datakwaliteitmonitoring

Datakwaliteitmonitoring is het systematisch proces om de kwaliteit van gegevens in een organisatie continu te meten, te controleren en te verbeteren. Het doel is tijdige en betrouwbare data beschikbaar te hebben voor operationele processen, analyses en besluitvorming. Monitoring vindt doorgaans plaats over meerdere gegevensbronnen zoals operationele systemen, datawarehouses en data-lakes, en kijkt naar de duurzaamheid van data over tijd.

Belangrijke dimensies zijn nauwkeurigheid, volledigheid, tijdigheid, consistentie, geldigheid en uniciteit. Deze dimensies worden aangestuurd met business rules, definities en data-kwaliteitsmetingen. Een typische monitoringinfrastructuur omvat data-kwaliteitsregels, metriekworkflows, datapijplijnen voor profiling, dashboards en waarschuwingen, en data lineage en data catalogus.

Methoden omvatten automatische kwaliteitscontroles bij data-integratie en laden, data profiling, validatieregels, afwijkingsdetectie en statistische analyse. Regelmatig rapporteren van afwijkingen en trends ondersteunt incidentrespons en continue verbetering.

Governance vereist een duidelijk kader met rollen zoals data owner, data steward en data quality manager, samen met beleidslijnen, service level agreements en verantwoordingsmechanismen. Veelorganisaties gebruiken standaarden en referentiemodellen zoals DAMA-DMBOK en ISO-normen voor data kwaliteit.

Voordelen en uitdagingen: betere betrouwbaarheid van rapportages, compliance en risicobeheer; uitdagingen betreffen data-silo’s, real-time monitoring, schaal van data, en het voorkomen van valse positives.

Tools en technologieën: zowel open-source als commerciële oplossingen worden ingezet, bijvoorbeeld data-kwaliteitsframeworks, profilingtools en end-to-end monitoringsystemen. Het succes hangt af van duidelijke definities, governance en concrete use cases.