"*" geeft vereiste velden aan
Datakwaliteit is tegenwoordig een veelgebruikte term in business intelligence trajecten. In vrijwel ieder project komen er wel eens data-problemen naar boven. Soms kunnen deze snel worden verholpen, maar andere keren blijft het probleem zich langer voordoen. Dit kan een ernstige bedreiging vormen voor het succes van het datasysteem. Wanneer het systeem namelijk onduidelijke, onbetrouwbare, incomplete of foutieve informatie levert, is het niet meer bruikbaar. Data moet voldoende betrouwbaar zijn om er conclusies uit te kunnen trekken. In deze blog vertellen we je meer over datakwaliteit en hoe je datakwaliteit kunt meten en verbeteren. Als de kwaliteit van jouw bedrijfsdata gegarandeerd is, dan kun je namelijk goed onderbouwde beslissingen nemen op basis van deze data. Zo haal jij veel meer uit jouw organisatie en investeringen.
Een goede datakwaliteit definitie is de volgende: "datakwaliteit is de mate waarin bepaalde data geschikt is voor het doel waarvoor deze data gebruikt wordt". Bij business intelligence projecten houdt dit eigenlijk in dat de data geschikt moet zijn om de juiste informatie te verschaffen voor het tactische, operationele en strategische beslissingsproces. Dit betekent niet alleen dat de data zo weinig mogelijk onjuiste informatie mag bevatten. De kwaliteit van data kan worden uitgedrukt in een combinatie van de zes datakwaliteit dimensies: Volledigheid, Accuraatheid, Consistentie, Validiteit en Uniekheid.
Als de data binnen je organisatie niet in orde is, dan zul je daar al snel de gevolgen van gaan ondervinden. Het kan bijvoorbeeld voorkomen dat producten of berichten naar het onjuiste adres worden gestuurd of dat er op de onjuiste manier gefactureerd wordt. Daarnaast kan het bijvoorbeeld zo zijn dat marketingactiviteiten worden gebaseerd op de verkeerde inzichten en daardoor hun gewenste effect missen. Wanneer je als organisatie niet voldoende datakwaliteit kunt garanderen, loop je bovendien het risico dat je niet de geldende wettelijke verplichtingen naleeft.
We kunnen dus vooropstellen dat datakwaliteit erg belangrijk is voor een bedrijf om optimaal te kunnen functioneren. Wil je de datakwaliteit van je bedrijf verbeteren, dan zul je deze eerst moeten meten om te kijken wat de huidige status is. Meestal kost het te veel tijd en geld om alle data te gaan controleren. Aan de hand van steekproeven kun je ook een goed beeld krijgen van de actuele datakwaliteit. Wanneer je onjuiste gegevens ontdekt, kun je hier verder onderzoek naar doen. Ook zul je moeten beslissen wat je met de onjuiste data doet – accepteren, negeren of corrigeren?
Je kunt datakwaliteit meten door bij de steekproeven verschillende aspecten goed onder de loep te nemen. Bij je stappenplan om datakwaliteit te meten, moet je namelijk letten op de volgende zes datakwaliteit dimensies:
Is de benodigde data op tijd aanwezig? In een datawarehouse omgeving bijvoorbeeld, waarin elke nacht de gefactureerde omzet wordt geladen, moeten alle gegevens de volgende dag aanwezig zijn.
Zijn alle gegevens goed ingevuld? Of ontbreekt er nog bepaalde data?
In hoeverre is de ingevulde data correct? Houd hierbij rekening met verouderde adressen of spelfouten in adressen en namen.
Komt de data overeen op verschillende opslagplekken? Is een adres in het boekhoudpakket bijvoorbeeld gelijk aan het adres in het CRM-systeem? En worden in het hele systeem dezelfde coderingen en verwijzingen gebruikt?
Zijn de gegevens ingevoerd volgens de vastgestelde regels?
Zitten er dubbele waardes in de data? In de praktijk kan het bijvoorbeeld nog wel eens voorkomen dat klanten meerdere keren staan opgeslagen in een database, bijvoorbeeld door integratie van meerdere bronnen, door verkeerd gespelde namen of door het dubbel invoeren.
Door je data regelmatig op bovenstaande aspecten/dimensies te controleren, kun je je datakwaliteit op de beste manier meten. Zo investeer je in goede data. Voor het meten van deze aspecten zijn verschillende tools en bronnen aanwezig. Mocht je hier hulp of advies bij nodig hebben, neem dan contact op met Data Analytics.
Zodra je de datakwaliteit gemeten hebt, kun je aan de slag gaan om deze te verbeteren. Daar is een goede aanpak voor nodig. Ook hier kunnen wij jou bij helpen. Wij kunnen jou en je team bijvoorbeeld nieuwe vaardigheden aanleren waarmee je de kwaliteit van data continu kunt verbeteren. Ook kunnen we je advies geven over welke tools, methodes en maatregelen het meest effectief zijn om je datakwaliteit te optimaliseren en zo betere resultaten binnen je bedrijf te behalen. Voor het optimaliseren van je datakwaliteit kun je het beste gebruikmaken van Power BI dashboards. Hiermee krijg je waardevolle inzichten in je data. Kun je wel wat hulp gebruiken om je datakwaliteit te verbeteren? Wij helpen je graag verder om deze te optimaliseren en zo het meeste uit je organisatie en je investeringen te halen. Wil je hier meer over weten? Neem dan gelijk even contact met ons op.