In elke organisatie is goede datakwaliteit onmisbaar voor het analyseren van data en het nemen van belangrijke beslissingen. Helaas zien we nog te vaak dat de focus ligt op het herstellen en opruimen van data van slechte kwaliteit, in plaats van het proactief aanpakken van de kern van het probleem. Het resultaat? Je blijft vastzitten in een cyclus van reactief handelen en het corrigeren van data van slechte kwaliteit, waardoor er minder ruimte is voor proactief verbeteringen doorvoeren en het herzien van dataprocessen. Dit kost niet alleen veel tijd en geld, maar belemmert ook de algehele efficiëntie. Om een meer datagedreven organisatie te worden, moet dit proces geoptimaliseerd worden en zal de organisatie een nieuwe mentaliteit moeten omarmen. Een mentaliteit die zich richt op het correct verzamelen en creëren van data vanaf het vroegst mogelijke stadium. Alleen op deze manier kan de kwaliteit van de data gegarandeerd worden en gedurende het gehele proces worden gewaarborgd.
Maar wat is goede datakwaliteit?
Het is dan ook belangrijk om use cases te bepalen voordat je de datakwaliteit beoordeelt. Door de eisen van de use cases te begrijpen, kan je de data beoordelen op de volgende aspecten:
- Relevantie: Is de data relevant voor de beoogde use case?
- Nauwkeurigheid: Is de data vrij van fouten en onjuistheden?
- Compleetheid: Is alle benodigde informatie aanwezig?
- Consistentie: Is de data consistent in formaten, definities en codes?
- Actualiteit: Is de data up-to-date en reflecteert het de meest recente informatie?
- Vindbaarheid: Is het mogelijk te achterhalen waar de data vandaan komt?
- Security: Mogen en kunnen de juiste mensen bij de juiste informatie?
Deze zeven dimensies worden vaak gebruikt als je kijkt naar de datakwaliteit. Maar er zijn nog veel meer dimensies die belangrijk kunnen zijn voor jouw organisatie. Je kan inspiratie opdoen op de site van Data Management Wiki.
Door de datakwaliteit te beoordelen op basis van use cases, kan je er zeker van zijn dat de data geschikt is voor de beoogde toepassing. Dit helpt je om betere beslissingen te nemen, je processen te optimaliseren en je doelstellingen te realiseren.
De voordelen van goede datakwaliteit
Of het nu gaat om het verminderen van de CO2-voetafdruk, het bevorderen van diversiteit en inclusie, het verhogen van de omzet of winst, of het nemen van datagedreven beslissingen, betrouwbare data is de sleutel tot het verkrijgen van waardevolle inzichten en het nemen van datagedreven beslissingen. Goede datakwaliteit biedt organisaties een scala aan voordelen, waaronder:
Nauwkeurige en betrouwbare data stelt organisaties in staat om datagedreven beslissingen te nemen die gebaseerd zijn op feiten, in plaats van op giswerk of aannames. Dit kan leiden tot betere resultaten op het gebied van efficiëntie, effectiviteit en winstgevendheid.
Voorbeeld:
Een logistiek bedrijf kampt met toenemende brandstofkosten. Door data te analyseren over routes, voertuigprestaties en rijstijlen, kan men inefficiënties identificeren en optimalisaties doorvoeren. Dit resulteert in een lager brandstofverbruik, bespaarde kosten en een kleinere ecologische voetafdruk.
Schone en georganiseerde data stroomlijnt operationele processen en vermindert fouten, waardoor tijd en middelen worden bespaard. Dit kan leiden tot een aanzienlijke vermindering van de kosten en een toename van de productiviteit.
Voorbeeld:
In de financiële sector maken ze gebruik van machine learning (ML) en Artificial Intelligence (AI). Zo kunnen financiële instellingen sneller en beter fraude detecteren, risico’s beoordelen en investeringen optimaliseren. Machine learning- en AI-modellen vereisen grote hoeveelheden accurate en betrouwbare data om te kunnen leren en nauwkeurige voorspellingen te doen.
Met hoogwaardige data kunnen organisaties diepgaande analyses uitvoeren om trends te identificeren, patronen te ontdekken en verborgen kansen te benutten. Deze inzichten kunnen vervolgens worden gebruikt om marketingstrategieën te verfijnen, nieuwe producten en diensten te ontwikkelen, en klantrelaties te verbeteren.
Voorbeeld:
In de zorgsector kunnen zorginstellingen data gebruiken om de gezondheid van hun patiënten te monitoren, risico’s op heropnames te voorspellen en gepersonaliseerde zorgplannen te ontwikkelen.
Door potentiële problemen proactief te identificeren en te analyseren, kunnen organisaties risico’s beter beheersen en de negatieve impact ervan minimaliseren. Dit kan leiden tot een verhoogde veerkracht en stabiliteit.
Voorbeeld:
Door sensordata van bouwplaatsen te analyseren, kunnen aannemers risico’s op vertragingen, ongevallen of kostenoverschrijdingen identificeren en proactieve maatregelen nemen om deze te voorkomen.
Organisaties die beschikken over betrouwbare data en deze effectief kunnen gebruiken, hebben een aanzienlijk concurrentievoordeel. Ze kunnen sneller inspelen op marktveranderingen, klantbehoeften beter bedienen en innovatieve oplossingen ontwikkelen.
Voorbeeld:
Door kijkgedrag te analyseren, kan Netflix gepersonaliseerde aanbevelingen doen voor films en series, waardoor ze de betrokkenheid van hun abonnees verhogen en de concurrentie voorblijven in de streamingmarkt.
Het belang van datakwaliteit wordt nog relevanter wanneer we kijken naar specifieke toepassingen en use cases, zoals doelstellingen over milieu, maatschappij en governance (ESG). Deze doelstellingen vereisen kwalitatief goede data om effectief te kunnen worden beoordeeld en nagestreefd. Het begrijpen van deze variabiliteit in datakwaliteit per use case is belangrijk voor organisaties.
Artikel gaat verder na onderbreking »
Datakwaliteit is afhankelijk van de use case
De kwaliteit van data is niet universeel, maar hangt af van de use cases waarvoor de data gebruikt wordt. In de praktijk betekent dit dat data die perfect geschikt is voor één toepassing, ongeschikt kan zijn voor een andere. Dit komt doordat verschillende use cases verschillende eisen stellen aan de data. Laten we als voorbeeld de ESG-doelstellingen nemen. In de context van de ESG-doelstellingen kan goede datakwaliteit organisaties helpen:
- Bij het meten en verminderen van de CO2-uitstoot, waar nauwkeurige en volledige data over energieverbruik en emissies essentieel is.
- Bij het bevorderen van diversiteit en inclusiviteit, waar demografische data over leeftijd, geslacht en andere kenmerken compleet en nauwkeurig moet zijn.
- Bij het streven naar ethisch en verantwoord opereren in toeleveringsketens, waarbij traceerbare en betrouwbare data over naleving van regelgeving en ethische normen van belang is.
Door te investeren in datakwaliteit, kunnen organisaties een solide basis creëren voor succes op de lange termijn. Betrouwbare data is de brandstof die innovatie aandrijft, efficiëntie verbetert en datagedreven besluitvorming mogelijk maakt. Naast de genoemde voordelen, biedt goede datakwaliteit ook de mogelijkheid om:
- De omzet, kosten en winst van het bedrijf nauwkeurig te monitoren.
- Het klantenbestand te analyseren en te segmenteren.
- De capaciteit per afdeling of locatie te analyseren en knelpunten te identificeren.
- De cashflow te analyseren en te optimaliseren.
- Investeringsmogelijkheden te identificeren en te evalueren.
- Het aantal ongevallen te analyseren en veiligheid te verbeteren.
- De karakteristieken van de werknemers te analyseren en gerichte trainingsprogramma’s te ontwikkelen.
Bedrijven die in de beginfase zitten van het opschalen van hun data & analytics initiatieven, moeten zich focussen op 3 tot 5 haalbare use cases, die de grootste waarde kunnen creëren op korte termijn – idealiter binnen het eerste jaar. Dit genereert momentum en draagvlak voor toekomstige investeringen in data & analytics. Bij het nemen van deze beslissingen moet je kijken naar de waarde, haalbaarheid en de winst die ermee te behalen valt op korte termijn. Wil je weten hoe je de juiste use cases kan vinden die de meeste waarde opleveren? Lees verder »
Artikel gaat verder na onderbreking »
Een voorbeeld uit de zorg
Een praktijkvoorbeeld van de impact van goede datakwaliteit is te vinden in de gezondheidszorg. Een gezondheidskliniek had frustraties door het onvermogen om patiënten te contacteren na hun bezoek. Dit probleem had een negatieve impact op de kwaliteit van de zorg en de tevredenheid van patiënten. Door de data te analyseren, ontdekte de kliniek dat 46% van de telefoonnummers in hun database onjuist was. De hoofdoorzaak van dit probleem bleek te zijn dat niemand specifiek verantwoordelijk was voor het controleren van de telefoonnummers bij het inboeken van patiënten.
De oplossing was verbazingwekkend eenvoudig: de receptioniste werd getraind om bij het inchecken van patiënten te vragen of zij hun telefoonnummer wilden bevestigen. Deze kleine verandering in het data-invoerproces leidde tot een significante verbetering van de datakwaliteit. Het percentage fouten in telefoonnummers werd vrijwel geëlimineerd, waardoor de kliniek efficiënter kon communiceren met patiënten en de kwaliteit van de zorg kon verbeteren.
Dit voorbeeld illustreert hoe een focus op datakwaliteit leidt tot concrete voordelen. Door een proactieve aanpak te hanteren en de oorzaken van fouten aan te pakken, kan je de betrouwbaarheid van je data verhogen en je doelstellingen effectiever realiseren.
Investeer in de toekomst
Het belang van datakwaliteit kan niet worden overschat. Elke organisatie moet zich realiseren dat de kwaliteit van data afhankelijk is van de specifieke use case waarvoor het wordt gebruikt. Of het nu gaat om marketinganalyses, financiële rapportages of machine learning-modellen, betrouwbare data is de sleutel tot het nemen van goede beslissingen. Daarom moet je ervoor zorgen dat de data van hoge kwaliteit is en voldoet aan de vereisten van de use cases. Een gedegen datakwaliteitsstrategie is daarom onmisbaar voor organisaties die streven naar succesvol datagedreven werken.
- To Improve Data Quality, Start at the Source (hbr.org)
- Stichting DAMA NL | Data Management Association International (dama-nl.org)
- Data Management Wiki
- Designing data governance that delivers value (McKinsey)
- Het ABC van ESG: Wat is ESG, waarom is het belangrijk en wat moeten CFO’s weten? (Wolters Kluwer)
Meer weten?
Wil je data inzetten om het beste resultaat te behalen en slagvaardiger te worden? Dan moet werken met data voor iedereen toegankelijk zijn. Als je hier meer over wil weten, download dan ons whitepaper ‘Datagedreven werken: van onderbuik naar onderbouwd’. Wil je weten hoe wij je daarbij kunnen helpen, neem dan contact met ons op via info@theinformationlab.nl of telefoon 020 261 4741.
