Waarom is data kwaliteit zo belangrijk?

Data van hoge kwaliteit vormt de basis voor goede besluitvorming en het nemen van acties. Als de gegevens onnauwkeurig, incompleet of inconsistent -en daarmee voor de gebruikers onbetrouwbaar- zijn, kan dit leiden tot:

• Foutieve analyses: Als gegevens onjuist zijn, kunnen analyses gebaseerd op die gegevens ook onjuist zijn. Dit kan leiden tot verkeerde conclusies en beslissingen.
• Verlies van klanten: Als klantgegevens onjuist of verouderd zijn, kunnen bedrijven verkeerde beslissingen nemen over hoe ze hun klanten benaderen. Dit kan leiden tot een slechte klantervaring en het verlies van klanten.
• Risico's voor de naleving van regelgeving: Als gegevens niet in overeenstemming zijn met de wet- en regelgeving, kunnen organisaties risico lopen op boetes, aansprakelijkheid en negatieve publiciteit.

Wat is nu precies Datakwaliteit? De kwaliteit van data verwijst naar de mate waarin de gegevens accuraat, compleet, consistent, actueel en relevant zijn vanuit gebruikersperspectief. Kwalitatieve data moeten nauwkeurig en betrouwbaar zijn, wat betekent dat ze vrij moeten zijn van fouten, duplicaties of ontbrekende informatie. Denk hierbij bijvoorbeeld aan de volgende voorbeelden:

- Als een database de leeftijd van een persoon mist, kan dit leiden tot onvolledige analyse en verkeerde conclusies.

- Als een persoon ten onrechte als getrouwd wordt geclassificeerd terwijl hij of zij vrijgezel is, kan dit leiden tot onjuiste conclusies.

- Als een klant meerdere keren in een klantenbestand staat, kan dit leiden tot onjuiste berekeningen van het aantal klanten en individuele klantwaardes.

- Als een factuur ontbreekt, kan dit leiden tot onjuiste betalingen en financiële problemen.

Het verbeteren van de kwaliteit van data is een proces dat tijd en inspanning vergt, maar het is absoluut de moeite waard. Hieronder volgen enkele stappen die u kunt nemen om de kwaliteit van uw gegevens te verbeteren:

1. Bepaal uw gegevenskwaliteit: U moet een duidelijk beeld hebben van de huidige kwaliteit van uw gegevens voordat u verbeteringen kunt aanbrengen. Bepaal welke aspecten van uw gegevens kwaliteitsproblemen hebben, zoals nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie en relevantie.
2. Stel normen vast: Bepaal welke normen uw gegevens moeten volgen om aan uw kwaliteitseisen te voldoen. Deze normen moeten duidelijk en meetbaar zijn, zodat u kunt bepalen of uw gegevens aan deze normen voldoen. 
3. Verzamel de gegevens die u nodig heeft en bewerk ze om ervoor te zorgen dat ze aan uw normen voldoen. Dit kan bijvoorbeeld inhouden dat u duplicaten verwijdert, gegevens valideert en ontbrekende informatie aanvult.
4. Implementeer een data kwaliteitssysteem: Een data kwaliteitssysteem kan helpen om de kwaliteit van uw gegevens te bewaken en te verbeteren. Dit systeem kan bestaan uit tools voor gegevensvalidatie, automatisering van gegevensbewerking en monitoring van de gegevenskwaliteit. 
5. Train uw medewerkers: Het is belangrijk dat uw medewerkers begrijpen waarom gegevenskwaliteit belangrijk is en hoe ze kunnen bijdragen aan het verbeteren ervan. Zorg ervoor dat uw medewerkers getraind zijn in de juiste methoden voor het verzamelen, bewerken en beheren van gegevens.
6. Continu verbeteren: Datakwaliteit is geen eenmalige taak, het is een continu proces. Blijf uw gegevens kwaliteit monitoren en verbeteren om ervoor te zorgen dat uw gegevens altijd betrouwbaar en relevant zijn.

Door deze stappen te volgen, kunt u de kwaliteit van uw gegevens verbeteren en ervoor zorgen dat uw organisatie weloverwogen beslissingen kan nemen op basis van betrouwbare en relevante gegevens. Wilt u meer weten? Data Kitchen heeft een tool waarmee u snel kunt zien of u uw data kwaliteit op orde heeft. Meer weten? Neem dan even contact op.