Wat is datakwaliteit
Datakwaliteit is een belangrijk aspect van informatiemanagement en verwijst naar de mate waarin datasets geschikt zijn om door de organisatie gebruikt te worden in besluitvormingsprocessen, operationele procedures en voor het verkrijgen van inzichten. Het gaat om de betrouwbaarheid en effectiviteit van data, gebaseerd op verschillende kenmerken, zoals nauwkeurigheid, volledigheid, betrouwbaarheid, relevantie en tijdigheid.
Het belang van goede datakwaliteit
De kwaliteit van data verwijst naar de mate waarin gegevens accuraat, compleet, consistent, actueel en relevant zijn vanuit gebruikersperspectief. Dit is essentieel voor het nemen van betrouwbare beslissingen in je organisatie. Het gaat hierbij niet alleen om de zuiverheid van de data zelf, maar ook om de manier waarop deze data wordt gepresenteerd en toegankelijk is voor de gebruikers. Goed beheerde datakwaliteit zorgt ervoor dat gegevens niet alleen correct zijn, maar ook dat ze in de juiste context worden gebruikt, zodat besluitvormers volledig geïnformeerd zijn.
In je organisatie heb je te maken met verschillende soorten data en daarom is het juist van belang om ervoor te zorgen dat de kwaliteit van deze data hoog blijft. Goede datakwaliteit is van vitaal belang voor elke moderne organisatie. Betrouwbare en nauwkeurige data stelt organisaties in staat weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen en operationele efficiëntie te verhogen. We zien dat slechte datakwaliteit ook een grote impact kan hebben op de gehele organisatie op zowel operationeel en financieel gebied. Het streven naar kwalitatief hoogwaardige data is daarom essentieel. Om de kwaliteit van data te waarborgen, is het cruciaal om duidelijke doelen te formuleren, zoals het vaststellen van specifieke KPI’s en het koppelen van deze doelen aan de algemene doelstellingen van de organisatie.
De pijlers van datakwaliteit
Het voldoen aan de vereisten van datakwaliteit gaat verder dan het eenvoudigweg hebben van accurate gegevens. Er zijn meerdere dimensies van datakwaliteit, waaronder:
- Volledigheid: Alle vereiste gegevens zijn beschikbaar. Ontbrekende data kan leiden tot verkeerde conclusies en beslissingen.
- Nauwkeurigheid: De data moet correct zijn en de werkelijkheid nauwkeurig weerspiegelen. Foutieve informatie kan tot foute beslissingen leiden.
- Uniekheid: Dubbele data moet worden vermeden. Dubbele records kunnen de data-analyse vertekenen en leiden tot inefficiënties.
- Validiteit: De data moet voldoen aan de gestelde formaat- en inhoudsregels. Niet-valide data kan systemen verstoren en de integriteit van de database aantasten.
- Tijdigheid: Data moet op tijd beschikbaar zijn om relevant te blijven. Verouderde informatie kan leiden tot gemiste kansen en onjuiste besluitvorming.
- Consistentie: De data moet overal in de organisatie hetzelfde zijn. Inconsistenties kunnen verwarring zaaien en de betrouwbaarheid van de gegevens verminderen.
Deze dimensies zijn essentieel om aan de vereisten van data te voldoen.
Elke dimensie speelt een cruciale rol in het waarborgen van datakwaliteit. Bijvoorbeeld, nauwkeurigheid verwijst naar de mate waarin data overeenkomt met de werkelijke waarden, en vereist verificatie van verschillende gegevens, zoals het controleren of de gegevens correct zijn.
Consistentie in datasets worden gewaarborgd door het volgen van specifieke regels en het consequent noteren van gegevens, wat tijd en frustratie bespaart.
Datakwaliteit in de praktijk
In de praktijk kunnen organisaties verschillende problemen ondervinden met betrekking tot datakwaliteit. Onjuiste gegevens, zoals bijvoorbeeld verkeerde klantinformatie, kunnen leiden tot inefficiënties en klantverlies. Verouderde informatie kan leiden tot verkeerde beslissingen gebaseerd op achterhaalde feiten, wat de bedrijfsstrategie en klantrelaties kan schaden.
Daarnaast kan data duplicatie leiden tot budgetverspilling en het rendement op investeringen negatief beinvloeden. Onvolledige gegevens kunnen leiden tot inconsistenties en beperkingen voor de organisatie. Het is dus essentieel om deze veelvoorkomende problemen te identificeren en aan te pakken om een goede datakwaliteit te behouden.
Whitepaper: Maak impact met data!
Haal meer uit je informatie & data en behaal jouw organisatiedoelstellingen door de inzet van business intelligence.
Het meten van datakwaliteit
Het meten van datakwaliteit en het verbeteren, is essentieel voor het waarborgen van betrouwbare informatie en het ondersteunen van datagestuurde besluitvorming. Voordat verbeteringen kunnen worden aangebracht, is het noodzakelijk om eerst de huidige stand van zaken van de datakwaliteit te meten om vast te stellen waar ruimte is voor verbetering. Het streven naar datakwaliteit continu is van groot belang voor het succes van een organisatie.
KPI’s voor datakwaliteit
Het is van belang om specifieke doelstellingen te bepalen wanneer je de datakwaliteit evalueert. Dit kan door het opstellen van SMART-doelstellingen en het gebruik van visuele hulpmiddelen zoals dashboards. Deze methoden dragen bij aan het vaststellen van concrete en meetbare doelstellingen voor datakwaliteit. Door het stellen van normen voor KPI’s, kunnen prestatiedoelen worden gedefinieerd die als maatstaf dienen voor het meten en stimuleren van verbeteringen in datakwaliteit.
Data-analyse toepassen
Data-analyse speelt een cruciale rol bij het meten van datakwaliteit. Het maakt het mogelijk om foute data te identificeren en te corrigeren, en verbeterpunten te identificeren voor het verbeteren van datakwaliteit. Hierbij is de kwaliteit van de gebruikte data van essentieel belang.
Continu verbeterproces van datakwaliteit
Voor je organisatie is het essentieel om datakwaliteit als een continu proces te zien zodat dit over een langdurige periode geoptimaliseerd kan blijven. Door het volgen van een gestructureerd stappenplan en het gebruik van (bijvoorbeeld) de PDCA-cyclus kunnen organisaties planmatig werken aan verbeteringen. Het verbeteren van de datakwaliteit moet echter wel aangepast worden aan de specifieke doelen van de organisatie.
Het opschonen van data
Het opschonen van data is een belangrijk onderdeel van het verbeterproces van de datakwaliteit. Dit proces omvat het identificeren en corrigeren van fouten, duplicaten of ontbrekende waarden om de kwaliteit van datasets te verbeteren. Het is echter ook belangrijk om het probleem van slechte datakwaliteit bij de bron aan te pakken om te voorkomen dat onbetrouwbare data negatieve invloed heeft voordat het ontdekt wordt.
Integratie van verschillende bronnen
Het integreren van data uit verschillende bronnen en het verbinden van data onderling is een andere belangrijke stap in het verbeteren van datakwaliteit. Door verbindingen te leggen tussen verschillende datasilo’s binnen een organisatie en deze te consolideren in een centrale database, kan verborgen waarde in de data worden ontgrendeld en een coherent beeld worden gevormd voor accurate data-analyse. Dit proces omvat ook het voorkomen en verwijderen van fouten en dubbele gegevens.
Implementatie van data governance
Data governance is een essentieel onderdeel van het verbeterproces van datakwaliteit. Het draagt bij aan het beheer van gegevens gedurende de gehele levenscyclus van data, inclusief de verzameling, de verwerking en het gebruik van die gegevens.
Dit omvat onder andere het identificeren van data en het belang ervan, het beheren van metadata, veilig archiveren en het vaststellen van regels voor datagebruik.
De rol van IT-afdeling en data stewards
Binnen een organisatie spelen zowel de IT-afdeling als data stewards een cruciale rol bij het waarborgen van datakwaliteit. Beide partijen moeten nauw samenwerken om de beschikbaarheid, bruikbaarheid, integriteit en beveiliging van data te waarborgen. Dit omvat onder andere het toezicht op naleving van dataregelgeving en het oplossen van data-gerelateerde problemen.
Tools en software die helpen bij het verbeteren van datakwaliteit
Er zijn verschillende tools en software beschikbaar die kunnen helpen bij het verbeteren van datakwaliteit in verschillende databases. Deze tools bieden uitgebreide functionaliteiten voor het beheren van datakwaliteit door het combineren, reinigen en monitoren van data.
De keuze voor de juiste data-integratietool moet echter gebaseerd zijn op de specifieke behoeften van de organisatie, de aard van hun datastromen en de compatibiliteit met hun operationele systemen.
Van datakwaliteit meten naar verbeteren
Na de evaluatie van de datakwaliteit is het tijd om verbeterstappen te zetten. Een systematische benadering is hierbij onmisbaar. De HighQ data consultants staan klaar om jou en je medewerkers te helpen met het continu verbeteren van de datakwaliteit. Wij bieden ook hulp over de meest effectieve hulpmiddelen, strategieën en procedures om de datakwaliteit te verhogen, wat zal resulteren in betere prestaties van jouw bedrijf. Een krachtig hulpmiddel voor het optimaliseren van datakwaliteit zijn Power BI dashboards, die diepgaande inzichten verschaffen. Heb je ondersteuning nodig bij het verhogen van je datakwaliteit?
