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Senior Technical Subject Matter Expert Data Quality & Data Modelling

🏛 Ausgeschrieben von Halian GmbH
Contracting 🎓 Senior 🏭 Consulting 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Technical Subject Matter Expert (SME) für Data Quality, Data Readiness und Data Modelling. In dieser Rolle fungieren Sie als vertrauensvoller Berater der Projektleitung und unterstützen diese bei der Gestaltung technischer Positionen, der Lösung komplexer datenbezogener Herausforderungen und der Vorbereitung kritischer Kundendiskussionen und Entscheidungsprozesse.

Als SME beraten Sie die Projektleitung zu komplexen Themen der Datenqualität, Datenbereitschaft und Datenmodellierung. Sie führen Fachbewertungen von konzeptionellen, logischen und physischen Datenmodellen durch und überprüfen diese kritisch hinsichtlich Modellierungsansatz, Entity- und Attribut-Design, Beziehungen, Normalisierung und Alignment mit Geschäftsanforderungen.

Ihre Aufgaben umfassen die Bewertung von Konsistenz und Alignment über Datenmodelle, Quellsysteme, Datenqualitätsregeln und Zielarchitektur hinweg. Sie identifizieren strukturelle oder designbedingte Probleme und bieten Expertenguidance bei komplexen Szenarien wie unvollständigen Quelldaten, fehlenden Attributen oder Modellierungsbeschränkungen.

Sie hinterfragen die Methodik, Annahmen und technischen Ansätze des Teams konstruktiv und helfen der Projektleitung, klare, technisch fundierte Positionen für Kundendiskussionen zu formulieren. Sie verbinden Profiling-Ergebnisse, Datenmodelle und Datenqualitätsmetriken zu einem ganzheitlichen Bild der Datenbereitschaft und identifizieren systemische Probleme mit breiterer Auswirkung.

Bei Bedarf nehmen Sie an kritischen Kundenmeetings und technischen Diskussionen teil und bieten schnelle Expertenbewertungen bei Eskalationen oder komplexen technischen Herausforderungen.

Sie bringen umfangreiche Erfahrung in Data Quality, Data Governance und Data Modelling mit sowie tiefgreifende praktische Expertise in der Arbeit mit konzeptionellen, logischen und physischen Datenmodellen.

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