随着企业继续推广一种文化 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兴起。 数据中心 据预测，今年大型企业和小型组织中多达 50% 的日常业务运营都需要高级数据管理技能。
数据中心对于存储和管理企业每天生成的不断增长的数据量变得越来越重要。因此，强大的数据管理技能对于 数据管理专业人员 成功。这些专业人员必须能够管理大型数据集，支持预测分析并从数据中识别有价值的见解。当组织能够获得洞察力时，数据将成为无价的资产 推动决策和战略 在他们的业务中。
出于这个原因，具有关键数据管理技能的专业人员受到希望从他们的宝贵见解中受益的组织的高度追捧。现在是组织投资于能够支持其数据管理需求的经验丰富且知识渊博的人员的时候了。要精通数据管理，需要对基本概念进行适当的培训和了解。
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。这些员工对与数据管理相关的不同业务操作有基本的了解也很重要，例如实施中央数据库、维护记录清单以及安全存储客户信息。
数据管理培训：必备技能
数据管理正日益成为 时尚 现在，企业通过更好地了解和利用客户数据来努力实现利润最大化。
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 然后通过学习更高级的数据科学或机器学习课程，努力成为专家。
随着大数据分析的日益普及，对顶尖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具有高级分析能力的人将备受追捧。
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式。通过适当的培训，员工可以准确地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其业务目标。
到 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 沟通和协作技巧 与利益相关者合作。
但是，仅仅拥有这些高级技能还不够；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。其中包括了解公司的要求、数据收集和存储过程，以及使用适当的工具来分析数据。这种理解对于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到的信息做出明智的决定。
数据管理的成功秘诀
到 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职位，这些职位需要具有强大数据科学背景的候选人。 管理层职位 将需要深入了解数据质量和数据治理，以及元数据管理服务的知识。出色的书面和口头沟通能力也是成功的必要条件。行业分析师预测，随着越来越多的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。
要提高数据管理技能，可以参加与该主题相关的课程或参加研讨会。此外，阅读有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方法。候选人可以通过在简历中包含一个详细介绍数据库和其他形式的数据存储形式的相关经验的历史部分来突出数据管理技能。
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并产生可量化结果的具体故事。
员工要想成功管理团队，就必须具备解决问题的能力和适应能力。强调沟通技巧和讨论已取得的可量化结果也很重要。
了解行业内的当前趋势也有利于职业发展机会。到 2023 年，数据管理技能对于保持竞争力和推动价值至关重要。该领域的专业人员必须能够利用有关的新技能 数据质量、数据治理和主数据。
借助训练有素的数据管理员，组织可以通过减少日常管理任务来降低成本，同时仍然能够从其数据湖中收集见解。
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词是文档管理、分析、数据可视化和数据库管理。以下是雇主需要的七项基本数据管理技能：
对可用数据的深刻理解以及进行数据库管理和数据查询的适当技能 卓越的数学技能来分析数据，以便为决策提供有意义的见解 能够维护和提高数据质量，确保遵循数据治理准则，并提供元数据管理服务 超越描述性、预测性、规范性和诊断性分析的数据分析技能，以及解决问题的能力，以找到可能使组织受益的解决方案 了解算法和编程语言，如 Python、R 和 SQL 数据工具知识 高效和有效地管理大量数据。到 2023 年，将赢得就业市场的数据科学工具包括 Hadoop、Apache Spark 和 Python。此外，了解使用不同软件程序存储信息和解释结果的工具对于 2023 年的成功至关重要 管理团队和与其他利益相关者协作的卓越沟通和领导能力 第八项数据管理技能可以是领域知识。例如，财务数据经理应该能够使用高级数据管理工具分析财务数据并回答问题。财务数据经理的简历应包括数据分析经验。领域知识可以使候选人与众不同。
除了拥有必要的 技术能力， 候选人获得 SAS 或 Hadoop 等技术方面的认证非常重要。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。信息系统知识对于任何数据管理候选人来说也是绝对必要的。凭借这些技能，求职者可以有效地向同事和雇主传达他们的目标。
除了硬技能外，数据经理还需要软技能，包括沟通和协作，以便与其他团队和业务部门建立联系。
