DAMA CDMP Specialist – Data Quality

De ééndaagse training DAMA CDMP Specialist Data Quality biedt jou als datamanagementprofessional de verdieping om datakwaliteit structureel en meetbaar te verbeteren binnen jouw organisatie. Aan de hand van de DAMA DMBoK2 Revised Edition leer je hoe je kwaliteitsmanagementprincipes toepast op data: van beleid en standaarden tot monitoring en procesverbetering.
Daarnaast vormt deze training een gedegen voorbereiding op het officiële DAMA CDMP Data Quality Specialist examen.

Wat kun je verwachten?

Deze training biedt een gebalanceerde mix van theorie, praktijkcases en interactieve oefeningen. Je leert hoe je datakwaliteit duurzaam kunt borgen in processen, systemen en cultuur. Daarbij werk je actief aan je voorbereiding op het CDMP Specialist-examen met behulp van representatieve oefenvragen en reflectie op realistische scenario’s.

Wat ga je leren?

Na het volgen van deze training:

• Begrijp je waarom datakwaliteit een sleutelrol speelt in effectief datamanagement;
• Weet je hoe Data Quality zich verhoudt tot andere disciplines zoals Data Governance;
• Kun je datakwaliteitsdoelen vertalen naar functionele eisen en toetsbare specificaties;
• Kun je processen inrichten voor het meten, bewaken en verbeteren van datakwaliteit;
• Weet je hoe je kwaliteitsproblemen identificeert én duurzaam oplost;
• Ben je inhoudelijk voorbereid op het DAMA CDMP Data Quality Specialist examen.

Voor wie is deze training bedoeld?

Deze training is bedoeld voor professionals die al beschikken over het DAMA CDMP Associate certificaat op Practitioner- of Masterniveau, en zich willen specialiseren in het beheersbaar en aantoonbaar verbeteren van datakwaliteit. Denk aan Data Stewards, Data Quality Analysts, BI-specialisten en iedereen die zich inzet voor betrouwbare, bruikbare en consistente data.

Opzet van de training

Je leert aan de hand van de internationaal erkende DAMA DMBoK2 Revised Edition en oefent actief met examenvragen en praktijkgerichte casuïstiek. Kennisoverdracht vindt plaats via presentaties, groepsopdrachten, use-cases en discussie.

Gewenste voorkennis

• CDMP Associate op Practitioner- of Masterniveau
• Basiskennis van datamanagementprincipes en data quality concepten

Waarom deelnemen?

Betrouwbare data is onmisbaar voor goede beslissingen, klantvertrouwen en procesoptimalisatie. Deze training biedt jou de tools en inzichten om datakwaliteit structureel naar een hoger niveau te tillen én de internationale erkenning van het CDMP Data Quality Specialist certificaat te behalen. Wil jij een expert worden in het managen en verbeteren van datakwaliteit – en je onderscheiden binnen je organisatie én in de markt?

Meld je vandaag nog aan en versterk je positie als datakwaliteitsspecialist!

De training behandelt alle aspecten van het Specialist knowledge area op basis van het DAMA DMBoK boek en wordt aangevuld met diverse korte workshops, opdrachten en discussies om daarmee optimaal voorbereid te zijn op het examen.

1. Introduction
1.1 Business Drivers
1.2 Goals and Principles
1.3 Essential Concepts

2. Activities
2.1 Define a Data Quality Framework
2.2 Define High Quality Data
2.3 Identify Dimensions and Supporting Business Rules
2.4 Perform an Initial Data Quality Assessment
2.5 Identify and Prioritize Potential Improvements
2.6 Define Goals for Data Quality Improvement
2.7 Develop and Deploy Data Quality Operations

3. Tools
3.1 Data Profiling Tools
3.2 Business Rule Templates and Engines
3.3 Data Parsing and Formatting
3.4 Data Transformation and Standardization
3.5 Data Enrichment
3.6 Incident Management System

4. Techniques
4.1 Effective Metrics
4.2 Data Profiling
4.3 Preventive Actions
4.4 Effective Data Quality Metrics
4.5 Root Cause Analysis
4.6 Corrections

5. Implementation Guidelines
5.1 Readiness Assessment / Risk Assessment
5.2 Organization and Cultural Change

6. Data Quality and the other Knowledge Areas
6.1 Data Quality and Data Modeling and Design
6.2 Data Quality and Metadata Management
6.3 Data Quality and Master and Reference Data Management
6.4 Data Quality and Data Integration and Interoperability
6.5 Data Quality and Data Governance

7. Works Cited / Recommended

8. Appendix
8.1 Data Quality ISO Standard
8.2 Further Reading on Data Quality Dimensions
8.3 Statistical Process Control

9. Wrap Up
9.1 Road to Exam
9.2 Tips & Tricks