Senior Technical Subject Matter Expert Data Quality & Data Modelling

Skills erklärt

Data Quality

Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten; wird in Datenmanagement und Business Intelligence eingesetzt.

Data Governance

Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

Data Readiness

Bewertung und Vorbereitung von Daten auf ihre Qualität, Verfügbarkeit und Nutzbarkeit für Analysen oder Projekte; wird vor Datennutzung durchgeführt.

Data Modelling

Prozess der Strukturierung und Planung von Daten, um festzulegen, wie Informationen in Systemen organisiert und gespeichert werden.

Conceptual Data Modelling

Erstellung von abstrakten Datenmodellen zur Darstellung von Geschäftsentitäten und deren Beziehungen; wird in der Datenbankplanung und Systemdesign verwendet.

Logical Data Modelling

Konzeptionelle Darstellung von Datenstrukturen und deren Beziehungen unabhängig von technischen Implementierungsdetails; dient der Planung von Datenbanken.

Physical Data Modelling

Konkrete technische Umsetzung von Datenstrukturen in einer spezifischen Datenbank; definiert Tabellen, Indizes und physische Speicherung.

Data profiling

Analyse und Untersuchung von Datenbeständen, um deren Qualität, Struktur und Inhalte zu verstehen und Fehler zu identifizieren.

Critical Data Element (CDE)

Bezeichnung für Datenelement, die für Geschäftsprozesse oder Compliance-Anforderungen essentiell sind und besondere Aufmerksamkeit bei Verwaltung und Schutz benötigen.

DQ Rule Design

Gestaltung von Regeln zur Überprüfung und Sicherung der Datenqualität, um Fehler, Inkonsistenzen oder fehlende Werte zu erkennen.

Relational Data Structures

Datenmodelle, die Informationen in Tabellen mit Beziehungen zueinander organisieren, typischerweise in relationalen Datenbanken verwendet.

Database Normalization

Strukturierungsprinzip für Datenbanken, das Redundanzen reduziert und Datenintegrität durch Aufteilung in Tabellen nach definierten Regeln verbessert.

Root-cause Analysis

Analysemethode, um die eigentliche Ursache eines Problems oder Fehlers zu identifizieren, statt nur die Symptome zu behandeln.

Technical Review

Systematische Überprüfung von technischen Lösungen, Code oder Designs durch Fachexperten, um Qualität und Standards sicherzustellen.

Quality Assurance

Systematische Überprüfung von Softwarequalität durch Tests und Prozessüberwachung; zielt auf Fehlerfreiheit und Anforderungserfüllung ab.

Stakeholder Management

Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.

executive communication

Fähigkeit, komplexe Inhalte prägnant und zielgerichtet für Führungskräfte aufzubereiten und zu präsentieren.

Problem Solving

Fähigkeit, systematisch Probleme zu analysieren, Ursachen zu identifizieren und praktische Lösungen zu entwickeln.

Data Transformation

Prozess der Umwandlung von Rohdaten in ein strukturiertes, nutzbares Format für Analyse oder Weiterverarbeitung.

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Häufige Fragen zu Nexus

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Welche Projektplattformen werden unterstützt?

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