In een tijd waarin bedrijven steeds afhankelijker worden van data om beslissingen te nemen, is het begrip “datakwaliteit” essentieel. Maar wat betekent datakwaliteit precies? En waarom is het zo belangrijk voor organisaties?
En dan is natuurlijk allereerst de vraag: wat is datakwaliteit? Heel algemeen verwijst datakwaliteit naar de mate waarin data geschikt zijn voor gebruik. Wanneer data van hoge kwaliteit is, kunnen bedrijven betere beslissingen nemen, efficiënter werken en klanten beter bedienen.
Als we iets meer inzoomen op het begrip datakwaliteit, dan zien we volgens onder andere de wereldwijde standaard voor Datamanagement, DAMA-DMBOK, de volgende belangrijke dimensies:
- Nauwkeurigheid – De data moeten correct en foutvrij zijn. Fouten kunnen leiden tot verkeerde conclusies en beslissingen.
- Volledigheid (Compleetheid) – Data moeten alle benodigde informatie bevatten. Ontbrekende gegevens kunnen analyses beïnvloeden.
- Consistentie – Gegevens moeten uniform zijn binnen verschillende systemen en rapporten. Tegenstrijdige informatie in verschillende databases kan verwarring veroorzaken.
- Tijdigheid – De data moeten up-to-date zijn. Verouderde informatie kan leiden tot verkeerde beslissingen.
- Uniciteit – De data moeten uniek zijn en een eenduidige bron hebben.
- Validiteit – De data moeten valide zijn, dat wil zeggen, voldoen aan de definities.
- Relevantie – De data moeten aansluiten bij het doel waarvoor het gebruikt wordt. Onnodige data kunnen analyses bemoeilijken.
- Toegankelijkheid – De data moeten gemakkelijk beschikbaar zijn voor gebruikers met de juiste rechten.
Nu we hebben gezien wat datakwaliteit is, is het tijd de belangrijke vraag te beantwoorden waarom datakwaliteit eigenlijk zo belangrijk is. De volgende zijn belangrijke redenen:
1. Betere besluitvorming
Assetmanagers gebruiken data om strategische en operationele beslissingen te nemen. Als deze data onjuist of onvolledig is, kunnen beslissingen gebaseerd zijn op verkeerde aannames. Dit kan leiden tot financiële verliezen of reputatieschade.
2. Efficiëntere bedrijfsprocessen
Hoge datakwaliteit voorkomt dat medewerkers tijd verspillen aan het corrigeren van fouten of zoeken naar ontbrekende informatie. Dit verhoogt de productiviteit en verlaagt operationele kosten.
3. Verbeterde tevredenheid van bewoners, ondernemers en bezoekers
Beheerders die betrouwbare data over hun objecten hebben, kunnen op klantbehoeften beter inspelen. Dit leidt tot een hogere klanttevredenheid en loyaliteit.
4. Naleving van wet- en regelgeving
Veel sectoren moeten voldoen aan strikte regels rondom data (zoals de wet op de Basisregistratie Grootschalige Topografie, of de Algemene Verordening Gegevensbescherming – AVG). Assetmanagers moeten aan de zorgplicht van de overheid voldoen. Onjuiste of incomplete data kunnen leiden tot juridische problemen en boetes.
5. Aanpassingsvermogen
Beheerders die data van hoge kwaliteit gebruiken, kunnen sneller op grote opgaves als energietransitie, klimaatadaptatie of vergroening inspelen en zich aanpassen aan maatschappelijke veranderingen.
Voorbeelden van problemen door slechte datakwaliteit
- Verkeerde objectgegevens: Een beheerder stuurt een onderhoudsaannemer naar de verkeerde locaties en verrekent op basis van verkeerde oppervlaktes en types, wat leidt tot ontevreden gebruikers en extra kosten.
- Onvolledige projectgegevens: een assetmanager weet niet welke projecten gepland zijn en kan niet tijdig eisen inbrengen en plannen op een goede overdracht. Dit kan leiden tot gebreken in de levering van data of onverwachte overdracht van assets waarvoor de assetmanager geen budget en/of expertise heeft.
- Gebrekkige normkosten: als er onvoldoende of gebrekkige realisatiekosten beschikbaar zijn, zijn voorspelde kosten van te realiseren openbare ruimte onnauwkeurig, waardoor scenariokeuzes onbetrouwbaar zijn.