Dataharmonisatie

Dataharmonisatie is het proces waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden voorbereid, georganiseerd en vertaald zodat ze gecombineerd kunnen worden voor analyse. Doel is om inconsistenties te verminderen, semantische afstemming te realiseren en interoperabiliteit tussen systemen te waarborgen.

Kernactiviteiten omvatten het inventariseren van data en metadata, standaardiseren van betekenissen en formaten, het koppelen van concepten via mappings en ontologieën, het transformeren van data naar gemeenschappelijke modellen en het valideren van resultaten met kwaliteitschecks en provenance.

Belangrijke methoden en hulpmiddelen zijn onder meer data-standaarden en vocabularia, datamodellering, mapping tussen bron- en doeldatamodellen, normalisatie en deduplicatie, ETL/ELT-processen en master data management. Technologieën zoals ontologieën en semantische interoperabiliteit spelen een steeds grotere rol.

Governance en regelgeving spelen een cruciale rol, waaronder datakwaliteit, rolbeveiliging, privacy en gegevensbescherming (zoals AVG/GDPR), en verantwoordings- en traceerbaarheid (data provenance). Organisaties benoemen vaak data stewards en voeren continue kwaliteitschecks uit.

Toepassingen omvatten nationale en internationale statistiek, gezondheidszorg en klinische onderzoeksomgevingen, en multi-institutionele analyses in beleid en economie. Het resultaat is eenduidige datasets en definities die samenwerking en vergelijkingen mogelijk maken.

Uitdagingen zijn onder meer semantische heterogeniteit, inconsistentie in coding, ontbrekende of onvolledige data, variërende kwaliteitsniveaus en juridisch/ethische beperkingen. Succes hangt af van duidelijke governance, betrokken stakeholders en passende technologie en processen.