Datakwaliteit
Data moet worden beheerd als een waardevol bedrijfsmiddel. Het is de motor achter talloze processen — van ESG-rapportages tot complexe AI-toepassingen. Wat de use case ook is, de data moet betrouwbaar zijn en geschikt voor het doel. Alleen dan kunnen organisaties erop bouwen, data gedreven werken en duurzame impact creëren.
Een solide framework voor het monitoren en verbeteren van de datakwaliteit is onmisbaar. Zonder zo’n structuur blijven veel dataproblemen onder de radar — met risico’s als slechte besluitvorming, compliance-problemen en onnodige inefficiëntie tot gevolg.
Beheer van Datakwaliteit
Effectief beheer van datakwaliteit is de sleutel tot het benutten van het volledige potentieel van data. Het is een continu proces van plannen, uitvoeren en beheersen van activiteiten waarin kwaliteitsmanagement wordt toegepast op data, met als doel data geschikt te maken voor het beoogde gebruik.
Daarvoor is een datakwaliteitsframework nodig dat aansluit bij de bedrijfsstrategie en, waar nodig, in lijn is met wet- en regelgeving zoals BCBS 239 en Solvency II.
Een framework helpt bij het identificeren van kritieke data, het opstellen van kwaliteitsregels, het vroegtijdig signaleren en analyseren van issues, het aanpakken van oorzaken en het rapporteren van resultaten. Op die manier krijgen organisaties grip op de kwaliteit van hun data — en daarmee op risico’s, prestaties en compliance.
Onze diensten
Strategie
Wij helpen bij het opzetten van beleid, rollen en processen die datakwaliteit borgen — zoals een robuust framework en een datakwaliteitbeleid.
Implementatie
Wij zorgen dat de juiste tools en processen beschikbaar zijn om datakwaliteit inzichtelijk en beheersbaar te maken.
Training
Of je nu net begint met datakwaliteit of al een ervaren team van Data Stewards hebt, wij bieden trainingen die passen bij de volwassenheid van jouw organisatie.
Blogs over Datakwaliteit
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.
