Associate Partner
Hoe kan een organisatie op eenvoudige wijze grip krijgen op datakwaliteit en daarmee strategische doelstellingen realiseren??
In de huidige digitale wereld vormt datakwaliteit de fundering onder elke data-gedreven organisatie. Zonder betrouwbare data zijn analyses, dashboards en beslissingen slechts zo sterk als hun zwakste datapunt. Toch blijkt in de praktijk dat veel organisaties pas met datakwaliteit aan de slag gaan wanneer problemen zichtbaar worden: fouten in rapportages, frustratie bij medewerkers of onbetrouwbare inzichten. Dit artikel onderzoekt hoe organisaties in eenvoud regie kunnen krijgen op datakwaliteit, zodat data daadwerkelijk waarde toevoegt aan strategie, processen en resultaten.
Waarom regie op datakwaliteit?
Bekende uitspraken als “garbage in, garbage out” zijn geen loze kreten. Wanneer definities ontbreken, data verspreid is opgeslagen of processen onduidelijk zijn, neemt de kans op fouten snel toe en is niet te corrigeren in een datamodel geschikt voor analyse. Regie op datakwaliteit betekent dat een organisatie structureel aandacht besteedt aan de juistheid, volledigheid, consistentie en actualiteit van data.
Data is geen doel op zich, maar een middel: betrouwbare data maakt het mogelijk om met vertrouwen beslissingen te nemen, processen te optimaliseren en strategische ambities te realiseren.
Wat als regie op datakwaliteit ontbreekt?
Wanneer datakwaliteit geen onderdeel is van de Data Insights -strategie, ontstaan vaak dezelfde patronen:
- Verlies van vertrouwen: Wanneer management of medewerkers herhaaldelijk fouten signaleren, wordt data minder gebruikt en verliest het zijn waarde als stuurinstrument.
- Beslissingen op basis van verkeerde aannames: Bijvoorbeeld doordat marketing en verkoop acties gebaseerd worden op onvolledige en te oude data.
- Tijdverlies door handmatige correcties: Medewerkers besteden meer tijd aan het zoeken en herstellen van fouten dan aan hun kerntaken.
Hoe in eenvoud regie krijgen op datakwaliteit?
Het creëren van grip op datakwaliteit hoeft geen groot IT-project te zijn. Het kan juist klein, pragmatisch en gefaseerd worden aangepakt vanuit eenvoud.
1. Begin bij het strategisch kader
Bepaal eerst welke data echt cruciaal is voor het behalen van de strategische doelstellingen. Dat betekent: geen focus op alle data velden tegelijk, maar starten bij de kern-KPI’s en -processen die de meeste waarde opleveren.
2. Beheer organisatie: Benoem eigenaren
Zonder duidelijke dataverantwoordelijken blijft kwaliteitsbeheer vrijblijvend. Wijs per datadomein of KPI een eigenaar aan die verantwoordelijk is voor de inhoud en juistheid.
3. Leg definities vast
Creëer een centrale plek – bijvoorbeeld in een datacatalogus – waar definities en herkomst van data zijn vastgelegd. Bekende referenties zoals het DAMA-DMBOK kunnen helpen bij het opstellen van duidelijke definities en procesafspraken.
4. Automatiseer controles
Met eenvoudige validatieregels of monitoring dashboards kan afwijkende of ontbrekende data snel gesignaleerd worden. Dit verkleint de kans op stille fouten die pas veel later zichtbaar worden.
5. Maak datakwaliteit zichtbaar
Visualiseer datakwaliteit in dashboards, niet alleen als technische KPI maar als onderdeel van de bedrijfsvoering. Wanneer teams de kwaliteit van hun eigen data zien, ontstaat vanzelf meer eigenaarschap.
Praktijk voorbeelden van regie op datakwaliteit in eenvoud
Een kleine non-profit
Door maandelijks één kernrapportage te controleren op volledigheid, tijdigheid en juistheid van donateursgegevens en contactinformatie, werden fouten vroegtijdig gesignaleerd. Na drie maanden was het aantal correcties met 70% gedaald.
Een middelgrote retailer
Introduceerde een “datakwaliteits-scorekaart” per filiaal. Deze keek onder andere naar productvoorraad, artikelcodes en prijsetiketten registraties. Door interne benchmarking konden filialen worden gevonden en ondersteund in het verbeteren van de datakwaliteit. Het resultaat: betere registratie heeft geleid tot een nauwkeuriger voorraadniveau en een hogere klanttevredenheid.
Een corporate onder tijdsdruk
Tijdens een ERP-implementatie werden parallel kwaliteitsregels ingesteld voor masterdata zoals productcodes, leveranciersgegevens en klantprofielen. Door fouten al in het bronsysteem te corrigeren, werden migratieproblemen bij het samenvoegen van data uit verschillende bronsystemen voorkomen.
De rol van Data Insights Maturity
Data Insights Maturity is het niveau waarop een organisatie in staat is om data effectief te verzamelen, beheren, analyseren en benutten om waarde te creëren zodat beslissingen in het belang van de strategie kunnen worden gemaakt. Regie op datakwaliteit sluit direct aan bij het Data Insights Maturity -niveau van een organisatie. In de beginfase is het vooral reactief corrigeren; bij hogere Data Insights Maturity wordt kwaliteitsbeheer geïntegreerd in processen en cultuur. De sleutel is om de stappen in lijn te brengen met wat de organisatie aan kan – niet te veel tegelijk, maar wél structureel verbeteren.
5 gouden regels voor datakwaliteit
- Strategie eerst: Start met data die nodig is voor de insights-strategie.
- Opvolging van zichtbaarheid: Laat teams hun eigen datakwaliteit monitoren en verbeteren.
- Beheer organisatie: Benoem eigenaren: Iedere data insight heeft een verantwoordelijke.
- Standaardiseer definities: Gebruik een datacatalogus en houd deze actueel.
- Automatiseer controles: Signaleer afwijkingen doorlopend, niet pas achteraf.
Conclusie
Regie op datakwaliteit is geen losstaande project of technische taak, maar een strategische randvoorwaarde. Betrouwbare data maakt het mogelijk om beslissingen te baseren op feiten, processen te stroomlijnen en kansen sneller te benutten. Door te focussen op strategisch relevante data, eigenaarschap te borgen, definities te standaardiseren en controles te automatiseren, wordt datakwaliteit een motor voor wendbaarheid en groei.
Bij BI Solutions zien we dat organisaties die datakwaliteit en insights structureel in hun strategie verankeren, beter hun doelen behalen en marktveranderingen weten te benutten. Het is geen project met een einddatum, maar een investering in het duurzaam realiseren van strategische ambities.
Over BI-Solutions:
Data Insights staat centraal in onze visie op organisaties om slimmer, sneller en effectiever te opereren. Het is geen technologie, maar een manier van kijken: data wordt pas waardevol wanneer het leidt tot inzicht. Door patronen te herkennen, trends te duiden en verbanden te leggen, helpt Data Insights om betere keuzes te maken, risico’s te verkleinen en kansen te benutten. Of het nu gaat om strategie, operatie, klantinteractie of innovatie: Data Insights is de kracht achter vooruitgang.
“Eenvoud is niet het kenmerk van de beginner. Het is de duur bevochten stempel van de meester.”
Bij BI Solutions geloven wij in een gefaseerde, holistische aanpak tussen techniek en samenwerking. Samen leren, samen groeien.