De verborgen kosten van slechte datakwaliteit
Vraag je je wel eens af hoeveel verborgen kosten je organisatie maakt door slechte datakwaliteit? Terwijl je wellicht al veel investeert in data-analyse, kan het negeren van de kwaliteit van die data leiden tot aanzienlijke financiële risico’s die je misschien nog niet hebt overwogen.
In dit tweede deel van onze reeks over datakwaliteit duiken we dieper in de verborgen, maar significante kosten die slechte datakwaliteit met zich meebrengt.
Wat zijn de verborgen kosten van slechte datakwaliteit?
Stel je voor dat je net een grote marketing- en salescampagne hebt gelanceerd, maar door verkeerde klantgegevens blijken de resultaten compleet tegen te vallen. Dit is niet alleen een verlies aan tijd en geld, maar ook een gemiste kans om waardevolle klanten te bereiken. Zo’n situatie is niet uitzonderlijk – het is een direct gevolg van slechte datakwaliteit.
De impact van slechte datakwaliteit op beslissingen wordt vaker besproken, het financiële aspect is minder bekend. Denk aan directe operationele kosten, nalevingsrisico’s en inkomstenverlies door gemiste kansen en onjuiste facturering.
Financiële impact van datafouten en herwerk
Elke keer dat een fout in je data wordt ontdekt, moeten er middelen worden ingezet om deze te corrigeren. Dit proces, ook wel herwerk genoemd, kan aanzienlijke kosten met zich meebrengen.
Herstelkosten
Het corrigeren van datafouten is vaak arbeidsintensief. Medewerkers moeten tijd besteden aan het identificeren en corrigeren van fouten, wat hun productiviteit vermindert. Bovendien kunnen extra middelen nodig zijn om de impact van fouten te beperken, zoals het opnieuw uitvoeren van analyses of het aanpassen van rapporten.
Verhoogde operationele kosten
Fouten in data kunnen leiden tot inefficiënties in operationele processen. Denk aan verkeerde verzendingen, misplaatste orders, of onjuiste voorraadniveaus, die allemaal extra kosten met zich meebrengen. Deze operationele inefficiënties kunnen ook leiden tot langere doorlooptijden en verhoogde kosten voor klantenservice.
Herhaalde analyses
Als de initiële analyses gebaseerd zijn op slechte data, moeten deze analyses opnieuw worden uitgevoerd. Dit betekent niet alleen extra kosten in termen van tijd en middelen, maar ook het risico dat beslissingen worden uitgesteld totdat de juiste data beschikbaar is.
Nalevingsrisico’s en boetes
In sectoren waar strikte regelgeving van kracht is, zoals de financiële dienstverlening en gezondheidszorg, kan het niet voldoen aan data-eisen leiden tot forse boetes en sancties. Bijvoorbeeld, als klantgegevens niet nauwkeurig worden bijgehouden, kunnen bedrijven in overtreding zijn van privacywetten zoals de AVG. Dit kan leiden tot miljoenen euro’s aan boetes, juridische kosten en schadevergoedingen.
En dan worden de extra kosten en reputatieschade bij juridische procedures als gevolg van non-compliance vaak nog over het hoofd gezien. Het verlies van vertrouwen bij klanten en partners als gevolg van non-compliance kan zelfs leiden tot het verlies van klanten, wat direct invloed heeft op de inkomsten. En het terugwinnen van dat verloren vertrouwen is vaak een lang en kostbaar proces.
Inkomstenverlies door gemiste kansen en onjuiste facturering
Wanneer data en gegevens niet accuraat of up-to-date zijn, kunnen waardevolle zakelijke kansen worden gemist. Onjuiste klantgegevens kunnen bijvoorbeeld leiden tot inefficiënte marketingcampagnes die compleet hun doel missen. Met als gevolg verloren omzet en verminderde return on investment (ROI).
Fouten in contractbeheer en facturering, zoals over- of onderfacturering, kunnen de cashflow van een bedrijf negatief beïnvloeden. Onderfacturering leidt tot direct verlies van inkomsten, terwijl overfacturering kan resulteren in terugbetalingen, boetes en juridische complicaties. Dit soort fouten ondermijnt ook de klanttevredenheid, wat op zijn beurt de kans op het verlengen van contracten of abonnementen verkleint.
Impact op efficiency
Bij organisaties waar de datakwaliteit niet op orde is, zien we uiteindelijk ook dat eindgebruikers het vertrouwen verliezen in de data. Met als gevolg dat alles dubbel gecontroleerd wordt en gaan terugvallen op oude, bekende methodes. Dit heeft grote gevolgen voor de efficiency van je organisatie, en kost veel extra tijd en dus geld die niet aan andere projecten besteed wordt.
En dan hebben we het nog niet over de tijd die de (externe) consultant of BI specialist heeft besteed aan het inzichtelijk maken van de data, en de output niet klopt of onbetrouwbaar is.
Conclusie: de werkelijke kosten van slechte datakwaliteit zijn niet te onderschatten
De financiële implicaties van slechte datakwaliteit reiken verder dan alleen operationele inefficiënties. Ze omvatten ook nalevingsrisico’s, juridische kosten, gemiste kansen en directe inkomstenverliezen. Om deze verborgen kosten te vermijden, is het essentieel dat organisaties investeren in het verbeteren van hun datakwaliteit.
Het waarborgen van nauwkeurige, consistente en complete data is niet alleen belangrijk voor de betrouwbaarheid van je business intelligence en analytics, maar ook voor de algehele financiële gezondheid van je bedrijf. Door proactief datakwaliteit te beheren, kun je niet alleen kosten besparen, maar ook nieuwe kansen benutten en het vertrouwen van je klanten behouden.
Door vandaag actie te ondernemen, leg je de basis voor een betrouwbare en winstgevende toekomst voor je organisatie. Wacht niet langer – laat slechte datakwaliteit je groei niet in de weg staan.
DOE DE DATA & ANALYTICS HEALTH CHECK
Benieuwd naar hoe jouw organisatie verborgen kosten door slechte datakwaliteit kan elimineren en omzetverlies kan voorkomen?
Doe vandaag nog onze Data Health Check en ontdek hoe je jouw datakwaliteit kunt verbeteren om echte zakelijke kansen te benutten. Mis deze kans niet om je bedrijfsresultaten te optimaliseren!
