Data Governance Analyst

Data Governance Analyst

Befristet 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Reinige und konsolidiere Daten, um eine präzise Anwendungsinventarliste zu erstellen.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit Fokus auf Datenqualität.
  • Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, 401(k) und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsplatz mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverwaltung und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenreinigung und -analyse, starke Excel-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Description

Ideal Candidate Profile

The best fit is someone who has already worked through messy data reconciliation or inventory cleanup efforts and can point to a past example where they helped clean, consolidate, and standardize multiple data sets.

They do not need to be overly senior, but they need to have successfully done this type of work before.

They emphasized that someone with even 3+ years of experience could work if they have truly been hands‑on with reconciliation, cleansing, and inventory cleanup and can speak clearly to how they approached it.

This person should be analytical, detail‑oriented, comfortable with ambiguity, and able to work independently.

They should be able to look at imperfect data, identify patterns, make logical recommendations, document how they reached conclusions, and communicate where human review or stakeholder validation is needed.

Our client is looking for a Data Analyst to support a high‑priority Technology Governance initiative focused on building a current, complete, and accurate business application inventory.

This work is tied to regulatory expectations across the financial services industry and will help establish CMDB/business application inventory as the go‑forward single source of truth for their business applications.

This is a non‑traditional data analyst role focused heavily on data reconciliation, data cleansing, data quality, and inventory cleanup.

The analyst will work across roughly 9–10 inconsistent and incomplete data sets, primarily in Excel, to identify duplicate or related business applications, normalize naming conventions, reconcile conflicting records, and help move the organization toward a cleaner, more reliable inventory.

The ideal candidate has hands‑on experience taking messy, incomplete data sets and turning them into a clean, structured, usable source of truth.

They should be comfortable working through ambiguity, identifying patterns across inconsistent naming conventions, documenting their process, and communicating findings clearly.

Experience with application inventories, CMDB, Service Now, data matching, deduplication, normalization, and financial services governance environments would be helpful.

Key Responsibilities

  • Reconcile 9–10 separate business application data sets into a cleaner, more consistent inventory.
  • Compare and match records across inconsistent naming conventions, incomplete fields, and non‑standard definitions.
  • Use Excel and other available tools to cleanse, normalize, deduplicate, and validate application data.
  • Identify where applications appear to be the same or closely related and determine confidence levels in those matches.
  • Support data quality efforts by researching application names, vendor changes, end‑of‑life applications, ownership details, and inventory standards.
  • Help create a more accurate business application inventory that can support CMDB and regulatory expectations going forward.
  • Document reconciliation logic, cleansing steps, assumptions, and recommended standards.
  • Provide recommendations for future‑state processes around onboarding, certification, application classification, naming standards, and ongoing inventory maintenance.
  • Partner with application owners or internal stakeholders when certain records require review or confirmation.
  • Support the foundation for a future steady‑state governance process around business application inventory management.
  • Reconcile application records across multiple sources (CMDB, vendor systems, EA tools, SSO/discovery datasets).
  • Identify missing, duplicate, and mismatched applications.
  • Perform fuzzy matching and mapping across inconsistent naming conventions.
  • Analyze gaps and document findings.
  • Cleanse and normalize application data, standardize naming conventions, align vendor/application relationships, remove duplicates and resolve conflicts.
  • Identify and remediate data quality issues (incomplete records, inconsistent fields, misclassification).
  • Recommend improvements to data validation rules.
  • Apply and help refine inventory definitions.
  • Support development of an application classification approach.
  • Categorize applications consistently across inventories.
  • Update and enrich CMDB records with ownership, vendor alignment, and classification.
  • Ensure alignment between CMDB and vendor/application inventory systems.
  • Document current‑state issues in onboarding and recertification processes.
  • Provide input into future‑state process improvements.
  • Create clear documentation of data rules, definitions, and mapping logic.
  • Required Experience / Skills
  • Experience with data reconciliation, data cleansing, data quality, or inventory cleanup work.
  • Strong Excel skills and comfort working with large, messy data sets.
  • Ability to work with incomplete data, inconsistent naming conventions, and ambiguous requirements.
  • Understanding of relational data concepts, data matching, deduplication, and normalization.
  • Strong attention to detail and ability to maintain accuracy while working through large volumes of records.
  • Ability to document steps, logic, findings, and recommendations clearly.
  • Strong problem‑solving skills and comfort creating structure in an undefined environment.
  • Good communication skills, especially when explaining data issues, assumptions, and next steps.
  • Experience working with application inventories, software inventories, CMDB, or Service Now business application data is helpful.
  • Financial services, banking, or regulated industry experience is a plus.
  • Preferred / Nice‑to‑Have Skills
  • SQL is preferred but not required.
  • Service Now CMDB or business application inventory experience.
  • Experience with application lifecycle concepts, including active and end‑of‑life applications.
  • Experience using tools such as Alteryx, Python, Copilot, Cursor AI, or other automation/AI tools specifically for data reconciliation, cleansing, matching, or quality work.
  • Experience building or improving data standards, naming conventions, inventory definitions, or go‑forward governance processes.
  • Job Type & Location

Contract position based out of Fort Mill, SC.

Workplace Type

Hybrid position in Fort Mill, SC.

Application Deadline

Closing: Jul 16, 2026.

  • Pay and Benefits
  • Medical, dental and vision.
  • Critical Illness, Accident and Hospital.
  • 401(k) retirement plan – pre‑tax and post‑tax Roth contributions available.
  • Life insurance (voluntary life & AD&D for the employee and dependents).
  • Short and long‑term disability.
  • Health spending account (HSA).
  • Transportation benefits.
  • Employee assistance program.
  • Time off/leave (PTO, vacation or sick leave).
  • Equal Opportunity Employer

The company is an equal opportunity employer and will consider all applications without regards to race, sex, age, color, religion, national origin, veteran status, disability, sexual orientation, gender identity, genetic information or any characteristic protected by law.

San Francisco Fair Chance Ordinance

Pursuant to the San Francisco Fair Chance Ordinance, for all positions located in the city and county of San Francisco, we will consider for employment qualified applicants with arrest and conviction records.

Massachusetts Lie Detector

It is unlawful in Massachusetts to require or administer a lie detector test as a condition of employment or continued employment.

An employer who violates this law shall be subject to criminal penalties and civil liability.

Use of Artificial Intelligence (AI)

We may use Artificial Intelligence (AI) to support parts of our hiring process, including sourcing, screening, and evaluating candidates.

AI helps assess applications and qualifications, but final decisions are made by our hiring team.

By applying, you acknowledge and agree that your application may be reviewed using AI tools.

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Kontaktdaten:

TEKsystems Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Governance Analyst erhalten könnten

Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!

Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.

Nutze lokale Data Science Meetups!

Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.

Hebe deine Projekte hervor!

Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.

Bewerbungen über unsere Website!

Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei TEKsystems zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Governance Analyst mit Bravour zu bestehen

Datenreconciliation
Datenbereinigung
Datenqualität
Inventaraufbereitung
Excel-Kenntnisse
Umgang mit unvollständigen Daten
Inkonsequente Namenskonventionen

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!

Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.

Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei TEKsystems interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.

Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch TEKsystems, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TEKsystems vorbereitet

Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut

Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.

Präsentation deiner Projekte

Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.

Verstehe die Daten, die du analysierst

Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.

Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung

Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.