Zonder datakwaliteit geen transformatie
Goede beslissingen beginnen bij betrouwbare data
In digitale transformaties ligt een belangrijke rol voor data management weggelegd. Om conclusies aan data te kunnen verbinden, moeten die data betrouwbaar genoeg zijn.
Net daar wringt vaak het schoentje. Organisaties beschikken meestal over veel gegevens, maar bij nader onderzoek blijkt dat die niet altijd geschikt zijn voor het doel waarvoor ze worden gebruikt.
Wanneer data tot verkeerde inzichten leidt
Stel dat je vaststelt dat bepaalde marketingactiviteiten niet het verwachte resultaat hebben opgeleverd. Achteraf blijkt misschien dat de analyse gebaseerd was op onvolledige klantgegevens, dubbele registraties of foutieve segmentatie. Het probleem zit dan niet noodzakelijk in de marketingaanpak zelf, maar in de inzichten waarop je beslissingen gebaseerd waren.
Slechte datakwaliteit tast daardoor niet alleen rapportering aan, maar ook investeringsbeslissingen, procesverbeteringen en strategische keuzes.
Garbage in, garbage out
Wanneer de input onbetrouwbaar is, kunnen ook analyses, rapporten en AI-toepassingen geen betrouwbare output opleveren.
De vier pijlers van datakwaliteit
Nauwkeurigheid, volledigheid, actualiteit en consistentie bepalen in grote mate of je data bruikbaar zijn voor analyse, automatisering en besluitvorming.
Nauwkeurigheid
De gegevens moeten correct overeenkomen met de werkelijkheid. Foutieve adressen, verkeerde aantallen of onjuiste klantgegevens ondermijnen elke analyse die erop steunt.
Volledigheid
Essentiële informatie mag niet ontbreken. Wanneer cruciale velden leeg zijn of slechts voor een deel van de records worden ingevuld, ontstaat een vertekend beeld.
Actualiteit
Data moeten voldoende recent zijn voor het doel waarvoor je ze gebruikt. Verouderde gegevens kunnen correcte beslissingen alsnog in de verkeerde richting sturen.
Consistentie
Dezelfde gegevens moeten in verschillende systemen en afdelingen op dezelfde manier worden geïnterpreteerd en geregistreerd. Wanneer definities verschillen, ontstaan discussies over cijfers in plaats van inzichten op basis van cijfers.
Datakwaliteit vraagt opvolging
Data opschonen is belangrijk, maar zonder duidelijke processen, eigenaarschap en opvolging neemt de kwaliteit opnieuw af.
Hoe datamatuur is je organisatie?
Het loont de moeite om in een voortraject stil te staan bij zowel datakwaliteit als datamaturiteit. Niet alleen de gegevens zelf, maar ook de manier waarop je organisatie data beheert, deelt en bewaakt, bepaalt hoe bruikbaar die data uiteindelijk zijn.
Structuur en beleid
- Beschik je over unieke data op één centrale plek?
- Is datakwaliteit opgenomen in je strategisch beleid?
- Heb je een duidelijk zicht op de datastromen in je organisatie?
Eigenaarschap en samenwerking
- Zijn er mensen verantwoordelijk om de datakwaliteit te bewaken?
- Delen afdelingen hun data vlot met elkaar?
- Zijn definities en afspraken organisatiebreed afgestemd?
Datakwaliteit en proceskwaliteit versterken elkaar
Wil je als organisatie datagedreven functioneren, dan heb je data nodig die niet alleen betrouwbaar, maar ook toegankelijk en eenvoudig bruikbaar zijn. Dat hangt rechtstreeks samen met de kwaliteit en helderheid van je processen. Onduidelijke verantwoordelijkheden, manuele tussenstappen en verschillende registratiewijzen zorgen bijna automatisch voor vervuilde data.
Daarom bekijk je datakwaliteit best nooit los van procesoptimalisatie. Goede processen creëren betere data, en betere data maakt betere processen mogelijk.
Toeval bestaat niet
Betrouwbare data ontstaan niet toevallig. Ze zijn het resultaat van heldere processen, consistente afspraken en duidelijk eigenaarschap.