Wereldwijd eenduidige en kwalitatieve data, dat is het werk van een data steward

Lara Meester – data steward

Lara Meester begon twee jaar geleden bij Rabobank als data-analist en groeide al snel door tot data steward. Vanuit deze rol werkt ze aan een groot klantdataproject om de wereldwijde data van Rabobank eenduidig te maken. ‘Dit gaat het werk van collega’s een stuk makkelijker maken.’

‘Ik heb geen achtergrond in finance, maar kon via een traineeship als junior data-analist aan de slag. Bij de bank klikte het, zowel met het werk als met de collega’s. Inmiddels ben ik data steward. Een andere steward vertrok en dat vond ik wel een moment om het stokje over te nemen. Mijn manager bleek met dezelfde gedachte te spelen. Dat vind ik mooi aan Rabobank: je krijgt steun om je ambities te realiseren. Data-analist is een leuke baan, maar het werk van data steward vind ik ook erg interessant. Als analist ben je meer uitvoerend bezig: wat zijn de verschillen tussen het nieuwe en het oude systeem? Als data steward beoordeel je onder meer of die verschillen echt een verbetering zijn.’

Tientallen systemen

‘Op dit moment werk ik als data steward mee aan een project waarbij we de verschillende klantsystemen migreren naar één wereldwijd klantsysteem. Dat is even boeiend als complex. Nu gebruikt de bank allerlei verschillende systemen, sommige zijn zelfs regio-specifiek. De data uit al die systemen stromen naar ons datawarehouse, waar wij als team verantwoordelijk voor zijn. Maar de data van een klantsysteem in bijvoorbeeld Chili kunnen anders gedefinieerd zijn dan in Utrecht of New York. Bij het ene systeem kan het hoofdkantoor van het land als vestigingsplaats gelden, bij het andere is dat de daadwerkelijke locatie. Ook zijn sommige data-elementen in het ene systeem wel opgenomen en in het andere niet. Kortom: onduidelijke én onvolledige gegevens.’

 

Als data-steward help ik de data-definities te bepalen. Door die eenduidigheid gaat de kwaliteit van de data omhoog.
Lara Meester

Hogere kwaliteit

‘Als we wereldwijd met hetzelfde klantsysteem werken, hoeft maar één systeem aangesloten te worden op ons datawarehouse. Dat is veel efficiënter. Bovendien werken we dan overal met én dezelfde data én dezelfde definities. Als data steward help ik de data-definities te bepalen. Door die eenduidigheid gaat de kwaliteit van de data omhoog. Daardoor hoeft het Data Quality team – dat correcties uitvoert op data – minder in actie te komen. Ook de reportingteams zijn blij met de hogere kwaliteit. Zij kunnen met de data vollediger en kwalitatief beter rapporteren aan de Nederlandse en Europese centrale bank.’

Leren van elkaar

‘Zo’n groot traject krijg je alleen voor elkaar met een goede samenwerking. Tijdens de testfases van het nieuwe systeem is er iedere ochtend een update met de reportingteams, de implementatiemanager en IT. Daar leer ik veel van. Ook in ons eigen team houden we elkaar voortdurend op de hoogte, onder meer via een wekelijkse sessie. Het team bestaat uit zo’n 25 data-analisten, data stewards, product owners en implementatiemanagers. Elke collega heeft zijn eigen projecten, maar iedereen helpt je graag als je een vraag hebt of wilt sparren. Dat vind ik belangrijk – voor de kwaliteit van ons werk én voor de sfeer.’

Onze actuele vacatures binnen Data & Analytics

Ideale mix

‘Door corona werken we nu al lange tijd vanuit huis en tref ik mijn collega’s vooral online. Maar deze situatie heeft ook een voordeel: ik heb een aantal weken vanuit Spanje kunnen werken. Na corona gaan we deels op kantoor en deels thuiswerken. Dat vind ik een fijne combinatie. De werkvloer is al aangepast aan de nieuwe situatie. Ik ben nog niet op kantoor geweest, maar heb begrepen dat een aantal bureaus is weggehaald en er meer aandacht is voor beweging. Zo zijn er nu bureaufietsen en staan er tafeltennistafels. De thuiswerkfaciliteiten zijn ook dik in orde; ik heb een zit-sta-bureau, en een extra scherm gekregen.’

Complex

‘Wat mijn werk leuk maakt? Bij Rabobank werk je met zóveel data, dat maakt het werk erg complex. Wat zijn critical data elements, hoe zit het met de governance, hoe worden data gebruikt voor analyse, hoe breng en houd je de datakwaliteit zo hoog mogelijk? Ik houd van puzzelen, dus dit soort vragen zijn wel aan mij besteed. Ook het werken met een programmeertaal als SQL vind ik interessant. Door een SQL-query te maken, kan ik specifiek op zoek naar de data die ik heb. Daarnaast werk ik met Knime, waarmee je het vergelijken van data kunt automatiseren. Ik leer elke dag weer bij, ik zit hier echt op mijn plaats.’