Datakwaliteit is van essentieel belang voor elke organisatie die effectief en efficiënt wil functioneren. Organisaties, groot of klein, vertrouwen op correcte en actuele gegevens om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen. Onjuiste of achterhaalde informatie draagt weinig bij en kan leiden tot foute analyses, slechte besluitvorming en onnodige kosten, maar ook tot het mislopen van inkomsten. Bovendien wordt het een uitdaging om een duidelijk overzicht te houden wanneer gegevens niet centraal zijn opgeslagen, maar verspreid liggen over verschillende systemen binnen een organisatie.

Data als fundament van kwaliteitsmanagement

In een tijdperk waarin beslissingen steeds vaker gebaseerd zijn op gegevens, neemt het belang van datakwaliteit toe. Effectief datamanagement, dat vaak begint bij het waarborgen van de kwaliteit, is een cruciale stap naar optimalisatie van bedrijfsprocessen. Organisaties die het belang van datakwaliteit en databeveiliging erkennen, investeren in systemen zoals Master Data Management (MDM) en het opzetten van een Single Source of Truth (SSOT). Dit helpt om verschillende informatiebronnen samen te brengen tot een betrouwbare, eenduidige dataset.

Het belang van datakwaliteit meten en verbeteren

De hoeveelheid verzamelde data is de afgelopen jaren exponentieel toegenomen, maar dat ging niet altijd gepaard met een toename in aandacht voor de kwaliteit van deze gegevens. Dit heeft geresulteerd in situaties waarbij de verzamelde data, hoewel ruim beschikbaar, niet volledig benut worden vanwege kwaliteitsproblemen. Het herkennen en verbeteren van datakwaliteit begint met een gedegen evaluatie van de bestaande gegevens. Dit proces identificeert noodzakelijke verbeteringen, van het corrigeren van fouten tot het bijwerken van verouderde informatie.

Kwaliteitsnormen voor datakwaliteit

Gegevens moeten aan verschillende kwaliteitsnormen voldoen:

• Nauwkeurigheid: Gegevens moeten correct zijn en vrij van fouten.
• Actualiteit: Informatie moet relevant en recent zijn.
• Volledigheid: Alle noodzakelijke gegevens moeten compleet zijn.
• Consistentie: Gegevens moeten over alle systemen en processen heen uniform zijn.
• Correct formaat: Gegevens moeten voldoen aan de gestelde normen, zoals correcte datumnotaties en adresgegevens.

De impact van goed datamanagement

Doeltreffend datamanagement door middel van betrouwbare software is van groot belang. Onze experts op gebied van datamanagement helpt uw team bij het  verzamelen van de beschikbare gegevens kritisch, evalueren hoe deze het beste kunnen worden ingezet en werken aan optimalisatie van het gebruik van deze informatie. Het begint vaak bij het in kaart brengen van datastromen en vanuit daar werken we aan oplossingen die de kwaliteit van de data verbeteren in de hele keten.

Het belang van een geïntegreerde datastrategie

Voor organisaties die streven naar efficiëntie en effectiviteit, is een geïntegreerde datastrategie belangrijk. Dit betekent dat datamanagement als een integraal onderdeel van de organisatiestructuur moet worden gezien. Door de kwaliteit van gegevens vanaf het begin te garanderen, voorkom je veel problemen en kosten die gepaard gaan met het later corrigeren van fouten.