Het Cruciale Belang van Data Kwaliteit

In dit nieuwe AI tijdperk waarin data de drijvende kracht is achter diensten, innovatie en strategische beslissingen speelt data kwaliteit een sleutelrol.
Het definiëren van data kwaliteit is echter geen eenvoudige taak; het is een complex en veelzijdig concept dat zich niet eenvoudig laat definiëren. Ondanks deze complexiteit is het duidelijk dat data van hoge kwaliteit essentieel is voor zowel operationele efficiëntie als zakelijke inzichten en robuuste besluitvorming.

Het waarborgen van een goede data kwaliteit vereist focus op drie fundamentele pijlers*:
1. Gericht op het specifieke doel van de data: Het is cruciaal dat de data relevant en bruikbaar is voor de primaire bedrijfsdoelen. Data die direct bijdraagt aan het verwezenlijken van deze doelen verhoogt de effectiviteit van bedrijfsstrategieën.
2. AVG-Compliance: De bescherming van persoonsgegevens is niet alleen een wettelijke vereiste, maar ook een kwestie van ethische bedrijfsvoering. Het naleven van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) garandeert dat de organisatie de privacy van individuen respecteert en vertrouwen opbouwt bij haar stakeholders.
3. Beslissingsondersteuning: Data dient als fundament voor het ondersteunen en verbeteren van strategische keuzes binnen de organisatie. Het moet daarom juistheid, volledigheid en tijdig zijn om effectieve besluitvorming mogelijk te maken.

Deze noodzaak brengt ons bij de volgende belangrijke vraag: hoe kan de kwaliteit van data afnemen en welke impact heeft dit? Data kan door verschillende oorzaken in waarde verminderen zoals invoerfouten, verwerkingsfouten, duplicatie en inconsistenties. Bovendien kan data na verloop van tijd verouderen.

Bijvoorbeeld klantgegevens zoals telefoonnummers, adressen en betaalgegevens kunnen na vijf jaar verouderd zijn. Als dit bij één klant gebeurt, blijven de gevolgen beperkt, maar als dit bij meerdere klanten voorkomt, kan dit leiden tot materiële afwijkingen. Er is sprake van een materiële afwijking wanneer deze afwijkingen in aard en omvang zodanig groot zijn dat het oordeel van een datagebruiker waarschijnlijk wordt beïnvloed.

Dit kan resulteren in foutieve facturatie, onjuiste contracten, reputatieschade, juridische risico's, ontevreden klanten, vertraagde betalingen en wellicht onjuiste strategische beslissingen.

Oplossingen voor verbetering van data kwaliteit
Het verbeteren van data kwaliteit is van cruciaal belang voor het minimaliseren van de risico's en nadelige gevolgen die gepaard gaan met verminderde data kwaliteit. Een systematische benadering is noodzakelijk om effectieve en duurzame verbeteringen door te voeren.

Naar mijn inzicht ligt data kwaliteit in de volgende systematische benadering:

2. Automatisering en Controles: Implementeren van automatische controles om duplicatie en fouten te voorkomen. Bijvoorbeeld standaard selectievelden bij formulieren om menselijke fouten te minimaliseren.
3. Regelmatige Data Checks: Voer periodieke audits en controles uit om de juistheid en volledigheid van de data te waarborgen. Hierbij is het belangrijk niet alleen te vertrouwen op geautomatiseerde processen & AI, maar ook logisch naar de cijfers te kijken en met een kritisch oog bijzonderheden te constateren.

De rol van de organisatie in data kwaliteit
Data kwaliteit is niet enkel de verantwoordelijkheid van de IT-afdeling of de data beheerders; het moet een integraal onderdeel zijn van de hele organisatie. Een goede communicatie tussen data gebruikers en data beheerders is essentieel om potentiële problemen snel te identificeren en aan te pakken.

Het effectief beheren van data kwaliteit is een cruciale stap voor elke organisatie die streeft naar succes in een datagestuurde wereld. Door een proactieve benadering te hanteren, inclusief de implementatie van gedetailleerde richtlijnen, geautomatiseerde controles en regelmatige audits, kunnen organisaties niet alleen de naleving van regelgeving waarborgen, maar ook hun operationele efficiëntie en besluitvormingsprocessen aanzienlijk verbeteren.

* Bron: Southekal, P. (2023). Data Quality - empowering business with analytics and AI.