Data Quality (DAMA-DMBOK Specialist)
Opleidingsduur
1 dagen
Locatie
Cibit Academy BV (Iepenhoeve 9a, Nieuwegein)
Kosten
€ 845
Data Quality (DAMA-DMBOK Specialist)
Data is pas echt waardevol wanneer zij betrouwbaar, volledig, actueel en geschikt voor gebruik is. In de praktijk blijkt dat veel organisaties worstelen met onduidelijke definities, inconsistente registraties, ontbrekende waarden, doublures en beperkte grip op de oorzaken van kwaliteitsproblemen. Dit leidt niet alleen tot inefficiëntie en frustratie, maar ook tot risico’s in rapportages, processen, compliance en besluitvorming.
In deze eendaagse specialisttraining verdiep je je in de uitgangspunten, methoden en organisatiemechanismen van Data Quality Management volgens de DAMA-DMBOK. Je leert hoe datakwaliteit systematisch kan worden beoordeeld, bewaakt en verbeterd, en hoe organisaties datakwaliteit niet als een incidentele schoonmaakactie benaderen, maar als een structureel onderdeel van professioneel datamanagement.
De training behandelt zowel de inhoudelijke als de organisatorische kant van datakwaliteit. Daarbij komen thema’s aan bod zoals kwaliteitsdimensies, business rules, meten en monitoren, root cause analysis, kwaliteitsissues, eigenaarschap, governance en continue verbetering. Ook wordt ingegaan op de samenhang tussen datakwaliteit en andere disciplines zoals Data Governance, Master Data Management, metadata en data-integratie.
Je krijgt inzicht in hoe datakwaliteit kan worden vertaald naar beleid, rollen, processen en concrete verbeteraanpakken. Naast theoretische verdieping is er aandacht voor herkenbare praktijkvoorbeelden, examengerichte concepten en de toepassing van kwaliteitsprincipes in de eigen organisatie.
Inhoud en Programma:
Tijdens deze training behandelen we de belangrijkste concepten en praktijken rondom Data Quality Management volgens DAMA-DMBOK.
Fundamenten van Data Quality
- Wat is datakwaliteit en waarom het essentieel is voor betrouwbare processen en besluitvorming
- Data Quality als discipline binnen datamanagement
- De relatie tussen data, kwaliteit, gebruik en context
- Kosten, risico’s en impact van gebrekkige datakwaliteit
Kwaliteitsdimensies en beoordelingscriteria
- Veelgebruikte kwaliteitsdimensies zoals accuracy, completeness, consistency, timeliness, uniqueness en validity
- Fit for purpose: kwaliteit in relatie tot het gebruiksdoel
- Objectieve en subjectieve kwaliteitsbeoordeling
- Kwaliteitsnormen en acceptatiecriteria
Meten, monitoren en analyseren
- Het definiëren van datakwaliteitsregels
- Meten van datakwaliteit met indicatoren en scorecards
- Profiling, monitoring en signalering
- Root cause analysis en het achterhalen van structurele oorzaken
Verbeteren van datakwaliteit
- Correctieve en preventieve maatregelen
- Procesverbetering en structurele borging
- Kwaliteitsissues registreren, prioriteren en opvolgen
- Continue verbetering en kwaliteitsmanagementcycli
Governance, rollen en verantwoordelijkheden
- De rol van data owners, data stewards en gebruikers
- Inrichten van verantwoordelijkheden rond datakwaliteit
- Escalatie, besluitvorming en sturing
- Samenhang tussen Data Quality en Data Governance
Relatie met andere datamanagementdisciplines
Daarnaast besteden we aandacht aan de relatie tussen Data Quality en andere disciplines, zoals:
- Data Governance
- Master Data Management
- Metadata Management
- Data Integration
- Data Architecture
Alle belangrijke definities, concepten en denklijnen uit DAMA-DMBOK worden behandeld ter voorbereiding op het CDMP Specialist-examen.
Doelgroep:
Deze training is bedoeld voor professionals die verantwoordelijk zijn voor het verbeteren, borgen of monitoren van datakwaliteit binnen hun organisatie.
Bijvoorbeeld:
- Data Quality Managers
- Data Stewards
- Data Owners
- Business analisten
- Informatieanalisten
- Data Architects
- BI- en analyticsprofessionals
- Consultants op het gebied van data en AI
- Professionals die betrokken zijn bij datakwaliteit, compliance of procesverbetering
Voorkennis:
- Basiskennis van datamanagement
- Bij voorkeur kennis op CDMP Fundamentals-niveau
Deze training is met name geschikt voor deelnemers die al bekend zijn met de belangrijkste begrippen uit DAMA-DMBOK en zich verder willen specialiseren in het domein Data Quality.
Na afloop van de training kun je:
- Uitleggen wat Data Quality Management is en waarom het cruciaal is voor professioneel datamanagement.
- De belangrijkste kwaliteitsdimensies benoemen en toepassen in verschillende contexten.
- Datakwaliteitsproblemen herkennen, classificeren en analyseren.
- Business rules en kwaliteitscriteria opstellen voor kritische data.
- Datakwaliteit meten en monitoren met passende indicatoren en controles.
- Root causes van kwaliteitsproblemen helpen identificeren.
- Verbetermaatregelen formuleren op proces-, data- en governanceniveau.
- Rollen en verantwoordelijkheden rond datakwaliteit helpen inrichten.
- Data Quality verbinden met Data Governance, metadata, master data en data-integratie.
- Je gericht voorbereiden op het CDMP Specialist-examen in Data Quality.
Planning:
Er staan op dit moment geen trainingen gepland. Heeft u vragen of bent u op zoek naar een specifieke training? Neem dan contact met ons op — we helpen u graag verder.
Persoonlijk advies?
Peter Vieveen | Cibit
Trainer en consultant
T. 030 2308900
E. info@cibit.nl
STEL MIJ EEN VRAAG →Wat maakt Cibit uniek?
-
Ruime ervaring
Cibit Academy verzorgt al meer dan 30 jaar opleidingen op het gebied van IT, data en informatiebeveiliging. -
Docenten uit de praktijk
Onze docenten zijn ervaren consultants en brengen actuele praktijkervaring mee naar de training. -
Persoonlijke leerdoelen centraal
Er is veel aandacht voor jouw eigen vraagstukken en uitdagingen. -
Interactieve trainingen
De training bevat praktische oefeningen en ruimte voor vragen, discussie en toepassing in je eigen organisatie. -
Aanvulbare leerreis
Je leertraject kan worden uitgebreid met coaching en consulting.
