De belangrijkste problemen met datakwaliteit die je Data & Analytics kunnen maken of breken
Bedrijven vertrouwen meer en meer op data-analyse en business intelligence (BI) om strategische beslissingen te maken en concurrentievoordeel te behalen. Data is de ruggengraat van succesvolle besluitvorming geworden. Maar de kwaliteit van deze data speelt een cruciale rol in de betrouwbaarheid van de inzichten die worden verkregen.
In deze eerste blogpost van onze serie duiken we dieper in de wereld van problemen met datakwaliteit en hoe deze de betrouwbaarheid van je business intelligence en analytics kunnen beïnvloeden.
Wat is datakwaliteit?
Datakwaliteit omvat de nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie en betrouwbaarheid van gegevens die worden gebruikt voor analyse en besluitvorming. Hoge datakwaliteit betekent dat je gegevens correct, actueel én geschikt zijn voor het beoogde gebruik. Wanneer de kwaliteit van de data tekortschiet, kan dat verregaande gevolgen hebben: van het maken van verkeerde beslissingen tot financiële verliezen.
Wat zijn de meest voorkomende Datakwaliteitsproblemen?
Er zijn verschillende datakwaliteitsproblemen die binnen je organisatie kunnen ontstaan:
Inconsistente gegevens
Gegevens die niet uniform zijn over verschillende systemen of afdelingen kunnen leiden tot verwarring en onnauwkeurige analyses. Dit probleem ontstaat vaak door variaties in data-standaarden en -formaten.
Onnauwkeurige gegevens
Fouten bij het invoeren van gegevens, verouderde informatie, en het ontbreken van validatieprocessen kunnen resulteren in onjuiste data. Dit beïnvloedt de nauwkeurigheid van de inzichten die worden verkregen.
Onvolledige gegevens
Ontbrekende gegevens kunnen kritieke hiaten creëren in analyses, wat leidt tot onvolledige of zelfs misleidende conclusies. Dit ontstaat wanneer niet alle benodigde informatie op een consistente manier wordt vastgelegd.
Dubbele records
Het meerdere keren invoeren van dezelfde gegevens kan leiden tot redundantie en verwarring. Vaak komt dit door een gebrek aan effectieve gegevensbeheerprocessen.
Impact van slechte datakwaliteit
Slechte datakwaliteit kan aanzienlijke negatieve effecten hebben op business intelligence en analytics, waaronder:
Het maken van verkeerde beslissingen
Onnauwkeurige of inconsistente gegevens kunnen leiden tot verkeerde inzichten, wat resulteert in slechte zakelijke beslissingen. Van strategische besluitvorming tot operationele keuzes, dit kan op elk niveau verstrekkende gevolgen hebben voor je organisatie.
Vertrouwensverlies
Wanneer belanghebbenden en stakeholders merken dat de gegevens die je presenteert onbetrouwbaar zijn, kan dit het vertrouwen in de data en de daarop gebaseerde beslissingen ondermijnen. En dit kan uiteindelijk ook het vertrouwen in je organisatie aantasten.
Financiële verliezen
Slechte datakwaliteit kan leiden tot directe en indirecte kosten, zoals verhoogde operationele kosten, nalevingsrisico’s, effect op marges als inkoopprijzen onjuist zijn (met zelfs de mogelijkheid tot negatieve marges!) en gemiste zakelijke kansen.
Dalende klanttevredenheid
Wanneer klantgegevens onjuist of onvolledig zijn, kan dit leiden tot slechte klantervaringen. Bijvoorbeeld door verkeerde of vertraagde leveringen, foutieve communicatie en een gebrek aan gepersonaliseerde service. Al deze factoren kunnen het vertrouwen en de tevredenheid van klanten ernstig schaden, wat kan resulteren in klantverlies en negatieve mond-tot-mondreclame.
Zo verbeter je datakwaliteit
Het waarborgen van hoge datakwaliteit is essentieel voor betrouwbare business intelligence en effectieve besluitvorming. Het is daarom cruciaal om aandacht te besteden aan veelvoorkomende datakwaliteitsproblemen en stappen te ondernemen om deze aan te pakken.
Neem de volgende stappen om datakwaliteit binnen jouw organisatie te verbeteren:
Implementeer strikte gegevensstandaarden
Zorg ervoor dat alle afdelingen en systemen uniforme standaarden gebruiken voor gegevensinvoer en -beheer.
Automatiseer gegevensopschoning
Maak gebruik van geavanceerde tools en technologieën om gegevens automatisch op te schonen en te valideren, wat de efficiëntie verhoogt en menselijke fouten vermindert.
Voer periodieke gegevensaudits uit
Voer regelmatig audits uit om gegevenskwaliteit te controleren en eventuele problemen tijdig te identificeren en aan te pakken.
Train je medewerkers
Investeer in training voor medewerkers om het belang van gegevenskwaliteit te benadrukken en hen te leren hoe ze gegevens correct kunnen invoeren en beheren.
DOE DE DATA & ANALYTICS HEALTH CHECK
Wil je weten op welke punten de data kwaliteit binnen jouw organisatie verbeterd kan worden? Vraag dan de Data & Analytics Health Check aan!
Met de Health Check laten we zien waar binnen jouw data-omgeving de zwakke plekken zitten en ontwikkelen we een verbeterplan met hoe je deze kunt oplossen.
