✅ Фундамент: управление данными и правовые основы. Специалист изучает концепции Data Governance и управление качеством данных. Ключевой элемент —— освоение российских норм обработки ПДн, в частности требований 152‑ФЗ и методов обезличивания. Понимание, что такое обезличивание, зачем оно нужно и как не нарушить закон при передаче данных в ИИ, является базой для этой роли.
✅ Проектирование систем качества и безопасности данных
Специалист учится классифицировать чувствительность данных и строить процессы для проверки их качества (полнота, уникальность, согласованность). Он осваивает проектирование потоков данных (data lineage), критически важных для работы ИИ, а также выстраивает регламенты для безопасного обезличивания ПДн перед передачей в аналитические и ИИ-системы.
✅ Hard skills и инструменты
Практическое освоение инструментов для работы с корпоративными данными:
• Управление качеством данных: использование профайлеров и инструментов очистки с функцией контроля данных в реальном времени.
• Средства обезличивания: методы маскировки, генерации синтетических данных, шифрования для обеспечения конфиденциальности.
• Языки и платформы: SQL для извлечения и преобразования данных; BI-платформы (Power BI, Tableau) для создания дашбортов качества данных; платформы каталогизации данных (Data Catalogs) для ведения единого реестра и метаданных.
• Навыки коммуникации: умение объяснять техническим и нетехническим командам важность управления данными и стандарты их качества..
✅ Итоговая аттестация
Специалист должен успешно завершить сертифицированную программу (например, «Data Steward: специалист по стратегическому управлению данными» от Академии АйТи). Итоговая работа — создать «паспорт качества» данных для одного кадрового процесса (например, по заполнению карточек Т‑2). Она включает аудит качества данных (полнота, целостность), схему их обезличивания и готовый регламент для дальнейшего мониторинга.