Informatica Data Quality Online Test

The Informatica Data Quality Test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

• Gegevensmaskeringstechnieken om gevoelige informatie te beschermen
• Het maken van kleinere, representatieve subsets van grotere datasets
• Mogelijkheid om realistische testgegevens te maken voor verschillende scenario's
• Vaardigheid bij het simuleren en testen van de regels van de gegevenskwaliteit om de nauwkeurigheid te waarborgen
• Vaardigheid bij het genereren van opeenvolgende of geordende testgegevens
• Mogelijkheid om testgegevens te genereren op basis van een vooraf gedefinieerd woordenboek
• Inzicht in concepten en technieken voor gegevenskwaliteit
• Vaardigheid bij het identificeren en corrigeren van fouten of inconsistenties in gegevens
• Vaardigheid bij het toepassen van standaardisatieregels om consistente gegevens te garanderen

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

• Gegevensgeneratie </h4> <P > Gegevensopwekking omvat het maken van synthetische gegevens die gegevens uit de praktijk nabootsen. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om het vermogen van de kandidaat te beoordelen om grote hoeveelheden testgegevens te genereren voor verschillende scenario's, zoals prestatietests, zonder te vertrouwen op productiegegevens. </p> <h4> Rule Simulator </h4> <P > Een regelsimulator is een hulpmiddel dat wordt gebruikt om de regels voor gegevenskwaliteit en hun impact op datasets te testen en te valideren. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om de vaardigheid van de kandidaat te evalueren bij het simuleren en verifiëren van datakwaliteitsregels, waardoor de nauwkeurigheid, volledigheid en validiteit van gegevens worden gewaarborgd. Het genereren van gegevens omvat het genereren van sequentiële waarden, zoals unieke identificatiegegevens of tijdstempels, in een specifieke volgorde. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om het vermogen van de kandidaat te beoordelen om geordende sequenties van gegevens te genereren, wat nuttig kan zijn voor het handhaven van gegevensintegriteit en consistentie in verschillende toepassingen. </p> <h4> Dictionary Data Generation </H4> <P > Woordenboekgegevensgeneratie is het proces van het maken van gegevens op basis van vooraf gedefinieerde lijsten of woordenboeken die specifieke waarden bevatten. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om de vaardigheid van de kandidaat te evalueren bij het genereren van gegevens die zich houden aan vooraf gedefinieerde normen of criteria, waardoor gegevensanalyse en vergelijkingen worden vergemakkelijk Het niveau van nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie en betrouwbaarheid van gegevens. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om het begrip van de kandidaat van datakwaliteitsconcepten en hun vermogen om problemen met de gegevenskwaliteit te identificeren en aan te pakken, te beoordelen, waardoor de betrouwbaarheid en de bruikbaarheid van gegevens binnen een organisatie worden gewaarborgd. </p> <h4> Data Profiling </s. H4> <p> Gegevensprofilering omvat het analyseren en begrijpen van de structuur, inhoud en kwaliteit van gegevens. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om de expertise van de kandidaat te evalueren om de gegevenskwaliteit nauwkeurig te beoordelen, gegevensafwijkingen te identificeren en inzicht te geven in gegevenspatronen, wat cruciaal is voor het nemen van geïnformeerde gegevensgestuurde beslissingen.

  Gegevensreiniging is het proces van het identificeren en corrigeren van onjuiste, onvolledige of irrelevante gegevens. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om het vermogen van de kandidaat te beoordelen om problemen met de gegevenskwaliteit te identificeren en te corrigeren, waardoor gegevensnauwkeurigheid, consistentie en integriteit voorafgaand aan analyse of integratie met andere systemen worden gewaarborgd.

• Data -standaardisatie </h4 > <p> Gegevensstandaardisatie omvat het transformeren van gegevens in een consistent en vooraf gedefinieerd formaat, meestal voldaan aan specifieke regels of richtlijnen. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om de vaardigheid van de kandidaat te evalueren bij het omzetten van gegevens in een uniform formaat, waardoor gegevensintegratie, vergelijkbaarheid en efficiënt gegevensbeheer worden vergemakkelijkt. </p> <h4> Duplicaatdetectie

  Duplicaatdetectie is het proces van het identificeren en verwijderen van dubbele records in een gegevensset. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om het vermogen van de kandidaat te beoordelen om algoritmen of technieken te ontwikkelen voor het detecteren en elimineren van dubbele gegevens, het verbeteren van de gegevensnauwkeurigheid en het verminderen van redundantie.

• Data Validation

  Gegevens Validatie is het proces om ervoor te zorgen dat gegevens zich houden aan vooraf gedefinieerde regels, beperkingen of vereisten. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten om de expertise van de kandidaat te evalueren bij het valideren van gegevens tegen gespecificeerde criteria, het detecteren van fouten of inconsistenties en het waarborgen van gegevensbetrouwbaarheid, integriteit en naleving van bedrijfsregels.

• Full list of covered topics

  The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Informatica Data Quality Test to be based on.

  Gegevensmaskering

  Gevoelige gegevensbescherming

  Het genereren van gegevens subset

  Testgegevensopwekking

  Gegevensvalidatieregels

  Complexe regelsimulatie

  Sequentiële gegevensopwekking

  Het genereren van woordenboekgegevens

  Data kwaliteit

  Gegevensprofilering

  Data-opschoning

  Gegevensstandaardisatie

  Dubbele detectie

  Gegevensvalidatie

  Gegevensverrijking

  Beoordeling van gegevenskwaliteit

  Gegevenskwaliteitsstatistieken

  Gegevensprofileringsmethoden

  Gegevensreinigingstechnieken

  Data -afkomstanalyse

  Detectie van gegevensafwijking

  Dashboards van de gegevenskwaliteit

  Dimensies van gegevenskwaliteit

  Gegevens -algoritmen

  Gegevensstandaardisatieregels

  Gegevensvalidatietechnieken

  Gegevensverrijkingsmethoden

  Gegevensmaskeerstrategieën

  Gegevenssubsettechnieken

  Algoritmen voor het genereren van gegevens

  Rule simulatiescenario's

  Patronen voor het genereren van sequentiegegevens

  Woordenboek gegevensgeneratie bronnen

  Dubbele detectie -algoritmen

  Gegevenskwaliteitskaders

  Gegevensprofileringstools

  Gegevensreinigingssoftware

  Gegevensstandaardisatie -bibliotheken

  Gegevensvalidatietools

  Gegevensverrijking API's

  Gegevensmaskering best practices

  Gegevenssubset -optimalisatie

  Prestaties van gegevensgeneratie

  Rule simulatie nauwkeurigheid

  Sequentiegegevensopwekking efficiëntie

  Woordenboek Gegevensgeneratie Aanpassing

  Duplicate detectie -precisie

  Gegevensvalidatie Robuustheid

  Integratie van gegevensverrijking

  Gegevensmaskeervoorschriften

  Gegevensprofilering automatisering

  Databases voor het reinigen van gegevens

  Gegevensstandaardisatiemodellen

  Gegevensvalidatiekaders

  Gegevensverrijkingsstrategieën

• Informatica Data Quality Developer
• ETL Developer - Informatica/Data Quality
• Informatica datakwaliteit senior analist
• Informatica Cloud Data Quality (CDQ) Consultant
• Informatica Data Quality Application Developer

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

• Identificeer en verwerk dubbele records in een gegevensset
• Gegevens valideren tegen vooraf gedefinieerde regels of criteria
• Verbeter bestaande gegevens met aanvullende informatie
• Gegevensbeheerprincipes en -praktijken
• Gegevens integreren uit meerdere bronnen
• Design en onderhoud datalhousing -oplossingen
• Inzicht in ETL -processen en tools
• Vaardigheid bij het schrijven van complexe databasevragen en scripts