Gegevensopschoning

Gegevensopschoning, ook wel data cleaning genoemd, is het proces waarbij fouten in gegevens worden opgespoord en gecorrigeerd om de kwaliteit van datasets te verbeteren. Doel is om inconsistenties, onvolledigheden en onnauwkeurigheden te verminderen zodat de gegevens betrouwbaarder zijn voor analyse, rapportage en operationeel gebruik.

Fouten in datasets kunnen ontstaan door invoerfouten, integraties uit verschillende systemen, afwijkende definities en verouderde records. Typische problemen zijn ontbrekende waarden, onjuiste formats, dubbele records en tegenstrijdige waarden tussen velden.

Belangrijke opschoningshandelingen zijn missing value handling, standaardisatie en normalisatie van datatypen, deduplicatie, foutencorrectie en validatie tegen regels of referentiedatums en –adressen. Methoden omvatten regelgebaseerde controles, patroonherkenning, fuzzy matching, heuristieken en clustering. Automatisering via ETL/ELT en data quality tools vergemakkelijkt herhaalde toepassingen en schaalvergroting.

Een gestructureerd proces omvat identificatie van problemen, diagnose van oorzaken, selectie van correctiemechanismen, uitvoering en evaluatie van resultaten. Uitdagingen zijn onder meer werken met grote en diverse databronnen, veranderende definities, en de balans tussen automatisering en handmatige controle. Goed gegevensbeheer en governance, inclusief documentatie van definities en regels, ondersteunen een consistente opschoning en betrouwbaardere besluitvorming.