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 data onvolledig, onbetrouwbaar of verouderd is, verliezen analyses hun waarde. Betrouwbare informatie is de basis voor goede beslissingen en strategisch inzicht. Alleen als de datakwaliteit op orde is, kun je vertrouwen op de resultaten van rapportages en dashboards. In deze blog lees je wat datakwaliteit precies inhoudt, waarom datakwaliteit meten zo belangrijk is en hoe je de kwaliteit van je data blijvend kunt verbeteren. Zo haal je meer uit je organisatie en uit je investeringen.
Wat is datakwaliteit?
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. Datakwaliteit meten draait erom inzicht te krijgen in deze factoren en te beoordelen of de data voldoet aan de verwachtingen. Meestal gebeurt dat aan de hand van zes dimensies: tijdigheid, volledigheid, accuraatheid, consistentie, validiteit en uniekheid. Samen geven deze dimensies een volledig beeld van de betrouwbaarheid van de data in jouw organisatie. Deze behandelen we verderop in de blog uitgebreid!
Risico’s van onvoldoende datakwaliteit
Wanneer je datakwaliteit niet actief meet of bewaakt, ontstaan al snel problemen. Bestellingen worden naar verkeerde adressen gestuurd, facturen kloppen niet en marketingcampagnes bereiken de verkeerde doelgroep. Ook intern kan het misgaan: rapportages tonen tegenstrijdige cijfers, waardoor afdelingen verschillende conclusies trekken. Beslissingen worden dan gebaseerd op foutieve informatie. Naast deze praktische gevolgen kan slechte datakwaliteit ook leiden tot overtreding van wet- en regelgeving, bijvoorbeeld rondom privacy of bewaartermijnen. Deze fouten brengen niet alleen extra kosten met zich mee, maar tasten ook het vertrouwen aan van klanten en medewerkers. Door datakwaliteit te meten en te verbeteren, verklein je dit risico aanzienlijk.
Datakwaliteit controleren
Voordat je datakwaliteit kunt verbeteren, moet je eerst weten hoe het er nu voorstaat. Datakwaliteit meten begint met inzicht krijgen in de huidige situatie. Het controleren van alle data handmatig is vaak niet haalbaar, daarom wordt vaak gewerkt met steekproeven en geautomatiseerde controles. Zo ontdek je snel waar de grootste risico’s liggen. Wanneer fouten naar voren komen, is het belangrijk om de oorzaak te achterhalen. Ligt het probleem in de bron, bij invoerfouten of bij de koppeling tussen systemen? Pas als je dat weet, kun je gericht verbeteren. Ook moet je per fout bepalen wat de juiste aanpak is: corrigeren, verwijderen of accepteren. Door dit vast te leggen in beleid en werkwijzen, voorkom je herhaling. Zo vormt het meten van datakwaliteit de eerste stap richting structurele verbetering.
Datakwaliteit meten aan de hand van datakwaliteit dimensies
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:
Tijdigheid
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. Door laadmomenten te bewaken en vertragingen te signaleren, houd je data actueel.
Volledigheid/compleetheid
Deze dimensie beschrijft of alle vereiste gegevens aanwezig zijn. Ontbrekende velden, zoals klantnummers of adressen, kunnen processen verstoren. Controleer daarom regelmatig of datasets volledig zijn en zorg dat verplichte velden bij invoer niet worden overgeslagen.
Accuraatheid
Accuraatheid heeft betrekking op de juistheid van data. Adressen, namen en bedragen moeten kloppen, want zelfs kleine fouten kunnen grote gevolgen hebben. Door gegevens te vergelijken met betrouwbare interne of externe bronnen kun je de nauwkeurigheid vergroten.
Consistentie
Consistentie betekent dat gegevens overal hetzelfde zijn. Een klant die in het CRM voorkomt, moet in het boekhoudsysteem dezelfde informatie hebben. Wanneer dat niet zo is, ontstaat verwarring en daalt het vertrouwen in de cijfers. Door standaarden te hanteren en systemen goed te koppelen, blijft data consistent.
Validiteit
Zijn de gegevens ingevoerd volgens de vastgestelde regels? Waarden moeten binnen bepaalde grenzen vallen, zoals correcte landcodes, datums of productnummers. Door invoer direct te valideren, voorkom je dat foutieve gegevens het systeem in komen.
Uniekheid
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 conta c t op met Data Analytics.
Van datakwaliteit meten naar verbeteren
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.