Overslaan en naar de inhoud gaan
kwaliteit data belangrijk

5 onmisbare tips om de kwaliteit van uw data te verbeteren

Data speelt een sleutelrol in elke moderne organisatie. Door data slim in te zetten helpt het uw business bij het nemen van beslissingen, het doen van voorspellingen en het automatiseren van processen. Maar hoe krachtig ook, data is alleen nuttig als het op de juiste manier wordt ingevoerd, geïnterpreteerd en verwerkt. Een kwaliteitscheck is essentieel. Met deze vijf tips houdt u de kwaliteit van data op peil, en tilt u uw organisatie naar een hoger plan.

Door: Raimond Joosten (Cegeka), 13 april 2021. Cegeka is lid van de Dutch Innovation Community in Zoetermeer.

Tip 1: Kies een eenduidige aanpak om data te beheren

Wanneer data voor iedereen binnen de organisatie consistent wordt weergegeven, schept dat overzicht. Het is daarom belangrijk om data centraal te beheren. Met het juiste Master Data Management is het gemakkelijker om data bereikbaar te maken voor iedereen en de beveiliging tegelijkertijd goed op orde te hebben. Om data optimaal te beheren, moet u ook voor ogen hebben wat u er precies mee wilt doen. Maak een plan dat gericht is op uw bedrijfsprocessen, maar ook uw ambities voor de toekomst. Op basis van deze strategie maakt u werkinstructies, zodat data altijd op dezelfde manier wordt ingevoerd en verwerkt. Controleer data daarnaast regelmatig op foutief ingevoerde gegevens. Daarvoor is het natuurlijk ook belangrijk om medewerkers te trainen op de omgang met data, om te voorkomen dat zij dit op eigen inzicht doen.

Tip 2: Voer data zoveel mogelijk geautomatiseerd in

Om de kwaliteit te bewaken, is het belangrijk om data zoveel mogelijk geautomatiseerd te verzamelen. In de eerste plaats omdat het handmatig invoeren van gegevens langzaam en saai werk is. Het kost medewerkers daarom meer tijd en moeite. Zelfs als formulieren of documenten goed georganiseerd zijn. Het geautomatiseerd verzamelen van data versnelt werkprocessen, maar belangrijker nog: het voorkomt menselijke fouten. Wanneer data verkeerd is ingevoerd, kwijtraakt of wordt vergeten, kan dat verstrekkende gevolgen hebben voor uw organisatie. Het geautomatiseerd verzamelen van data maakt uw werkprocessen daarom niet alleen sneller, maar ook waterdicht.

Tip 3: Zorg voor samenhang tussen systemen

De meeste organisaties maken gebruik van meerdere databases en systemen, die door de groeiende hoeveelheid data steeds complexer en uitgebreider worden. Het is belangrijk om in kaart te hebben wat de relaties tussen verschillende systemen zijn. Op die manier bent u zich bewust van de samenhang, en ziet u wanneer datamutaties de datakwaliteit van andere systemen beïnvloeden. Breng in kaart welke data-elementen tussen systemen uitgewisseld worden en of dat een eenzijdige of tweezijdige uitwisseling is. Stel vervolgens een proces vast om het delen van data tussen systemen te beheren. Om de juiste processen vast te leggen, is het ook belangrijk om te weten wat u met de data wilt doen.

Tip 4: Maak datadefinities en datamodellen

Door het maken van juiste en volledig datamodellen, legt u de interpretatie van data vast. Dat heeft een positieve impact op de kwaliteit van data: het zorgt er immers voor dat de relatie van verschillende databronnen voor iedereen binnen de organisatie duidelijk is. Op die manier kunt u gegevens ook gemakkelijker aan verschillende oplossingen koppelen. Sommige data worden misschien ingezet voor real-time analyses, terwijl andere data bestemd is voor het functioneren van applicaties.

Tip 5: Gebruik software om de kwaliteit van uw data real-time te monitoren

Zet software in waarmee uw organisatie zelf real-time doorlopend de kwaliteit van de data monitort en waar nodig aanpast en verbetert. Aan de hand van een dashboard ziet uw organisatie zelf hoe zij presteert op het gebied van datakwaliteit. Gestructureerde rapportages laten niet alleen zien waar de data issues zich voordoen, maar tevens wat deze inhouden. Met de inzet van de juiste software kunt u data valideren, schonen en verrijken. Zo houdt u pro-actief zicht op hoeveel en welke data nog te verbeteren zijn en borgt u de beheersbaarheid, kwaliteit en traceerbaarheid van uw data.