{"id":7306,"date":"2024-02-05T09:39:37","date_gmt":"2024-02-05T08:39:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.improven.nl\/?p=7306"},"modified":"2024-02-05T16:37:06","modified_gmt":"2024-02-05T15:37:06","slug":"5-signs-that-your-organisation-is-suffering-from-poor-data-quality","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.improven.nl\/en\/nieuws\/5-signalen-dat-uw-organisatie-last-heeft-van-gebrekkige-datakwaliteit\/","title":{"rendered":"5 signs that your organisation is suffering from poor data quality\u00a0"},"content":{"rendered":"

Het is inmiddels bij iedereen wel bekend dat organisaties ontzettend veel waardevolle data kunnen bezitten en daar veel nuttige inzichten mee kunnen opdoen. Om die reden kiezen veel organisaties voor het opstarten van verschillende data-initiatieven, uiteenlopend van monitordashboards tot voorspellende datamodellen. Echter, goede datakwaliteit is essentieel om de inzichten uit data op de juiste waarde te schatten. Wie met verkeerde data werkt, zal ook verkeerde uitkomsten zien. Des te belangrijker om een vinger aan de pols te houden op de datakwaliteit. In dit artikel behandelen we vijf belangrijke signalen die erop wijzen dat uw organisatie mogelijk worstelt met (een gebrek aan) datakwaliteit.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Signaal 1: Inconsistente rapportage<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Rapportages worden vaak gebruikt om inzicht te geven in ontwikkelingen van bijvoorbeeld een gehele onderneming, een afdeling of een project. Wanneer de rapportage inconsistenties bevat, weet men niet welke informatie juist is. Hierdoor kan het lastig zijn om de data te gebruiken voor (bij)sturing. Voorbeelden van inconsistenties in de rapportage zijn onder andere dat data in verschillende rapporten niet met elkaar overeenkomen of dat maandelijkse rapportages verschillen ten opzichte van de jaarlijkse samenvatting. Een ander veelvoorkomend voorbeeld zijn KPI\u2019s die worden gerapporteerd in verschillende periodes welke aanzienlijke schommelingen vertonen zonder duidelijke reden.\u00a0\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Hoe om te gaan met inconsistente rapportage? <\/b><\/span>Door instellen van geautomatiseerde controles en patronen systematisch te monitoren, kan uw organisaties inconsistenties vroegtijdig signaleren. Onderliggende datakwaliteitsproblemen worden zo direct aangepakt.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Signaal 2: Discussies over definities<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Als dezelfde data op meerdere manieren (bijv. in verschillende systemen) worden vastgelegd, ontstaat er vaak discussie over mogelijke verschillen in definities en welke definitie als leidend moet worden gezien. Interpretatieproblemen ontstaan wanneer gegevens niet volgens vaste gestandaardiseerde normen worden vastgelegd. Er ontstaat dan discussie over de juiste definitie, het gebruik van de definitie en de betekenis van de data.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Het ontbreken van een standaard kan ook leiden tot fouten bij de gegevensinvoer, omdat medewerkers verschillende notaties kunnen gebruiken of niet precies begrijpen welke gegevens in specifieke velden moeten worden ingevoerd. Een gebrek aan uniformiteit bemoeilijkt de vergelijking en analyse van gegevens. Dit leidt tot verwarring. Naast het veroorzaken van verwarring, kan een gebrek aan uniformiteit het vermogen om betekenisvolle inzichten uit data te halen beperken en vertragen.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Oplossing:\u00a0<\/b><\/span>Implementeer heldere datadefinities en -standaarden, duidelijke data governance en daarbij passende protocollen. Linsey en Jelmer delen graag <\/span>hun ervaring over het inrichten van data governance processen.<\/span><\/a>\u00a0<\/span><\/p>\n

Signaal 3: Vertraging bij het verwerken van data<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Trage verwerking van data kan een organisatie belemmeren om tijdig te reageren. Voorbeelden waarin dit voorkomt zijn onder andere in situaties waar real-time verwerking essentieel is, zoals bij financi\u00eble transacties of monitoring van operationele processen. Vertragingen kunnen dan ernstige gevolgen hebben. Ook wanneer data-inzichten worden opgevraagd en het lang duurt voordat hier inzicht in gegeven kan worden is iets dat gelinkt kan worden aan een trage verwerking van data. Men weet dat de data beschikbaar is, maar het duurt lang voordat dit ter beschikking wordt gesteld.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Databeschikbaarheid is een belangrijk onderdeel van datakwaliteit. Een goede datakwaliteit impliceert dat de benodigde data beschikbaar is op het moment dat het nodig is en dat het toegankelijk is voor degenen die het gebruiken zonder onnodige vertragingen of belemmeringen. Een effici\u00ebnt bedrijfsproces vereist snelle en betrouwbare dataverwerking. Dit signaal duidt op mogelijke bottlenecks in de data-infrastructuur, zoals verouderde systemen of ontoereikende capaciteit.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Hoe kan dataverwerking versneld worden<\/b>?\u00a0<\/span>Om dit signaal aan te pakken is het van belang om te investeren in een data- infrastructuur die snelle (real-time) dataverwerking mogelijk maakt.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Signaal 4: Excel als go-to voor het opslaan van belangrijke data<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Menig organisatie is er bekend mee: de grote Excel-bestanden bomvol belangrijke data waarvan elke collega een andere versie lijkt te hebben. Iedereen kent het bestand, maar niemand is bekend met de beheerder.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Het opslaan van belangrijke data in Excel-bestanden (shadow-IT) wijst vaak op een gebrek aan duidelijke regels, procedures en\/of verantwoordelijkheden voor het beheren en waarborgen van de gegevens. Doordat deze data niet gestandaardiseerd en gecontroleerd is, neemt de kans op onjuiste data toe.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Hoe los je dit op?\u00a0<\/b><\/span>Het terugdringen van Shadow-IT en het integreren van deze gegevens in formele systemen zijn belangrijke stappen die een organisatie kan zetten om de datakwaliteit te verbeteren.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Signaal 5: Regelmatige noodzaak tot handmatige dataschoning<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Wanneer met grote regelmaat een dringend beroep wordt gedaan op het opschonen van data, is dit een signaal dat het hier A) gaat om belangrijke data-objecten en B) dat er voor de objecten fundamentele data-issues zijn. Het veelvuldig moeten corrigeren van data duidt op een onderliggend probleem in de datakwaliteit.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Minder tijd kwijt zijn aan handmatig opschonen? <\/b><\/span>Identificeer de oorzaken van deze fouten en implementeer geautomatiseerde processen om de noodzaak van handmatige correcties te verminderen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Herkent u \u00e9\u00e9n of meerdere signalen binnen uw organisatie? Improven staat klaar om verdere ondersteuning te bieden en uw organisatie te begeleiden op het pad naar Data Excellence.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Wij hebben een sterk trackrecord in het helpen van organisaties, onder andere door:<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n