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V Compétence HF-D7.2-004 intersectoriel 9 compétences

Évaluation de la qualité des données

Vérifie l'exhaustivité, l'exactitude, l'absence de doublons et l'actualité des ensembles de données, décrit les anomalies détectées et détermine si les données sont exploitables.

Comment hrmforce le mesure

Méthode de mesure
Test sur échantillon de travail · rho 0.33 (SD 0.09)
Instrument hrmforce
Test sur échantillon de travail, Test de connaissances (spécifique au client)
Aptitude (référentiel 50)
Précision
Aptitude à l'apprentissage
élevé
Perspective de demande 2026 à 2030
en hausse

Le candidat réalise un échantillon de travail représentatif dans des conditions standardisées.

Ancres comportementales

NiveauComportement attendu à ce niveau
N1 Guidé Traite un ensemble de données fourni à l’aide d’une liste de contrôle et signale les enregistrements manquants ou en double à la personne responsable.
travaille sous supervision et suit les consignes · procédure standard, une variable à la fois · tâche personnelle
N3 Maîtrise Définit les règles de validation d’une source de données, quantifie les anomalies et indique si les données sont aptes à l’utilisation.
définit sa propre approche et sollicite activement des contributions · plusieurs variables, une certaine ambiguïté · votre propre équipe ou processus
N5 Direction Définit le cadre de qualité des données pour l'ensemble de l'organisation et détermine quelles sources sont considérées comme fiables.
définit la norme et la politique · stratégique, dans un contexte de forte incertitude · organisation, chaîne de valeur ou profession

Les éléments N2 et N4 ne sont délibérément pas ancrés. Les évaluateurs les placent entre les points d'ancrage, conformément à la convention O*NET.

Compétences sous-jacentes

Ces compétences héritent de la voie de mesure et des ancres comportementales de ce construit.

TCompétenceDéfinitionPerspective de demande 2026 à 2030
V Vérification de l'exhaustivité d'un ensemble de données
Contrôle d'exhaustivité
Vérifie si tous les enregistrements, périodes et champs obligatoires attendus sont présents et signale les éléments manquants. en hausse
V Détection et fusion des doublons
Déduplication
Identifie les enregistrements en double grâce à une correspondance exacte ou approximative, puis les fusionne sans perte d'informations. stable
V Traitement des valeurs manquantes
Données manquantes · Imputation
Analyse les raisons pour lesquelles certaines valeurs sont manquantes et opte, de manière justifiée, pour l’exclusion, l’imputation ou la présentation séparée de ces données. en hausse
V Réalisation d’un profilage des données
Profilage des données
Répertoriez la plage de valeurs, la répartition, les valeurs uniques et le taux de remplissage pour chaque champ avant le début de l’analyse. en hausse
V Validation des dates et des formats
Validation du format
Vérifie les champs de date, de devise et de code quant au format, au fuseau horaire et aux valeurs impossibles, et corrige les anomalies. en baisse
V Vérification de l’intégrité référentielle
Intégrité référentielle
Vérifie la validité des références entre les tables et détecte les enregistrements orphelins ne disposant pas d’un enregistrement parent correspondant. stable
V Définition des règles de qualité des données
Règles de qualité des données
Enregistre les règles vérifiables par champ en matière d’exactitude, de plage de valeurs et d’obligation, et les fait vérifier automatiquement selon un calendrier défini. en hausse
V Harmonisation des sources de données
Rapprochement des données
Compare les chiffres et les totaux entre deux sources, explique les différences et consigne le rapprochement. stable
V Identification des erreurs de mesure lors de la saisie des données
Erreur de mesure
Identifie les erreurs systématiques de saisie et d’enregistrement dans les systèmes sources et discute des corrections à apporter avec le responsable du processus. en hausse
Démo gratuite