Home

dataproblemen

Dataproblemen verwijzen naar tekortkomingen in data die de bruikbaarheid ervan beperken. Ze kunnen voorkomen in datasets, informatiesystemen en dataverwerkingsprocessen en raken vaak de kwaliteit, integriteit en consistentie van data.

Veel voorkomende problemen zijn ontbrekende waarden, onnauwkeurige registraties, tegenstrijdige informatie tussen bronnen, verouderde gegevens, duplicaten en

Oorzaken zijn onder meer menselijke fouten bij invoer, gebrekkige data-integratie tussen systemen, gebrek aan standaarden en

De gevolgen kunnen variëren van misleidende rapportages en verkeerde beslissingen tot operationele vertragingen en nalevingsrisico’s. In

Detectie en oplossing vinden plaats via data cleaning, validatieregels, deduplicatie, normalisatie en het vormen van data-profielen.

Effectief datamanagement vereist betrokkenheid van data-eigenaren en data-stewards, duidelijke verantwoordelijkheden en continue evaluatie van kwaliteit met

onjuiste
formats.
Ook
ontbrekende
metadata,
ontbrekende
provenance
en
gebrek
aan
traceerbaarheid
kunnen
dataproblemen
versterken.
validatie,
migraties
naar
nieuwe
systemen
en
veranderende
datamodellen,
evenals
beperkte
governance
en
privacybeperkingen.
sectoren
zoals
gezondheidszorg,
financiën
en
onderzoek
kunnen
de
risico’s
groter
zijn.
Daarnaast
zijn
data
governance,
master
data
management,
metadata
en
data-registratie
belangrijk,
evenals
ETL/ELT-processen
en
automatisering
van
kwaliteitscontroles.
meetbare
metrics
en
rapportages
over
data
lineage
en
toegangsbeveiliging.
Kortom,
dataproblemen
kunnen
worden
beperkt
door
goede
governance,
standaardisering
en
voortdurende
kwaliteitscontrole.