De kwaliteit van gegevens is van cruciaal belang voor het succes van elke organisatie. Hoge datakwaliteit betekent dat de gegevens accuraat, compleet, consistent en bruikbaar zijn. En dat ze voldoen aan de behoeften en eisen van de gebruikers. Identificeer Critical Data Elements om zo de datakwaliteit te verbeteren. Ontdek in deze blog hoe je dit doet.
Het is vaak lastig om de kwaliteit van gegevens te garanderen. Vooral als de gegevens afkomstig zijn uit verschillende bronnen, in verschillende formaten worden aangeleverd of door mensen handmatig worden ingevoerd.
Daarom is het belangrijk om te begrijpen waarom hoge datakwaliteit zo belangrijk is en wat er voor nodig is om de kwaliteit van gegevens te verbeteren. In dit artikel ontdek je het belang van goede datakwaliteit, en leer je hoe een CDE-matrix je helpt de belangrijkste data-elementen voor jouw organisatie te identificeren. Zo weet je eenvoudig welke data je al eerste moet verbeteren.
Hulp nodig? Onze Data Quality Quick Scan geeft je inzicht in de status van datakwaliteit in jouw organisatie.
Boek direct een gratis adviesgesprek met Peter
✔ kies zelf je dag en tijd ✔ gratis en zonder verplichtingen
Waarom is hoge datakwaliteit zo belangrijk?
Het belang van hoge datakwaliteit is groot. Goede kwaliteit van gegevens is van cruciaal belang voor het succes van elke organisatie. Hoge datakwaliteit betekent dat de gegevens accuraat, compleet, consistent en bruikbaar zijn. En dat ze voldoen aan de behoeften en eisen van de gebruikers.
Dit is belangrijk omdat gegevens de basis zijn voor veel van de beslissingen die worden genomen binnen een organisatie. De kwaliteit van deze beslissingen is afhankelijk van de kwaliteit van de gegevens in interactieve dashboards.
“Het belang van hoge datakwaliteit is groot, omdat goede kwaliteit van gegevens van cruciaal belang is voor het succes van elke organisatie.”
Verhoog efficiëntie en productiviteit
Hoge datakwaliteit helpt ook om de efficiëntie en productiviteit van een organisatie te verhogen. Goede kwaliteit van gegevens zorgt ervoor dat je processen en werkzaamheden sneller en gemakkelijker uitvoert.
Bovendien helpt hoge datakwaliteit ook om risico’s te verminderen en om de reputatie van een organisatie te versterken. Dit komt omdat goede kwaliteit van gegevens ervoor zorgt dat beslissingen op een betrouwbare en verantwoorde manier worden genomen.
Verbeter succes en prestaties
Het zorgen voor hoge datakwaliteit is dus erg belangrijk. Het draagt bij aan het succes en de prestaties van een organisatie. Daarnaast verhoogt het de efficiëntie en productiviteit, en vermindert het risico’s. Door te investeren in de kwaliteit van gegevens, verhoog je de waarde en het nut van deze gegevens. Zo zorg je ervoor dat je organisatie beter in staat is om goede beslissingen te nemen op basis van deze gegevens.
“Door te investeren in de kwaliteit van gegevens, verhoog je de waarde en het nut van deze gegevens. Zo zorg je ervoor dat je organisatie beter in staat is om goede beslissingen te nemen op basis van deze gegevens.”
Wat zijn oorzaken van een lage datakwaliteit?
1. Incomplete data
Er zijn verschillende veelvoorkomende oorzaken van lage datakwaliteit.
Ten eerste komt het vaak voor dat gegevens incompleet zijn. Dit houdt in dat de gegevens niet volledig zijn en niet voldoen aan de behoeften en eisen van de gebruikers. Dit gebeurt bijvoorbeeld omdat er gegevens ontbreken of omdat er fouten zijn gemaakt bij het invoeren van de gegevens.
2. Inconsistente data
Ten tweede zijn gegevens vaak inconsistent. Dit betekent dat ze niet eenduidig zijn en dat ze een andere betekenis hebben voor verschillende gebruikers. Dit gebeurt bijvoorbeeld als er verschillende afdelingen en teams met met hun eigen gegevens werken. Het komt ook voor dat er geen standaarden en richtlijnen zijn voor hoe de gegevens moeten worden opgeslagen en gebruikt.
3. Onjuiste data
Ten derde komt het regelmatig voor dat gegevens onjuist zijn. Dit betekent dat ze niet kloppen en dat ze niet gebruikt kunnen worden voor analyse en besluitvorming. Dit gebeurt bijvoorbeeld omdat er fouten zijn gemaakt bij het invoeren van de gegevens, of omdat er geen controles zijn om te zorgen dat de gegevens correct zijn.
Deze vormen van lage datakwaliteit komen veel voor en leiden tot onnauwkeurige en onbetrouwbare gegevens. Dit leidt vervolgens weer tot slechte beslissingen en onnodige risico’s voor een organisatie. Het is daarom belangrijk om de kwaliteit van gegevens te bewaken en te verbeteren. Zo zorg je ervoor dat de gegevens in bijvoorbeeld een datawarehouse bruikbaar en betrouwbaar zijn voor uw organisatie.
Whitepaper
Snel & efficiënt naar inzicht in datakwaliteit
Goede datakwaliteit is cruciaal voor een datagedreven organisatie. Maar hoe ontdek je het huidige niveau van de datakwaliteit? En hoe los je issues pragmatisch op? Dit doe je dankzij de Data Quality Quick Scan. Lees er alles over in het whitepaper.
Hoe verhoog je datakwaliteit?
1. Stel duidelijke en realistische doelen
Er zijn verschillende dingen nodig om de datakwaliteit te verbeteren.
Ten eerste is het belangrijk om duidelijke en realistische doelen te stellen voor de kwaliteit van de data. Vervolgens communiceer je deze doelen aan alle betrokkenen. Dit helpt om iedereen op dezelfde lijn te krijgen en om te zorgen dat iedereen zich bewust is van de doelen en eisen rondom datakwaliteit.
2. Stel een datakwaliteitsplan op
Ten tweede is het nodig om een plan op te stellen voor hoe je organisatie de kwaliteit van de data gaat verbeteren. Dit betekent bijvoorbeeld dat je processen en controles implementeert om de datakwaliteit te monitoren en te verbeteren.
3. Zorg voor een goede samenwerking tussen alle betrokkenen
Ten derde is het belangrijk om te zorgen voor een goede samenwerking tussen alle betrokkenen. Dit betekent dat er regelmatig overleg plaatsvindt tussen de verschillende afdelingen en teams. Het kan ook betekenen dat je gebruik maakt van gezamenlijke tools en systemen om de datakwaliteit te waarborgen.
Tenslotte is het nodig om regelmatig te evalueren hoe de datakwaliteit verbeterd is en om eventuele knelpunten of problemen op te lossen. Dit gebeurt bijvoorbeeld door middel van audits en controles, of met tools en technieken die de kwaliteit van gegevens monitoren.
Boek direct een gratis adviesgesprek met Peter
✔ kies zelf je dag en tijd ✔ gratis en zonder verplichtingen
Verhoog datakwaliteit met Critical Data Elements
Hoge datakwaliteit is dus erg belangrijk om juiste inzichten te verkrijgen, processen soepel te laten verlopen en om kansen niet te missen. Het realiseren van hoge datakwaliteit is een kostbaar proces, wat elk facet van het bedrijf raakt. Om de tijd en energie zo efficiënt mogelijk te gebruiken, moet je een selectie maken van de belangrijkste data voor je organisatie.
Het is niet handig om alle datakwaliteit tegelijk te willen verbeteren. Dat is vergelijkbaar met boiling the ocean. In plaats daarvan verhoog je steeds de kwaliteit van een deel van de data. Maar hoe bepalen we het deel waarmee je begint?
“Het is niet handig om alle datakwaliteit tegelijk te willen verbeteren. Dat is vergelijkbaar met boiling the ocean.”
Identificeer Critical Data Elements
Critical Data Elements, ook wel CDEs of kritieke data-elementen genoemd, zijn bedoeld om datakwaliteitacties te kunnen prioriteren. Door de focus te leggen op de belangrijkste stukken data, weet je zeker dat de energie en tijd op de juiste plek terecht komt.
Maar wat is nu precies belangrijk? Als je de afdeling HR vraagt wat belangrijk is, krijg je waarschijnlijk een ander antwoord dan wanneer je het aan Finance of Customer Service vraagt. Een handig hulpmiddel om de kritieke data-elementen te bepalen is een CDE-matrix. Met een CDE-matrix bepaal je op basis van verschillende factoren een numerieke score. DAMA-NL heeft hier een handige matrix voor opgesteld.
CDE-matrix
In bovenstaande afbeelding zie je een voorbeeld van een CDE-matrix. In de linkerkolom vind je van boven naar beneden de verschillende data-elementen die voor jouw organisatie belangrijk zijn. Dit is per organisatie verschillend. Een voedselverwerkend bedrijf zal bijvoorbeeld de inkoopdatum van de verschillende producten meenemen als data-element en de geboortedatum niet.
Geef een gewicht aan de factoren en classificeer de data-elementen
De cijfers die je gebruikt voor wettelijke rapportages (regulatory) krijgen een gewicht van 3. Cijfers die je gebruikt voor de operatie (operation) krijgen een gewicht van 1. Als de Operations afdelingen iets belangrijk vinden, telt daarmee minder mee dan het belang van juiste wettelijke cijfers.
Vervolgens classificeer je de data-elementen. Heeft het geen negatieve impact als juiste gegevens ontbreken? Geef dan een 0. Een lage impact krijgt een rating van 1, enzovoorts.
Bepaal de drempelwaarde van Critical Data Elements
Met de uiteindelijke score is de laatste variabele waar je aan kan draaien de drempelwaarde van de CDE. In dit voorbeeld is deze op 10 punten of meer gezet. Deze waarde bepaalt uiteindelijk welke data-elementen je beoordeelt als kritieke data-elementen. Scoor de data-elementen op deze manier en ontdek precies welke data-elementen je als eerste moet verbeteren.
Meer weten?
Wil je meer weten over Critical Data Elements, of heb je hulp nodig bij het verbeteren van datakwaliteit? We nemen binnen één werkdag contact met je op voor een vrijblijvend en gratis kennismakingsgesprek.
Geen zin om te wachten? Plan dan direct zelf een afspraak in op een dag en tijd die jou het best uitkomt. We improve performance.
