Data 101: Datakwaliteit

In deze reeks Data 101 blogs leggen we je elke keer uit wat een bepaald begrip in de datawereld nou eigenlijk betekent. Deze keer hebben we het over ‘datakwaliteit’. Datakwaliteit is van cruciaal belang voor organisaties waar data een drijvende kracht is achter besluitvorming en strategieën. In dit blog leggen we je uit wat datakwaliteit is, hoe je het meet en waarom het zo belangrijk is.

Waarom is datakwaliteit belangrijk?

In een tijdperk waarin organisaties steeds meer afhankelijk worden van data, is de betrouwbaarheid van data van cruciaal belang. Foutieve of onnauwkeurige informatie kan leiden tot verkeerde beslissingen, verspilde middelen en gemiste kansen. Daarnaast is data de basis voor technologische trends zoals AI en machine learning, die alleen zo goed zijn als de gegevens waarmee ze worden getraind.

Wat is datakwaliteit?

Maar wat is datakwaliteit nou eigenlijk? Datakwaliteit is de mate waarin data aan bepaalde normen en criteria voldoet. Hieronder hebben we diverse dimensies op een rij gezet die vaak gebruikt worden om de datakwaliteit te kunnen meten:

Correctheid

Hoe correct is de data t.o.v. wat er gemeten wordt? Met correctheid wordt er gekeken in welke mate de gemeten data een correct beeld geeft van de werkelijke situatie. Denk hierbij aan correcte afmetingen van een huis bij vastgoedbeheerders, het gewicht van materiaal in productie of de correcte bedragen in winst en verliesrekening. Een hoge correctheid van de data geeft een correct beeld van de werkelijkheid.

Volledigheid

Met volledigheid kunnen we het hebben over verschillende eigenschappen. Ten eerste meet volledigheid of de data van voldoende kwaliteit is om betekenisvolle beslissingen op te maken. Bij producten kan volledigheid van data betekenen dat voor de vergelijking tussen producten er specifieke eigenschappen mee moeten worden genomen om op te vergelijken.

Bij klantgegevens kun je bijvoorbeeld denken aan de minimale informatie die er nodig is voor effectieve communicatie. Wanneer de klant benaderd moet worden, dan heb je ook contactgegevens nodig. Daarnaast heb je ook de mogelijkheid om informatie toe te voegen over de bestelgeschiedenis van de klant. Zelfs als deze eigenschap niet wordt toegevoegd zal de data als compleet gezien worden voor het beoogde doel, namelijk het effectief kunnen communiceren met de klant.

Voor een financiële afdeling zijn juist het klantnummer en rekeningnummer nodig van de klant, terwijl dit niet relevant is voor de marketingafdeling.

Consistentie

Data consistentie heeft betrekking op data die bewaard wordt op meerdere locaties. Denk hierbij bijvoorbeeld aan de geboortedatum van een patiënt. In het ene systeem staat het correct ingevoerd terwijl in een ander systeem er een verkeerde datum is ingevoerd. Het is daarom belangrijk dat de consistentie van de data wordt gecontroleerd. Data consistentie gaat hierdoor hand in hand met data correctheid.

Actualiteit

Bij data actualiteit moet je denken aan hoe actueel de data is. Je wilt brieven versturen naar de klanten in je klantenbestand en hebt hiervoor het actuele postadres nodig. Wat je alleen niet zeker weet is of de adressen nog wel actueel zijn. Ze kunnen bijvoorbeeld in de tussentijd verhuisd zijn, waardoor de data niet meer actueel is.

Bovenstaande dimensies komen veel voor, toch zijn er nog meer dimensies om specifieke aspecten van datakwaliteit te kunnen meten. Hoge datakwaliteit betekent dat data geschikt is voor het beoogde gebruik, terwijl lage datakwaliteit tot mislukkingen en inefficiënties kan leiden.

De voordelen van goede datakwaliteit

Datakwaliteit is de ruggengraat van elk besluitvormingsproces binnen je organisatie. Het zorgt ervoor dat de beslissingen die je neemt gebaseerd zijn op feitelijke informatie, wat weer leidt tot effectievere strategieën. Ook verbetert het de geloofwaardigheid van je organisatie, versterkt het vertrouwen bij belanghebbenden en kan het bij financiële organisaties ervoor zorgen dat je voldoet aan bepaalde regulaties en regelgevingen.

Verder zorgt hoge datakwaliteit bij je organisatie voor een verbeterde operationele efficiëntie, verminderde kosten en een hogere klanttevredenheid. Dit zal in het verlengde ervoor zorgen dat je organisatie zich beter positioneert in een competitieve markt, waar datagedreven inzichten het verschil kunnen maken.

Aan de slag met datakwaliteit

Het is essentieel om binnen je organisatie een cultuur van databewustzijn te bevorderen. Waarbij medewerkers de waarde zien van nauwkeurige data en ook actief bijdragen aan de verbetering ervan. Wanneer je wilt beginnen met het verbeteren van je datakwaliteit begin je met een grondige evaluatie van de bestaande data. Het is daarbij handig om te investeren in tools en processen die dataproblemen kunnen identificeren en corrigeren. Een voorbeeld van een goede tool die je kunt gebruiken om je datakwaliteit te beheren is Exmon. Exmon is een data governance platform om meer overzicht en controle over je data te krijgen. Zodat slechte datakwaliteit niet langer een negatieve impact heeft op jouw organisatie.

Conclusie

Datakwaliteit is niet alleen een technische kwestie; het is een strategisch middel voor organisaties die willen gedijen in een datagedreven wereld. Het waarborgen van nauwkeurige, betrouwbare en relevante data is de sleutel tot succesvolle besluitvorming, operationele efficiëntie en concurrentievoordeel. Door te investeren in datakwaliteit leggen organisaties een solide basis voor groei en innovatie, en zetten ze de koers uit naar duurzaam succes. Datakwaliteit is echter ook een subjectief gegeven, afhankelijk van elke toepassing. Voor elke toepassing is een ander niveau van datakwaliteit noodzakelijk.