datakwaliteitscontrole

Datakwaliteitscontrole is het systematisch controleren en beheren van de kwaliteit van data binnen een organisatie, met als doel data betrouwbaar, compleet en bruikbaar te maken voor besluitvorming en operationele processen. Het is een kernonderdeel van datakwaliteitsbeheer en data governance.

Belangrijke kwaliteitsdimensies zijn nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie, tijdigheid, geldigheid, uniciteit en integriteit. Een poging tot kwaliteitsbeoordeling gebruikt definities en meetpunten, zodat afwijkingen tijdig kunnen worden opgespoord en geremedieerd.

Het proces omvat data profiling (het analyseren van datasets om kenmerken en kwaliteit te beoordelen), data cleansing en standardisering (corrigeren, normaliseren en eenduidig vastleggen), deduplicatie en verrijking, validatieregels en controles tijdens ETL/ELT, en het beheer van masterdata. Metadata en data provenance spelen een rol bij het traceren van oorsprong en transformatie van data.

Organisaties stellen vaak rollen en verantwoordelijkheden vast, zoals data owner, data steward en data custodian, en implementeren een data governance-structuur. Regelmatige kwaliteitsmetingen leiden tot scores en dashboards die afwijkingen signaleren en corrigerende maatregelen aansturen.

Technieken en hulpmiddelen omvatten geautomatiseerde validatieregels, data quality tooling, regelgebaseerde controles, anomaly detection en statistische methoden. Het is gebruikelijk dat kwaliteitscontrole geïntegreerd is in ETL/ELT-pijplijnen en in datalakes of datawarehouses, met continue monitoring.

Voordelen zijn verbeterde besluitvorming, compliance met regelgeving, operationele efficiëntie en verminderde risico's. Organisaties kunnen standaarden hanteren zoals ISO 8000 en ISO/IEC 25012 voor datakwaliteit, en bouwen aan een doorlopende data quality management-cyclus met governance als basis.