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Informatica Data Quality Data-Quality-10-Developer-Specialist

Data-Quality-10-Developer-Specialist

Exam Code: Data-Quality-10-Developer-Specialist

Prüfungsname: Data Quality 10: Developer Specialist Exam

Aktulisiert: 09-09-2026

Nummer: 70 Q&As

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Informatica Data-Quality-10-Developer-Specialist Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Standardisierung und Bereinigung20%- Verwaltung von Referenztabellen und Wörterbüchern
- Adressvalidierung und -bereinigung
- Transformationen durch Parser, Standardisierer und Groß-/Kleinschreibungsumwandler
Grundlagen und Architektur von Data Quality15%- Integration mit PowerCenter und dem Analyst-Tool
- Zentrale Grundsätze der Datenqualität
- Architektur und Komponenten von Informatica Data Quality (IDQ)
Entwicklung und Ausführung von Abbildungen12%- Fehleranalyse und Leistungsoptimierung
- Erstellung und Test von IDQ-Abbildungen
- Parameter, Variablen und Integration in Arbeitsabläufe
Anpassung und erweiterte Funktionen8%- DQ für Excel und weitere Erweiterungen
- Benutzerdefinierte Transformationen und Regeln
Datenprofilierung20%- Auswertung von Profilergebnissen und Qualitätskennzahlen
- Spaltenbasierte und regelbasierte Profilierung
- Erkennung von Mustern und Bestimmung von Datendomänen
Abgleich und Zusammenführung von Datensätzen25%- Vergleichs- und Abgleichstransformationen
- Gruppierungs- und Abgleichsstrategien
- Regeln zur Übernahme und Zusammenführung von Daten
- Beseitigung von Duplikaten und Erstellung von Masterdatensätzen

Informatica Data Quality 10: Developer Specialist Data-Quality-10-Developer-Specialist Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

IDQ parameters can be defined at what levels? Choose 4 answers

A. Re-usable Transformations
B. Mappings
C. Rules
D. Mapplets


Frage #2

A customer wants to be able to review data on the overall quality of each record, which technique should be used?
Options are :

A. Grading
B. Scorecarding
C. Matching
D. Standardization


Frage #3

Which DQ Transformations can be used to automatically consolidate matched records?

A. Key Gen, Association and Consolidation
B. Key Gen and Consolidation
C. Match and Association
D. Consolidation


Frage #4

With respect to field matching in IDQ, which best describes the approach to address matching?

A. Standardize address fields, create a group key field which contains parts of the address fields and only use the group key for address matching
B. Standardize address fields and use the discrete address component fields, locality, region and postcode fields as input to the match transformation
C. No standardization is necessary, map input fields to the match transformation
D. Standardize address fields and use address line, locality, region and postcode fields as input to the match transformation


Frage #5

If the inputs to the Edit Distance Strategy below are 'john' and NULL, what will the resulting match score be?
Larger image
Options are :

A. 1.2
B. 1
C. 0.5
D. 0


Fragen und Antworten:

Frage #1
Antwort: A,B,C,D
Frage #2
Antwort: D
Frage #3
Antwort: C
Frage #4
Antwort: A
Frage #5
Antwort: B

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