cẩn thận, giúp phát hiện kịp thời các vấn đề về chất lượng dữ liệu và duy trì độ chính xác cần thiết.

Quản trị dữ liệu
Hiểu biết về các khái niệm quản trị dữ liệu như quyền sở hữu, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là điều kiện tiên quyết cho Kỹ sư chất lượng dữ liệu. Điều này không chỉ đảm bảo tuân thủ các quy định mà còn nâng cao hiệu quả của quy trình quản lý dữ liệu trong tổ chức.

Cải tiến liên tục
Tư duy cải tiến liên tục là một phần quan trọng trong công việc của Kỹ sư chất lượng dữ liệu. Họ cần thường xuyên tìm kiếm các lĩnh vực cần cải thiện trong quy trình và luồng công việc chất lượng dữ liệu, giúp tối ưu hóa hiệu suất và nâng cao giá trị của dữ liệu trong tổ chức.

Giải quyết vấn đề
Khả năng xử lý và giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu là điều tối quan trọng. Data Engineer Quality cần xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề và triển khai các giải pháp hiệu quả, đảm bảo rằng dữ liệu luôn đạt chất lượng cao nhất phục vụ cho doanh nghiệp.

NHIỆM VỤ CỦA DATA QUALITY ENGINEER

Phân tích quy trình dữ liệu
Data Engineer Quality cần xác định các khu vực trọng tâm chính để phân biệt vai trò của mình với các vị trí khác trong ngành dữ liệu như kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. Họ phải xác minh toàn bộ quy trình luân chuyển dữ liệu từ nguồn dữ liệu đến người tiêu dùng, chẳng hạn như bảng điều khiển BI và mô hình máy học.

Xác định chỉ số chất lượng dữ liệu
Data Engineer Quality cũng cần xác định các chỉ số được sử dụng để đo lường chất lượng dữ liệu. Trong lý tưởng, tất cả các bên liên quan trong lĩnh vực dữ liệu, bao gồm cả người dùng doanh nghiệp có kiến thức chuyên môn, nên tham gia vào quy trình này để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.

Tập trung vào sản phẩm dữ liệu có ảnh hưởng lớn
Một Kk sư chất lượng dữ liệu cần tập trung vào các sản phẩm dữ liệu hoặc tập dữ liệu có tác động lớn đến doanh thu của doanh nghiệp. Điều này không chỉ giúp tăng lợi nhuận đầu tư cho nhóm dữ liệu mà còn gia tăng ảnh hưởng của họ trong tổ chức, từ đó tạo điều kiện cho sự thành công.

Thiết lập kiểm tra chất lượng dữ liệu
Data Engineer Quality cần xác định hoặc thiết lập các quy trình kiểm tra bao gồm cả các khía cạnh chức năng và đặc thù miền của chất lượng dữ liệu. Việc phân loại các chiều của chất lượng dữ liệu vào các nhóm khác nhau có thể giúp xác định các tiêu chuẩn cần thiết cho từng sản phẩm dữ liệu.

Kiểm tra dữ liệu theo quy tắc doanh nghiệp
Trong khi kiểm tra theo đặc thù miền, sản phẩm dữ liệu sẽ được kiểm tra dựa trên các quy tắc kinh doanh rút ra từ yêu cầu của sản phẩm dữ liệu. Từ đó, Data Engineer Quality đảm bảo rằng sản phẩm đang xây dựng đáp ứng được nhu cầu thực tế của người dùng trong doanh nghiệp.

Giám sát các chỉ số chất lượng dữ liệu
Kỹ sư chất lượng dữ liệu cũng cần giám sát các chỉ số chất lượng dữ liệu và thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ cho các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Nếu dữ liệu không đạt tiêu chuẩn, họ sẽ có những bước hợp lý để khắc phục vấn đề nhằm duy trì chất lượng dữ liệu ổn định.

Hành động khắc phục khi phát hiện sự cố
Chẳng hạn, nếu phát hiện dữ liệu không kịp thời từ một nguồn nhất định dẫn đến thời gian chết của dữ liệu, Data Engineer Quality cần liên hệ với chủ sở hữu nguồn dữ liệu và thiết lập các hợp đồng dữ liệu với các công cụ kiểm tra liên quan để giảm thiểu các vấn đề phát sinh.

MỨC LƯƠNG DATA QUALITY ENGINEER TẠI VIỆT NAM

Cùng xem qua một vài JD Data Quality Engineer tại Việt Nam, chúng ta có thể thấy mức lương cho vị trí này rơi vào khoảng 20-30 triệu. Đó là mức thu nhập hấp dẫn, thích hợp với những yêu cầu “khó nhằn” cho công việc này. Tuy vậy, hầu hết các doanh nghiệp đều tìm kiếm kỹ sư chất lượng dữ liệu với ít nhất 2 năm kinh nghiệm.

JD Data Quality Engineer – TopCV

TẠM KẾT

Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu, vai trò của Data Quality Engineer trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Để bồi đắp và cải thiện bộ kỹ năng data engineering, hãy tham gia khóa học Data Engineer tại INDA Academy! Chúng tôi sẽ trang bị cho bạn bộ kỹ năng xử lý dữ liệu toàn diện, từ SQL đến Big Data with Spark, hoàn toàn phù hợp với vai trò Analytics Engineer. 

Đặc biệt, INDA Academy cam kết hỗ trợ:

• Công việc tại ngân hàng và doanh nghiệp lớn sau khóa học
• Mentor 1:1 trong suốt khóa học. 

Đăng ký ngay để nhận ưu đãi 50%!

6. CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Tại sao doanh nghiệp cần Data Quality Engineer?
Doanh nghiệp cần Data Quality Engineer để quản lý và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu, đảm bảo dữ liệu chính xác, đáng tin cậy, từ đó hỗ trợ các quyết định kinh doanh hiệu quả. Kỹ sư chất lượng dữ liệu giúp thiết lập các quy trình và công cụ kiểm tra dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động.

Data Quality Engineer khác Data Engineer như thế nào?
Data Quality Engineer tập trung vào kiểm tra, đảm bảo và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu, trong khi Data Engineer chủ yếu xây dựng và duy trì hệ thống lưu trữ dữ liệu. Vai trò của kỹ sư chất lượng dữ liệu là đảm bảo dữ liệu được sử dụng luôn chính xác và hữu ích cho phân tích.

Lộ trình sự nghiệp của Data Quality Engineer?
Lộ trình sự nghiệp của Data Quality Engineer thường bắt đầu từ các vị trí như phân tích dữ liệu hoặc quản lý chất lượng dữ liệu. Với kinh nghiệm và kỹ năng sử dụng công cụ kiểm tra dữ liệu và quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu, họ có thể thăng tiến lên vai trò lãnh đạo hoặc chuyên gia chất lượng dữ liệu cao cấp.