Data Quality

Datakwaliteit of data quality heeft betrekking op de mate van geschiktheid van data voor uw uiteindelijke gebruiksdoel.

Waarom is datakwaliteit belangrijk?
Als je data als grondstof voor je bedrijfsvoering wil gebruiken, moet deze wel kwalitatief goed zijn. Je data moet met andere woorden volledig zijn, beschikbaar staan, correct zijn én de juiste betekenis hebben.

Data is in de eerste plaats het bijproduct van een proces. En in sommige organisaties blijft het daar ook bij. Echter, de betere leerlingen in de economische klas zien dat dit bijproduct een enorm boeiende grondstof blijkt:

Bij het nemen van strategische beslissingen door grondige analyse
Om een organisatie efficiënter te laten werken met behulp van geautomatiseerde processen
Door een bedrijf te doen groeien aan de hand van objectieve forecasting
Als je data als grondstof voor je bedrijfsvoering wil gebruiken, moet deze wel kwalitatief goed zijn. Je data moet met andere woorden volledig zijn, beschikbaar staan, correct zijn én de juiste betekenis hebben.

De volgende aspecten worden gebruikt als criteria om datakwaliteit te kunnen meten:
Accuraat: denk bijvoorbeeld aan verouderde adressen of spelfouten in namen en adressen
Compleet: zijn alle gegevens compleet en goed ingevuld?
Formaat: voldoet de data aan de regels? 
Consistent: klopt de data onderling?

Ben je actief in de wereld van datamanagement? Wil je weten of je datakwaliteit op orde is?

Datakitchen helpt je daarbij. Wij geven een uitgebreide DAMA-DMBOK training, waarbij je je kennis en vaardigheden binnen het vak datamanagement nog verder ontwikkeld en professionaliseert