Binnen professioneel assetmanagement vormt data de basis voor vrijwel iedere beslissing. Of het nu gaat om onderhoudsplanning, investeringskeuzes of risicoanalyses: betrouwbare data vormt de basis voor goede besluitvorming. Zowel het Institute of Asset Management (IAM), de ISO-55000 serie of DAMA-DMBoK benadrukken dat datakwaliteit een structureel onderdeel moet zijn van asset management.
Een praktische manier om datakwaliteit te definiëren is het ABC-principe: Actueel, Betrouwbaar en Compleet.
- Actueel: data moet de huidige situatie van het asset weergeven. Wanneer een object wordt vervangen of aangepast, moet de informatie tijdig worden bijgewerkt.
- Betrouwbaar: gegevens moeten correct en consistent zijn. Verschillende systemen mogen bijvoorbeeld niet verschillende objecttypen of locaties tonen voor hetzelfde asset.
- Compleet: essentiële gegevens mogen niet ontbreken. Zonder basisinformatie zoals type, locatie of bouwjaar is het moeilijk om assets goed te beheren.
Een datakwaliteitsbeleid vertaalt organisatiedoelen naar concrete eisen voor data. Volgens ISO 55000 en IAM begint dit bij de vraag: welke informatie is nodig om assets goed te beheren en beslissingen te nemen?
Daaruit volgen drie stappen:
- Bepaal kritische data-elementen
Identificeer de informatiebehoefte: welke attributen essentieel zijn voor beheer, onderhoud, risicoanalyse en rapportage, en weeg dit tegen de kosten voor inwinning en beheer - Definieer datakwaliteitsregels
Leg vast wanneer data “goed genoeg” is voor gebruik.
- Leg eigenaarschap vast
Benoem data-eigenaren en datastewards die verantwoordelijk zijn voor beheer en controle.
Businessregels voor datakwaliteit ontstaan door de informatiebehoefte te analyseren. Asset managers, beheerders en data-specialisten bepalen samen welke informatie nodig is om hun werk goed te doen.
Voorbeelden van regels zijn:
- maximaal 5% lege waarden voor een essentieel veld zoals bouwjaar of materiaal
- objecttypen moeten afkomstig zijn uit een vastgestelde classificatielijst
- wijzigingen aan assets moeten binnen de gestelde termijn worden verwerkt in het informatiesysteem
- dezelfde asset mag slechts één unieke identificatie hebben
Door deze regels vast te leggen wordt datakwaliteit meetbaar. Monitoring en rapportages laten vervolgens zien waar verbetering nodig is.
Datakwaliteit is daarmee geen puur technisch onderwerp, maar een bedrijfskundige randvoorwaarde. Door duidelijke regels, eigenaarschap en continue monitoring ontstaat betrouwbare informatie waarop asset managers kunnen sturen.