Datakwaliteit
Organisaties moeten data zien als een asset. Data wordt gebruikt als input voor veel organisatorische processen, van basis klantenservice tot complexe, op machine-learning gebaseerde toepassingen. Hoe je data ook gebruikt, het moet van goede kwaliteit zijn en geschikt zijn voor het doel. Een diepgaande analyse van de kwaliteit van data is belangrijk omdat sommige problemen gemakkelijk onopgemerkt kunnen blijven.
Volgens het principe ‘garbage in = garbage out’ is data van hoge kwaliteit essentieel voor het succes van een data-driven organisatie.
Wat is Datakwaliteit?
Eenvoudig gezegd is datakwaliteit het continue proces van het identificeren van kritieke data, het definiëren van de regels waaraan data moeten voldoen om geschikt te zijn voor het doel, het identificeren van dataproblemen op basis van deze regels en het vinden en elimineren van de hoofdoorzaak van lage datakwaliteit.
De kwaliteit van data wordt vaak gemeten aan de hand van verschillende datakwaliteit dimensies. De meest voorkomende zijn nauwkeurigheid, compleetheid, consistentie, actualiteit, validiteit en uniekheid.
Onze diensten
Tools
Selecteer tooling voor datakwaliteit die past bij jouw behoeften en zorg ervoor dat dit op de juiste manier wordt geïmplementeerd.
Strategie
Leg een stevige basis voor je datakwaliteit initiatief met een framework voor datakwaliteit of een intern beleid voor datakwaliteit.
Training
Informeer stakeholders over het gebruik van de tool, het schrijven van regels voor datakwaliteit en best practices.
Blogs over Datakwaliteit
Datakwaliteit: Een reis door de tijd
De zes meest gebruikte datakwaliteit dimensies
De voordelen van datakwaliteit
Veelgestelde Vragen
Datakwaliteit verwijst naar de nauwkeurigheid, compleetheid, consistentie, actualiteit, validiteit en uniekheid van de data binnen een dataset. Een hoge datakwaliteit zorgt ervoor dat informatie betrouwbaar is en geschikt voor het beoogde gebruik, ter ondersteuning van effectieve besluitvorming en analyse.
Begin altijd met een assessment van de eisen en scope van je datakwaliteit. Welke processen zijn kritisch? En welke data wordt verbruikt in kritieke processen. Het is nuttig om een beleid of framework voor datakwaliteit op te stellen dat definieert welke data in je organisatie kritisch zijn, welke dimensies voor datakwaliteit worden gebruikt en hoe regels worden uitgevoerd.
Voor middel- en grote organisaties is een speciale tool voor datakwaliteit essentieel om de datakwaliteit op grote schaal te verbeteren. Tools voor datakwaliteit helpen je bij het profileren van data, het implementeren van datakwaliteit regels en bieden uitgebreide dashboards.
Het hebben van data van goede kwaliteit betekent voldoen aan regelgeving, maar ook ervoor zorgen dat de data geschikt zijn voor het beoogde doel. Het vergroot het vertrouwen in analyses en rapportages binnen jouw organisatie. Een betere datakwaliteit leidt uiteindelijk tot betere business gerelateerde beslissingen.
De zes meest gebruikte dimensies voor datakwaliteit zijn:
- Nauwkeurigheid: de juistheid van data.
- Compleetheid: de aanwezigheid van vereiste data elementen (geen ontbrekende waarden).
- Consistentie: de afwezigheid van verschillen tussen data-elementen.
- Actualiteit: de relevantie van data en de aanwezigheid van actuele gegevens.
- Validiteit: data voldoet aan regels en normen en is geschikt voor het doel.
- Uniekheid: de afwezigheid van dubbele gegevens.
Geïnteresseerd in onze diensten voor datakwaliteit?
Kun je wel wat hulp gebruiken bij de implementatie van datakwaliteit binnen jouw organisatie? Zoek je hulp bij het opzetten van je strategie? Of hoe implementeer je een tool voor datakwaliteit?
Neem contact met ons op voor meer informatie of om een demo aan te vragen.
