Especialista en calidad de datos
Descripción general
Los especialistas en calidad de datos revisan los datos de la organización por exactitud, recomiendan mejoras para registrar los sistemas y los procesos de adquisición de datos y evalúan la referencia y la integridad histórica de los datos. También elaboran documentos y mantienen objetivos y normas de calidad de los datos, supervisan la política de privacidad de los datos de una organización y supervisan la conformidad de los flujos de datos con las normas de calidad de los datos.
El especialista en calidad de datos es responsable de mantener la integridad y exactitud de los datos de una organización. Esto implica un análisis constante de los datos existentes, la identificación de posibles errores o inconsistencias, y la implementación de mejoras en los sistemas y procesos de adquisición de datos. Además, colabora en la definición de políticas de privacidad y supervisa el cumplimiento de las normas de calidad de los datos, asegurando que los flujos de información se ajusten a los estándares establecidos.
- • Revisar y evaluar la exactitud, integridad y consistencia de los datos.
- • Proponer y documentar mejoras en los sistemas y procesos de registro de datos.
- • Definir y mantener objetivos, normas y políticas de calidad de los datos.
Dónde se demanda esta ocupación
Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Alemania, Bulgaria, Chequia, Chipre y 6 más.
Escasez más prolongada: Luxemburgo, 4 años.
Selecciona un territorio en el mapa para ver sus cifras.
Sobre esta fuente›
Fuente: ELA/EURES, escasez y excedente de mano de obra. Los datos se publican a nivel de grupo ocupacional y cubren Europa. Las ediciones difieren en la estructura del anexo y en los países incluidos, de modo que un cambio entre años no siempre significa que el mercado laboral haya cambiado. Los países en gris no se notificaron, lo cual no equivale a estar en equilibrio.
Qué significan estas palabras
Las cuatro cosas que se indican en esta sección
- Demanda notificada
- Si los empleadores informan de que necesitan personas para este trabajo: una valoración publicada por un organismo nacional o de la UE, no un recuento.
- Hacia dónde va
- Hacia dónde va el empleo en este trabajo durante los próximos años, según una proyección oficial.
- Vacantes
- Aproximadamente cuántas Vacantes surgen, tanto por el crecimiento como por las personas que dejan este trabajo.
- Retribución habitual
- Lo que suelen ganar las personas en este trabajo cuando la fuente publica ese dato. Que esté en blanco no significa que no se pague; significa que nadie publica ese dato para ese lugar.
Una medida se omite cuando nadie publica ese dato para ese lugar, en vez de mostrarla como cero.
Hacia dónde se inclina el mercado para ti
- A tu favor
- Hay más vacantes que personas buscando: las empresas compiten por los candidatos.
- Equilibrado
- Las vacantes y las personas que buscan están más o menos igualadas.
- Competitivo
- Hay más personas buscando que vacantes: cuenta con competencia.
- Datos contradictorios
- Las fuentes no coinciden, o el mismo grupo profesional tiene escasez en una zona y exceso en otra.
Cada fuente se expresa mediante uno de estos cuatro términos, por lo que hay un único vocabulario que aprender. Lo que cambia son las pruebas que hay detrás, que aparecen debajo de cada valoración: una proporción medida entre Vacantes y personas que buscan empleo, o una valoración publicada por un organismo nacional.
Cómo se compara este trabajo con otros trabajos del mismo país
- Fuerte
- Entre las más fuertes de that country
- Buena
- Más fuerte que la mayoría de profesiones de that country
- Mixta
- Más o menos lo habitual en that country
- Débil
- Más débil que la mayoría de profesiones de that country
Es una clasificación dentro de un solo país, no una puntuación que puedas trasladar entre fronteras: los registros en los que se basan dos países cuentan a personas diferentes, por lo que el mismo número significa cosas distintas en cada uno. Por eso un trabajo puede estar entre los más fuertes de un país y aun así aparecer como Competitivo: encabeza la clasificación en un mercado que, en conjunto, está muy competido.
De dónde proceden estos datos
Cada cifra la publica una oficina nacional de estadística, un servicio público de empleo o un organismo de la UE, y cada ficha indica su fuente y el periodo que abarca. En algunos lugares se hace un recuento mensual y en otros una evaluación una o dos veces al año, por lo que dos lugares del mismo mapa pueden describir momentos diferentes; la fecha siempre aparece.
Nada de esto predice las posibilidades de una persona. Describe un mercado.
Demanda notificada · Retribución habitual · Hacia dónde va (España, Portugal, Francia, Italia, Alemania, Estados Unidos)
| Demanda notificada | Retribución habitual | Hacia dónde va | |
|---|---|---|---|
| España | Excedente notificado ELA/EURES 2024 * | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Portugal | Escasez notificada ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | Escasez notificada ELA/EURES 2024 * | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italia | Escasez notificada ELA/EURES 2023 * | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemania | Escasez notificada ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Estados Unidos | No notificado | 139.500 US$ 2025-05 | +8,7% 2024–2034 · BLS 2024-2034 |
* Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
U.S. Bureau of Labor Statistics (OEWS)
¿Brinda orientación profesional a estudiantes, clientes o empleados? Utilice estos datos ocupacionales en su organización.
Perspectiva futura para especialista en calidad de datos
The outlook for especialista en calidad de datos reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.
¿Cómo podría cambiar especialista en calidad de datos a medida que crece la adopción de la IA?
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.
Compara esto con tu perfil
Cómo la IA puede cambiar este papel
Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.
Lo que todavía depende de la gente.
- afrontar problemas con actitud crítica
- definir los criterios de la calidad de los datos
- gestionar las normas de intercambio de datos
Donde la IA puede convertirse en copiloto
- utilizar expresiones regulares
- diseñar esquema de base de datos
Tareas más expuestas a la automatización
- manejar muestras de datos
- procesar datos
- informar de los resultados de los análisis
Signos vitales y vectores de IA
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Detalles técnicos
NexFuture v3.0 estima la exposición a la automatización directamente a partir de los grupos de competencias esenciales de ESCO, ponderada por la masa de competencias y calibrada con anclas de expertos. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Libro Blanco de Metodología de NexFuture para más detalles.
Mide la exposición a la automatización. No mide el salario, la demanda ni cuántos empleos hay cerca de ti.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Tecnología digital
Un día típico como especialista en calidad de datos
09 09:00 · mañana utilizar expresiones regulares
10 10:30 · media mañana definir los criterios de la calidad de los datos
12 12:00 · mediodía diseñar esquema de base de datos
14 14:00 · tarde establecer procesos de datos
15 15:30 · A última hora de la tarde gestionar datos
17 17:00 · Resumen gestionar las normas de intercambio de datos
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
Lo que necesita para hacer este trabajo
Las habilidades, los conocimientos y las herramientas que requiere esta función, así como los rasgos y las recompensas que la acompañan.
-
normalizar datos
Reducir los datos a su forma fundamental precisa (formularios normales) para lograr resultados como la minimización de la dependencia, la eliminación de la redundancia y el aumento de la coherencia.
-
utilizar técnicas de tratamiento de datos
Recopilar, procesar y analizar los datos y la información pertinentes, almacenar adecuadamente y actualizar los datos y represente cifras y datos mediante gráficos y diagramas estadísticos.
-
establecer procesos de datos
Utilizar herramientas de TIC para aplicar procesos de manipulación de datos matemáticos, algorítmicos o de otro tipo, con el fin de crear información.
-
realizar una limpieza de datos
Detectar y corregir los registros corruptos de los conjuntos de datos, y asegurarse de que los datos se conviertan y mantengan estructurados conforme a las directrices.
-
aplicar procesos de calidad de datos
Aplicar técnicas de análisis de calidad, validación y verificación de calidad de los datos para comprobar la integridad de la calidad de los datos.
-
gestionar bases de datos
Aplicar los sistemas y modelos de bases de datos, definir las dependencias de datos, utilice los lenguajes de consulta y los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) para desarrollar y gestionar las bases de datos.
-
gestionar datos
Administrar todo tipo de recursos de datos a través de su ciclo de vida mediante la elaboración de perfiles de datos, análisis, normalización, resolución de identidad, limpieza, mejora y auditoría. Asegurarse de que los datos sean adecuados para su finalidad, con el uso de herramientas informáticas especializadas para cumplir los criterios de calidad de los datos.
-
definir los criterios de la calidad de los datos
Especificar los criterios por los cuales se mide la calidad de los datos con fines empresariales, tales como incoherencias, omisiones, usabilidad para el fin perseguido y precisión.
-
gestionar las normas de intercambio de datos
Establecer y mantener normas para transformar datos de esquemas de origen en la estructura de datos necesaria de un esquema de resultados.
-
manejar muestras de datos
Recopilar y seleccionar un conjunto de datos de una población mediante un procedimiento estadístico u otro procedimiento definido.
-
utilizar expresiones regulares
Combinar caracteres de un alfabeto específico con el empleo de reglas perfectamente definidas para generar cadenas de caracteres que puedan utilizarse para describir una lengua o un patrón.
-
diseñar esquema de base de datos
Redactar un sistema de bases de datos mediante las normas del sistema de gestión de las bases de datos (RDBMS), a fin de crear un grupo de objetos dispuestos lógicamente, como tablas, columnas y procesos.
-
afrontar problemas con actitud crítica
Identificar los puntos fuertes y débiles de diversos conceptos abstractos y racionales, como cuestiones, opiniones y enfoques relacionados con una situación problemática específica, con el fin de formular soluciones y métodos alternativos para hacer frente a la situación.
-
informar de los resultados de los análisis
Elaborar documentos de investigación o hacer presentaciones para informar de los resultados de un proyecto de investigación y análisis realizado, indicando los procedimientos y métodos de análisis que han dado lugar a los resultados, así como las posibles interpretaciones de los resultados.
-
procesar datos
Introducir información en un sistema de almacenamiento y recuperación de datos a través de procesos como el escaneado, la codificación manual o transferencia electrónica de datos con el fin de procesar grandes cantidades de datos.
estructura de la información
El tipo de infraestructura que define el formato de los datos: semiestructurados, no estructurados y estructurados.
lenguaje de consulta del sistema de descripción de recursos
Los lenguajes de consulta, como SPARQL, que se utilizan para extraer y manipular datos almacenados en el formato Marco de Descripción de Recursos (RDF).
lenguajes de consulta
El campo de los lenguajes informáticos normalizados para la recuperación de información de una base de datos y de documentos que contengan la información necesaria.
análisis de la asistencia sanitaria
Uso de métodos cualitativos y cuantitativos para analizar patrones de los datos sanitarios a fin de mejorar la administración de la asistencia sanitaria, la calidad de la atención a los pacientes y el diagnóstico de enfermedades.
evaluación de la calidad de los datos
El proceso de revelación de cuestiones relativas a los datos utilizando indicadores, medidas y parámetros de calidad para planificar estrategias de limpieza y enriquecimiento de datos con arreglo a criterios de calidad de los datos.
LDAP
El LDAP es un lenguaje informático de consulta para la recuperación de información almacenada en una base de datos y de documentos que contienen la información necesaria.
LINQ
El lenguaje informático LINQ es un lenguaje de consulta para la extracción de información de una base de datos y de documentos que contienen la información necesaria. Lo desarrolla la empresa de software Microsoft.
MDX
El lenguaje informático MDX es un lenguaje de consulta para recuperar información de una base de datos y de documentos que contienen la información necesaria. Lo desarrolla la empresa informática Microsoft.
N1QL
El lenguaje informático N1QL es un lenguaje de consulta para la extracción de información de una base de datos y de documentos que contienen la información necesaria. Lo desarrolla la empresa de software Couchbase.
SPARQL
El lenguaje informático SPARQL es un lenguaje de consulta para la extracción de información de una base de datos y de documentos que contienen la información necesaria. Lo desarrolla el organismo internacional de normalización World Wide Web Consortium.
- base de datos
- ética de los datos
Especialista en calidad de datos: cómo cualificarse y dónde estudiar
Lo que normalmente se necesita para calificar: nivel educativo, dónde es una profesión regulada y dónde estudiar.
Grado o equivalente
166 programas de estudios en 20 países enseñan las competencias esenciales de esta profesión. Además, 93 cursos cortos que desarrollan una sola competencia cada uno.
Algunos ejemplos, impartidos en el idioma de esta página:
MAGISTER EN TECNOLOGIA DE LA INFORMACION Y ANALISIS DE DATOS
UNIVERSIDAD GABRIELA MISTRAL · Chile
DIPLOMADO EN CIENCIA DE DATOS APLICADA
UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE · Chile
Se muestran 4 de 259.
Fuentes
- 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encaja especialista en calidad de datos?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
analista de datos
32% similitudgrabador de datos/grabadora de datos
25% similitudcientífico de datos/científica de datos
25% similitudsupervisor de operaciones de introducción de datos/supervisora de operaciones de introducción de datos
24% similituddirector de datos/directora de datos
22% similitudanalista de estudios de mercado
18% similitudPara organizaciones
Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.
Preguntas frecuentes
¿Qué habilidades técnicas son más importantes para un especialista en calidad de datos?
¿Cómo se relaciona el especialista en calidad de datos con el cumplimiento de normativas de privacidad como el RGPD?
¿Qué tipo de documentación suele crear un especialista en calidad de datos?
Especialista En Calidad De Datos — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 3 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos