V Competență HF-D7.2-004 intersectorial 9 competențe
Evaluarea calității datelor
Verifică seturile de date din punct de vedere al completitudinii, acurateței, duplicatelor și actualității, descrie defectele identificate și stabilește dacă datele sunt utilizabile.
Cum măsoară hrmforce acest lucru
- Metodă de măsurare
- Testul cu probe de lucru · rho 0.33 (SD 0.09)
- Instrument hrmforce
- Testul cu probe de lucru, Test de cunoștințe (specific clientului)
- Competență (cadrul 50)
- Precizie
- Antrenabilitate
- ridicat
- Perspectiva cererii 2026 până în 2030
- în creștere
Candidatul realizează o probă de lucru reprezentativă în condiții standardizate.
Ancore comportamentale
| Nivel | Comportamentul la acest nivel |
|---|---|
| N1 Ghidat | Parcurge o listă de verificare pe un set de date furnizat și raportează înregistrările lipsă sau duplicatele către persoana responsabilă. lucrează sub supraveghere și respectă instrucțiunile · rutină, câte o variabilă pe rând · sarcină proprie |
| N3 Competență avansată | Definește regulile de validare pentru o sursă de date, cuantifică defectele și indică dacă datele sunt adecvate pentru utilizare. își stabilește propria abordare și solicită în mod proactiv opinii · mai multe variabile, o anumită ambiguitate · propria echipă sau propriul proces |
| N5 Conducere | Stabilește cadrul de calitate a datelor pentru întreaga organizație și decide care surse sunt considerate fiabile. stabilește standardul și politica · strategic, în condiții de incertitudine ridicată · organizație, lanț valoric sau profesie |
N2 și N4 nu sunt ancorate în mod deliberat. Evaluatorii le plasează între ancore, urmând convenția O*NET.
Competențe subiacente
Aceste competențe moștenesc ruta de măsurare și ancorele comportamentale ale acestui construct.
| T | Competență | Definiție | Perspectiva cererii 2026 până în 2030 |
|---|---|---|---|
| V | Verificarea exhaustivității unui set de date Verificarea exhaustivității | Verifică dacă sunt prezente toate înregistrările, perioadele și câmpurile obligatorii așteptate și semnalează ceea ce lipsește. | în creștere |
| V | Detectarea și fuzionarea duplicatelor Eliminarea duplicatelor | Identifică înregistrările duplicate prin potrivire exactă și aproximativă și le combină fără a pierde informații. | stabil |
| V | Tratarea valorilor lipsă Date lipsă · Imputare | Analizează motivele pentru care lipsesc anumite valori și alege, în mod justificat, între excludere, imputare sau raportare separată. | în creștere |
| V | Realizarea profilării datelor Profilarea datelor | Se înregistrează intervalul, distribuția, valorile unice și rata de completare pentru fiecare câmp înainte de începerea analizei. | în creștere |
| V | Validarea datelor și a formatelor Validarea formatului | Verifică câmpurile de dată, monedă și cod în ceea ce privește formatul, fusul orar și valorile imposibile și corectează abaterile. | în scădere |
| V | Verificarea integrității referențiale Integritatea referențială | Verifică dacă referințele între tabele sunt valabile și detectează înregistrările orfane fără un părinte corespunzător. | stabil |
| V | Definirea regulilor privind calitatea datelor Reguli privind calitatea datelor | Înregistrează reguli verificabile pentru fiecare câmp în parte, referitoare la acuratețe, interval și obligatorietate, și le verifică automat conform unui program stabilit. | în creștere |
| V | Reconcilierea surselor de date Reconcilierea datelor | Compară numărările și totalurile dintre două surse, explică diferențele și documentează reconcilierea. | stabil |
| V | Identificarea erorilor de măsurare la înregistrare Eroarea de măsurare | Identifică erorile sistematice de introducere și înregistrare din sistemele sursă și discută corectarea acestora cu responsabilul de proces. | în creștere |