Wanneer we praten over datagedreven maatschappelijke organisaties, draait alles om de kwaliteit van de gegevens waarop beslissingen en beleid worden gebaseerd. Dat maakt datakwaliteit van cruciaal belang! Echter, we horen nog te vaak van onze klanten: “De datakwaliteit is niet op orde.” Stel jezelf de volgende vraag: hoe, en nog belangrijker, waar lossen we dit op? Vandaag kijken we vanuit een technisch oogpunt naar datakwaliteit om vast te stellen waar men snel de juiste stappen kan zetten.
Kritisch kijken naar datakwaliteit begint al met het vaststellen dat dit begrip onder te verdelen is in 3 aspecten. We lichten alle aspecten even toe en kijken dan naar de uitdagingen die er liggen voor datagedreven maatschappelijke organisaties en natuurlijk weer de tips ’n tricks om deze uitdagingen de baas te zijn.
Data: nauwkeurig, volledig en consistent.
- Nauwkeurigheid verwijst naar de mate waarin de gegevens correct en betrouwbaar zijn. Onnauwkeurige data kunnen leiden namelijk tot het trekken van de verkeerde conclusies en beslissingen. Het waarborgen van nauwkeurigheid vereist het inrichten van validatie- en verificatieprocessen om ervoor te zorgen dat de gegevens vrij zijn van fouten, inconsistenties en onjuistheden.
- Consistentie gaat over uniformiteit en eenduidigheid in gegevensdefinities en -structuren binnen je organisatie. Het is belangrijk dat gegevens op een consistente manier worden vastgelegd, opgeslagen en gebruikt, om tegenstrijdigheden en verwarring te voorkomen.
- Volledigheid houdt in dat alle benodigde gegevens beschikbaar zijn en dat er geen belangrijke informatie ontbreekt. Ontbrekende gegevens kunnen leiden tot vertekende analyses en onvolledige inzichten. Het is daarom belangrijk om vast te stellen welke gegevenspunten essentieel zijn voor het opbouwen van je datamodel en ervoor te zorgen dat alle vereiste gegevens worden vastgelegd en bijgewerkt.
Datakwaliteit en maatschappelijke organisaties
Kijkend naar maatschappelijke organisaties zien we dat zij vaak te maken hebben met grote hoeveelheden data van verschillende bronnen (Lees: Aan de slag met datafragmentatie). Dit maakt het lastig om nauwkeurigheid en consistentie van je data te waarborgen. Ook gebeurt het vaak dat bij het toevoegen en inrichten van verschillende datastromen (door de jaren heen) er gebreken zijn bij inrichten van gestandaardiseerde gegevensdefinities & formaten, wat kan leiden tot inconsistenties bij het integreren van je gegevens. Een ander issue is tot slot de menselijke error. Handmatige invoerprocessen zorgen er soms voor dat gegevens onvolledig of ontbrekend zijn wat ook weer invloed heeft op de volledigheid en nauwkeurigheid van je data. Al deze punten zorgen ervoor dat het juist interpreteren van je gegevens bemoeilijkt wordt en je mogelijk de verkeerde conclusies kan trekken.
Dit zijn uitdagingen die logischerwijs kunnen ontstaan doordat je als organisatie groeit en steeds meer datagedreven gaat werken. Gelukkig zijn er oplossingen die ervoor kunnen zorgen dat het niveau van datakwaliteit snel stijgt.
- Implementeer datakwaliteitsregels en –standaarden: Dit gaat er namelijk voor zorgen dat je data consistenter worden. We kunnen ons zo voorstellen dat het lastig kan zijn om dit zelf op te zetten. Onze Business Intelligence Consultants voorzien je hierin graag van advies.
- Minimaliseer invoerfouten: Standaardiseer je invoer door ‘open tekst velden’ te vervangen met keuzelijsten, indien mogelijk. Je kunt ook afspraken maken over hoe bepaalde gegevens gestandaardiseerd worden ingevoerd, en leef vervolgens deze standaarden na.
- Centraliseer je datastromen: Het centraliseren van je datastromen binnen één data-integratie tool of een volledig dataplatform zorgt ervoor dat je processen rondom validatie, verificatie en gegevensstandaardisatie maar op één plek hoeft in te richten. Benieuwd naar wat een dataplatform jou kan bieden? Neem contact op met onze Business Intelligence Consultants!
Volgens onze datavisie vormt het op niveau houden van je datakwaliteit de basis van datagedreven, maatschappelijke organisaties. Helaas zien we maar al te vaak dat met het groeien van een datagedreven organisatie de datakwaliteit niet altijd de juiste aandacht krijgt. Maak vandaag van kwaliteit jouw prioriteit door te starten met deze tips! Is datakwaliteit binnen jouw organisatie ook maar een parapluterm zonder eigenlijk te weten waar het precies over gaat? Wij gaan graag met je in gesprek om samen datakwaliteit op terug op niveau te brengen.
