Datahomogenisering

Datahomogenisering is het proces waarbij data uit verschillende bronnen op een consistente en vergelijkbare manier worden gemaakt, zodat ze gezamenlijk kunnen worden geanalyseerd en vergeleken. Het doel is om variabelen en meeteenheden op elkaar af te stemmen, semantische verschillen te overbruggen en verschillen in datamodellen te overwinnen. Door homogenisatie kunnen datasets worden samengevoegd, trends beter worden herkend en de validiteit van conclusies toenemen.

Belangrijke activiteiten zijn data mapping, standaardisatie, normalisatie, eenhedenconversie, schema-afstemming en data cleaning; het gebruik van metadata, ontologieën en thesauri helpt bij eenduidige definitie van variabelen. Master Data Management en data governance spelen vaak een rol om inconsistenties op governance-niveau te beperken.

Toepassingsgebieden omvatten statistiek en openbaar beleid, gezondheidszorg, financiën, wetenschappelijk onderzoek en internationale vergelijkingen. Bijvoorbeeld bij het combineren van patiëntgegevens uit meerdere ziekenhuizen of het harmoniseren van economische indicatoren over landen heen.

Uitdagingen en risico's zijn onder meer semantische heterogeniteit, verschillende meeteenheden, ontbrekende waarden, tijd- en versieverschillen, privacy en datarechten, en de benodigde documentatie van processen en provenance. Onzorgvuldige homogenisering kan leiden tot informatieverlies, vertekende uitkomsten of bias in resultaten.

Relatie met dataharmonisatie: in veel contexten worden datahomogenisering en dataharmonisatie als synoniemen gebruikt, hoewel de nadruk soms verschuift van operationele standaardisatie naar semantisch afstemmen van concepten.

---