Van dataverzameling naar datakwaliteit

Veel bedrijven verzamelen steeds meer data, maar vergeten soms één cruciaal punt: is die data wel betrouwbaar? Zonder datakwaliteit blijft elk dashboard een mooi plaatje zonder waarde; je kunt er niet op sturen.

De groeiende datastroom in het mkb 

De afgelopen jaren hebben bedrijven enorme stappen gezet in dataverzameling. Kassasystemen, CRM, boekhoudsoftware, webshops, overal komt data vandaan. Maar meer data betekent niet automatisch meer inzicht. We zien vaak dat organisaties enthousiast starten met BI of dashboards, maar gaandeweg merken: “de cijfers kloppen niet helemaal.” Lees hier meer over in de blog ‘Van onderbuikgevoel naar datagedreven’. 

De oorzaak? Slechte datakwaliteit. Denk aan dubbele klantrecords, ontbrekende velden of verouderde informatie. Dat lijkt onschuldig, maar één fout kan een hele analyse onderuithalen en daarmee het vertrouwen in data beschadigen.

Waarom datakwaliteit zo’n uitdaging is 

Datakwaliteit gaat niet alleen over foutloze cijfers, maar over consistentie, actualiteit en relevantie. In veel bedrijven zijn data verspreid over verschillende systemen, die niet altijd even goed met elkaar praten. 
Typische valkuilen zijn: 

• Dubbele of verouderde gegevens: de klant staat meerdere keren in het systeem. 

• Verschillende definities: wat betekent ‘actieve klant’ precies? 

• Menselijke fouten: verkeerde handmatige invoer of verouderde Excel-lijsten. 

Zonder duidelijke afspraken over databeheer ontstaat ruis en die ruis beïnvloedt elk rapport en elke beslissing.

Datakwaliteit is geen project, maar een proces 

Goede datakwaliteit vraagt om structuur. Denk aan: 

• Duidelijke datadefinities: iedereen gebruikt dezelfde termen. 

• Eigenaarschap: wijs iemand aan die verantwoordelijk is voor de kwaliteit van specifieke datasets. 

• Regelmatige controles: automatische checks op ontbrekende of onlogische waarden. 

Kleine stap, groot verschil 

Een van onze klanten ontdekte dat de verkoopdata uit de kassasystemen niet altijd overeenkwamen met de centrale omzetrapportages. Bonnen werden soms handmatig aangepast of niet goed gekoppeld aan de juiste productgroep. 

Door kassadata direct te koppelen aan Qlik Cloud, een platform voor data-analyse en visualisatie waarmee je gegevens veilig kunt centraliseren, analyseren en delen, kreeg het bedrijf beter inzicht in zijn prestaties. 

Na het corrigeren van onjuiste transacties bleek dat sommige productlijnen structureel beter presteerden dan gedacht, terwijl andere juist marge verloren door verkeerde categorisering. Vanaf dat moment kregen de dashboards echte voorspellende waarde. 

Kwaliteit vóór kwantiteit 

Het is verleidelijk om steeds meer databronnen toe te voegen, maar begin liever met een beperkt aantal bronnen die je volledig onder controle hebt. Een overzichtelijk, goed onderhouden dataset levert meer op dan een oceaan aan rommelige data. Zoals we in ‘Van onderbuikgevoel naar datagedreven’ beschreven: de echte kracht van BI zit niet in méér data, maar in beter begrijpen wat je al hebt. 

De volgende stap 

Goede data is de brandstof voor elk BI-systeem, machine learning-model of voorspellend dashboard. Zonder datakwaliteit is elke analyse gebouwd op drijfzand. Bij Baker Tilly helpen we bedrijven niet alleen met de technische kant van BI, maar ook met het inrichten van datakwaliteit, processen en eigenaarschap. Wil je weten hoe jouw organisatie data kan opschonen en beter benutten? We denken graag met je mee. 

Wet- en regelgeving op dit gebied kan onderhevig zijn aan verandering. Wij raden u aan om met uw Baker Tilly adviseur te overleggen over de impact hiervan.