Data Issue Coördinator

Functieomschrijving

n

Een Data Issue Coördinator is verantwoordelijk voor het identificeren, prioriteren en oplossen van datakwaliteitsproblemen binnen een organisatie. De rol fungeert als verbindende schakel tussen data producers, data providers en data consumers en bewaakt dat problemen structureel worden aangepakt, zowel op technisch als op procesniveau. De coördinator brengt structuur aan in een backlog van issues, voert root cause-analyses uit en begeleidt stakeholders naar duurzame oplossingen. Dit vraagt niet alleen technische kennis van datasets en systemen, maar ook ervaring met data governance, procesverbetering en stakeholdermanagement. In dit vakgebied kom je vaak in aanraking met verschillende opdrachtvormen, zoals zzp opdrachten, opdrachten overheid en interim werk, waarbij opdrachtgevers uiteenlopende verwachtingen en randvoorwaarden hebben. Ook in samenwerkingen met tooling en structuren zoals DAS speel je een rol in de afstemming over toegang, rapportage en procesafspraken.

nn

Typisch salaris

n

Het salaris voor een Data Issue Coördinator hangt af van ervaring, opleiding en de sector waarin je werkt. Voor een vaste aanstelling (contract) met circa vijf jaar relevante ervaring ligt het bruto maandsalaris in Nederland veelal tussen de €4.000 en €6.500 (bij een 36-40 uur werkweek). Voor zelfstandigen en interim-professionals die opdrachten aannemen (zzp opdrachten of interim werk) liggen de dagtarieven doorgaans hoger; gangbare tarieven vallen veelal tussen €450 en €900 per dag, afhankelijk van specialisatie, vraag vanuit opdrachten overheid of commerciële opdrachtgevers en de mate van beschikbaarheid. De keuze tussen vaste aanstelling en zzp opdrachten beïnvloedt ook secundaire arbeidsvoorwaarden en de mate van stabiliteit versus flexibiliteit in je loopbaan.

nn

Veelvoorkomende taken

n

De dagelijkse werkzaamheden van een Data Issue Coördinator bestaan uit het beheren en prioriteren van een backlog met data-issues, uitvoeren van data- en procesanalyses om root causes te vinden, en het coördineren van oplossingsinitiatieven met IT, data engineering en business stakeholders. Je stelt fix- en mitigatieplannen op, bewaakt de voortgang en rapporteert over trends in datakwaliteit. Daarnaast werk je aan zaken als datadefinities, kwaliteitsregels en governance-afspraken en fungeer je als sparringpartner bij data-eigenaarschap en change-initiatieven. In projecten pak je cross-domain issues op en draag je bij aan het opzetten of verbeteren van tooling en processen (bijvoorbeeld incident management systemen, DAS of data catalog) zodat toekomstige fouten sneller opgespoord en opgelost worden. Je begeleidt ook kennisoverdracht en opleidingstrajecten voor teams zodat zij zelfstandig issues kunnen mitigeren en structurele verbeteringen doorvoeren.

nn

Hoe specialist te worden

n

Om je te ontwikkelen tot specialist in deze functie combineer je een gedegen opleiding (HBO/WO) met praktijkervaring in datamanagement, data governance en analytische probleemoplossing. Begin als data-analist, data steward of in een kwaliteitsrol en bouw ervaring op met het beheren van incidenten, root cause-analyses en het werken met verschillende data-ecosystemen. Verdere professionalisering komt door certificeringen en methodekennis zoals DAMA DMBoK, Lean Six Sigma of een Six Sigma Black Belt, en door ervaring met projecten (interne opdrachten en zzp opdrachten of opdrachten overheid). Het werken in diverse opdrachtvormen zoals interim werk of consultancy versnelt blootstelling aan verschillende domeinen en tooling (waaronder DAS-oplossingen) en vergroot je netwerk. Belangrijk is ook het ontwikkelen van soft skills: stakeholdermanagement, communicatie in het Engels en Nederlands, en het vermogen het grotere geheel te overzien. Door actief bij te dragen aan governance-initiatieven, procesverbeteringen en door kennis te delen binnen communities of practice kun je doorstromen naar seniorrollen of gespecialiseerde posities. Praktische stappen zijn het zoeken naar mentorrelaties, het doen van projectleiderschap binnen data quality trajecten en het continue verdiepen in zowel technische als procesmatige aspecten van datakwaliteit.