Datakwaliteit wordt met de dag belangrijker. Houdt jouw organisatie zich aan deze
zes dimensies van datakwaliteit, dan spreek je van een goede datakwaliteit.
Tegenwoordig is bijna elk bedrijf afhankelijk van data. Het op orde houden en continu verbeteren van de kwaliteit van deze informatie is dan ook essentieel.
Datakwaliteit gaat over de conditie van je data. Het zorgt ervoor dat de gegevens die je organisatie gebruikt, relevant en bruikbaar zijn voor je doelen. Bovendien helpt het bij het opsporen en corrigeren van fouten in databases.
Betrouwbare data waarop je kunt vertrouwen is waardevol, want alleen met nauwkeurige en consistente gegevens neem je weloverwogen beslissingen. Daarom is het belangrijk om te investeren in het op peil houden van de kwaliteit van je data. Slechte datakwaliteit leidt namelijk tot fouten en verlies van klanten, terwijl hoge datakwaliteit de dienstverlening verbetert.
Datakwaliteit verwijst naar de conditie van data, beoordeeld aan de hand van verschillende dimensies zoals consistentie, nauwkeurigheid, volledigheid, geldigheid, uniciteit en tijdigheid. Simpel gezegd, hoge datakwaliteit betekent dat de data betrouwbaar, foutloos en geschikt zijn voor het doel waarvoor het wordt gebruikt.
Het zorgen voor data van hoge kwaliteit is de basis voor succes. Want goede datakwaliteit leidt niet alleen tot betere besluitvorming, hogere efficiëntie en lagere kosten, maar voorkomt ook fouten, verspilling en verlies van klanten. Gebrek aan kwaliteit kan de omzet en reputatie van een organisatie schaden.
Volgens IBM bedragen de jaarlijkse kosten van datakwaliteitsproblemen in de VS maar liefst 3,1 biljoen dollar. Daarnaast heeft MIT Sloan vastgesteld dat het omgaan met de gevolgen van slechte data een bedrijf ongeveer 15% tot 25% van de jaarlijkse omzet kost. Kortom: investeren in datakwaliteit houdt je organisatie gezond en concurrerend.
Datakwaliteit is essentieel voor organisaties die afhankelijk zijn van data. Betrouwbare data waarop je kunt sturen is namelijk waardevol, want alleen met nauwkeurige gegevens neem je weloverwogen beslissingen.
Met onze gratis checklist beoordeel je of jouw organisatie voldoet aan de 6 datakwaliteitsdimensies.
Eerder beschreven we kort de zes dimensies van datakwaliteit. Voor een organisatie om te kunnen spreken van goede datakwaliteit, moet zij voldoen aan de volgende zes dimensies:
Consistentie betekent dat datawaarden uit verschillende databases overeenkomen of gekoppeld kunnen worden. Met andere woorden, als een klant in meerdere systemen staat, moet zijn gegevens overal identiek zijn.
Hoe de Justitiële Informatiedienst (Justid) dit aanpakt, is een goed voorbeeld. Bij hen wordt de straf voor een persoon bepaald door het volledige strafrechtelijke verleden te beoordelen via het Justitieel Documentatie Systeem (JDS). Met behulp van fuzzy logic-technieken van Human Inference kunnen inconsistenties in de data uit verschillende bronnen worden gedetecteerd en gecorrigeerd, wat zorgt voor een nauwkeurig en consistent beeld.
Benieuwd naar hoe dit precies werkt? Lees dan meer over hoe Human Inference dit proces van Justid verbetert.
Nauwkeurigheid houdt in dat de data correct en exact zijn. Een gemeten waarde moet overeenkomen met de werkelijke waarde en mag geen fouten bevatten. Zo moet een adres precies kloppen, zodat post op de juiste plek aankomt.
Bij Justid zorgt de software van Human Inference voor nauwkeurige identificatie en analyse van strafrechtelijke gegevens, wat cruciaal is voor het bepalen van passende straffen en maatregelen.
Volledigheid betekent dat er geen ontbrekende of onvolledige waarden in de dataset zijn. Alle benodigde data moeten aanwezig zijn en alle belangrijke informatie bevatten, zoals een naam, adres en andere contactgegevens.
Een goed voorbeeld is Stichting BKR. Zij gebruiken de DataHub software om een compleet dossier van elke kredietnemer op te bouwen. Dit is essentieel voor kredietaanbieders om verantwoorde kredietbeslissingen te nemen en te voldoen aan wettelijke verplichtingen.
Benieuwd naar hoe dit toetsproces eruitziet? Bekijk dan alle details en lees hoe Stichting BKR inzicht geeft in het kredietnemersdossier.
Geldigheid houdt in dat de data voldoen aan de correcte regels en formaten die zijn vastgesteld. Zo moet een geboortedatum in een geldig formaat zijn, zoals dd-mm-jjjj.
Voor organisaties als de Belastingdienst is geldige data onmisbaar. Bij hen zorgt de DataPlatform software ervoor dat alle ontvangen gegevens fouttolerant worden gecontroleerd en geverifieerd tegen de bestaande administratie. Wat overblijft zijn correcte, unieke en geldige relatiegegevens.
Uniciteit betekent dat data niet meer dan één keer worden opgenomen binnen de dataset. Data moeten uniek zijn zonder dubbelen, ook wel duplicaten genoemd. Een klant mag dus niet meerdere keren in een database voor komen.
Duplicaten kunnen analyses verstoren en inefficiënties veroorzaken. Dubbele klantrecords kunnen ook leiden tot verwarring in klantinteracties. Dit kan worden verbeterd door regelmatig deduplicatie processen uit te voeren en unieke identificatoren te gebruiken.
Tijdigheid betekent dat data beschikbaar, nauwkeurig en zo vaak als nodig bijgewerkt worden, zodat ze up-to-date zijn. Bij Stichting BKR zorgt DataHub ervoor dat informatie actueel is, waardoor kredietaanbieders altijd kunnen vertrouwen op de meest recente gegevens bij het beoordelen van de kredietwaardigheid.
Slechte datakwaliteit brengt hoge kosten met zich mee, zowel financieel als operationeel. Enkele voorbeelden van de impact van slechte datakwaliteit zijn:
Een goed voorbeeld van hoe goede datakwaliteit deze kosten voorkomt, is de Belastingdienst. Met de hulp van onze DataPlatform software worden aangiftes efficiënt en correct verwerkt, wat helpt om fouten en de daaruit voortvloeiende kosten te minimaliseren.
Het verbeteren van datakwaliteit kan een uitdaging zijn, maar er zijn verschillende manieren om de kwaliteit van je data op peil te houden. Dit zijn drie belangrijke stappen:
In dit artikel hebben we het belang van datakwaliteit en de zes dimensies ervan belicht: nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie, geldigheid, uniciteit en tijdigheid. We hebben laten zien hoe deze dimensies samenkomen om de datakwaliteit te bepalen, en hoe essentieel deze kwaliteit is voor het succes van je organisatie.
Slechte datakwaliteit leidt tot fouten, inefficiëntie, mogelijke reputatieschade of zelfs boetes. Goede datakwaliteit daarentegen vormt de basis voor betere besluitvorming, hogere efficiëntie, lagere kosten en tevreden klanten. De voorbeelden van Justid, Stichting BKR en de Belastingdienst laten zien hoe een gerichte aanpak en de juiste tools dit waarborgen.
Neem vandaag nog contact met ons op om jouw specifieke behoeften te bespreken en te ontdekken hoe wij je kunnen helpen!
Worstel je met het beheren van de enorme hoeveelheid gegevens die jouw organisatie verzamelt? Met de alsmaar strenger wordende regelgeving is het goed beheren van je data belangrijker dan ooit. Gelukkig is er een softwareoplossing die hierbij ondersteunt: Master Data Management (MDM).
Neem contact met ons op voor een kort kennismakingsgesprek over hoe MDM jouw organisatie helpt om succesvol te zijn. Zonder verdere verplichtingen, maar met waardevol advies.
Slechte datakwaliteit kost organisaties honderdduizenden euro’s per jaar: onbetrouwbare data leiden tot foute beslissingen en inefficiënte processen.
Gelukkig is er onze datakwaliteitschecklist, waarmee je in 5 minuten beoordeelt of jouw data voldoen aan de 6 datakwaliteitsdimensies. Laat je gegevens achter en download direct het document.