gegevenskwaliteitproblemen

Gegevenskwaliteit verwijst naar de mate waarin gegevens betrouwbaar, accuraat en bruikbaar zijn voor het doel waarvoor ze gebruikt worden. Het begrip omvat zowel de feitelijke waarden als de context van die waarden, zoals herkomst, definities en validatiestappen. Goede gegevenskwaliteit ondersteunt betrouwbare analyse, efficiënte processen en verantwoorde besluitvorming.

Belangrijke kwaliteitsdimensies zijn onder meer nauwkeurigheid (overeenstemming met de werkelijkheid), volledigheid (alle noodzakelijke velden aanwezig), tijdigheid (actueel en tijdig beschikbaar), consistentie (over systemen heen overeenstemming), geldigheid (in overeenstemming met regels) en eenduidigheid/duplicatievrijheid.

Gegevenskwaliteitsproblemen ontstaan vaak door menselijke fouten bij invoer, ontbrekende of inconsistente definities, migraties tussen systemen met verschillende standaarden en gebrek aan governance. De gevolgen zijn onder meer verkeerde beslissingen, inefficiëntie, onbetrouwbare rapportages en risico’s op niet-naleving.

Een effectieve aanpak combineert data governance en data management. Praktische maatregelen zijn data profiling en data cleansing om fouten op te sporen en te verwijderen, standaardisatie van definities en velden, en het opzetten van master data management om consistente kerngegevens te creëren. Het vastleggen van metadata en data lineage helpt bij het begrijpen van herkomst en wijzigingen. Daarnaast kunnen normen en frameworks zoals ISO 8000 of DAMA-DMBOK richting geven aan processen en rollen.

Beheer vindt plaats via passende rollen, zoals data owner en data steward, die verantwoordelijk zijn voor definities, validatie en change control. Indicatoren voor kwaliteit omvatten een gegevenskwaliteitsscore, foutpercentages, ontbrekende waarden en duplicatiegraad. Door een continue cyclus van meting, verbetering en governance blijft de kwaliteit van gegevens op niveau en geschikt voor het beoogde gebruik.