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:

• Data maskeringsteknikker for å beskytte sensitiv informasjon
• Opprette mindre, representative undergrupper av større datasett
• Evne til å lage realistiske testdata for forskjellige scenarier
• Kompetanse i simulering og testing av regler for datakvalitet for å sikre nøyaktighet
• Ferdighet i å generere sekvensielle eller bestilte testdata
• Evne til å generere testdata basert på en forhåndsdefinert ordbok
• Forståelse av datakvalitetskonsepter og teknikker
• Ferdighet til å identifisere og korrigere feil eller uoverensstemmelser i data
• Kompetanse i å anvende standardiseringsregler for å sikre konsekvente data

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.

• Data maskering

  Data maskering er prosessen med å erstatte sensitiv informasjon med fiktive data, samtidig som den konservering av den generelle strukturen, brukervennligheten og funksjonaliteten til de opprinnelige dataene. Denne ferdigheten bør måles i testen for å vurdere kandidatens evne til å beskytte sensitive data og sikre overholdelse av datasikkerhetsforskrifter.

• Dataundersett

  Dataundersett refererer til prosessen med å lage en Mindre, representativt utvalg av et større datasett. Denne ferdigheten bør måles i testen for å evaluere kandidatens ferdigheter i å trekke ut relevante undergrupper av data for analyse eller testformål, noe som kan bidra til å optimalisere ytelsen og redusere ressurskrav.

• Datapenerering </h4> <p > Dataproduksjon innebærer å lage syntetiske data som etterligner data fra den virkelige verden. Denne ferdigheten bør måles i testen for å vurdere kandidatens evne til å generere store mengder testdata for forskjellige scenarier, for eksempel ytelsestesting, uten å stole på produksjonsdata. </p> <h4> Regelsimulator </h4> <P > En regelsimulator er et verktøy som brukes til å teste og validere regler for datakvalitet og deres innvirkning på datasett. Denne ferdigheten bør måles i testen for å evaluere kandidatens ferdigheter i å simulere og verifisere regler for datakvalitet, og sikre nøyaktighet, fullstendighet og gyldighet av data. </p> <h4> Sekvensdatapenerering

  sekvens Dataproduksjon innebærer å generere sekvensielle verdier, for eksempel unike identifikatorer eller tidsstempler, i en spesifikk rekkefølge. Denne ferdigheten bør måles i testen for å vurdere kandidatens evne til å generere bestilte sekvenser av data, noe som kan være nyttig for å opprettholde dataintegritet og konsistens i forskjellige applikasjoner.

• Data -generasjonsgenerering </h4> <p > Generering av ordboksdata er prosessen med å lage data basert på forhåndsdefinerte lister eller ordbøker som inneholder spesifikke verdier. Denne ferdigheten bør måles i testen for å evaluere kandidatens ferdigheter i å generere data som holder seg til forhåndsdefinerte standarder eller kriterier, og letter dataanalyse og sammenligninger. </p> <h4> Datakvalitet

  Datakvalitet refererer til nivået av nøyaktighet, fullstendighet, konsistens og pålitelighet av data. Denne ferdigheten bør måles i testen for å vurdere kandidatens forståelse av datakvalitetskonsepter og deres evne til å identifisere og adressere datakvalitetsproblemer, og sikre påliteligheten og brukervennligheten til data i en organisasjon.

• Dataprofilering <///////brukervennlighet av data i en organisasjon. </p> <h4> Dataprofilering </////brukervennligheten til data i en organisasjon. H4> <p> Dataprofilering innebærer å analysere og forstå strukturen, innholdet og kvaliteten på data. Denne ferdigheten bør måles i testen for å evaluere kandidatens ekspertise i å vurdere datakvalitet nøyaktig, identifisere dataavvik og gi innsikt i datamønstre, som er avgjørende for å ta informerte datadrevne beslutninger. </p> <h4> Datarensing

  Datarensing er prosessen med å identifisere og korrigere feilaktige, ufullstendige eller irrelevante data. Denne ferdigheten bør måles i testen for å vurdere kandidatens evne til å identifisere og rette opp datakvalitetsproblemer, og sikre datakurs, konsistens og integritet før analyse eller integrasjon med andre systemer.

• Datastandardisering </H4 > <p> Datastandardisering innebærer å transformere data til et konsistent og forhåndsdefinert format, vanligvis i samsvar med spesifikke regler eller retningslinjer. Denne ferdigheten bør måles i testen for å evaluere kandidatens ferdigheter i å konvertere data til et ensartet format, tilrettelegge for dataintegrasjon, sammenlignbarhet og effektiv datahåndtering. </p> <h4> Duplikatdeteksjon

  Duplikatdeteksjon er prosessen med å identifisere og fjerne dupliserte poster i et datasett. Denne ferdigheten bør måles i testen for å vurdere kandidatens evne til å utvikle algoritmer eller teknikker for å oppdage og eliminere duplikatdata, forbedre datatøyaktigheten og redusere redundans.

• Validering av data

  Data Validering er prosessen med å sikre at data holder seg til forhåndsdefinerte regler, begrensninger eller krav. Denne ferdigheten bør måles i testen for å evaluere kandidatens ekspertise med å validere data mot spesifiserte kriterier, oppdage feil eller uoverensstemmelser, og sikre data pålitelighet, integritet og overholdelse av forretningsregler.

• 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.

  Data maskering

  Sensitiv databeskyttelse

  Generering av data undergruppe

  Testdatagenerering

  Datavalideringsregler

  Kompleks regel simulering

  Sekvensielle dataperenerering

  Generering av ordboksdata

  Datakvalitet

  Dataprofilering

  Data rensing

  Datastandardisering

  Duplikatdeteksjon

  Datavalidering

  Dataanriking

  Vurdering av datakvalitet

  Datakvalitetsmålinger

  Dataprofileringsmetoder

  Datarensingsteknikker

  Data avstamningsanalyse

  Data Anomaly Detection

  Datakvalitetsdashboards

  Datakvalitetsdimensjoner

  Datamatchende algoritmer

  Regler for datastandardisering

  Datavalideringsteknikker

  Dataanrikningsmetoder

  Data maskeringsstrategier

  Dataundersettsteknikker

  Dataproduksjonsalgoritmer

  Regelsimuleringsscenarier

  Sekvensdatapereneringsmønstre

  Ordboksdatagenereringskilder

  Dupliserte deteksjonsalgoritmer

  Datakvalitetsrammer

  Dataprofileringsverktøy

  Data Rensingsprogramvare

  Datastandardiseringsbiblioteker

  Datavalideringsverktøy

  Dataanriknings -API -er

  Data maskerer beste praksis

  Dataundersettoptimalisering

  Dataproduksjonsytelse

  Regelsimuleringsnøyaktighet

  Sekvensdataproduksjonseffektivitet

  Ordboksdatagenereringstilpasning

  Duplikatdeteksjonspresisjon

  Datavalidering Robusthet

  Integrering av dataanrikning

  Data maskeringsforskrifter

  Dataprofilering av automatisering

  Data rensende databaser

  Datastandardiseringsmodeller

  Datavalideringsrammer

  Dataanrikningsstrategier

• Informatica Data Quality Developer
• ETL -utvikler - Informatica/Datakvalitet
• Informatica Data Quality Senior Analyst
• 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

• Identifisere og håndtere dupliserte poster i et datasett
• Validering av data mot forhåndsdefinerte regler eller kriterier
• Forbedre eksisterende data med tilleggsinformasjon
• Datastyringsprinsipper og praksis
• Integrere data fra flere kilder
• Design og vedlikeholde datavarehusløsninger
• Forståelse av ETL -prosesser og verktøy
• Ferdighet i å skrive komplekse databasespørsmål og skript