Hoe correct is je bedrijfsdata?
Meetbare kwaliteit
Datakwaliteit is essentieel voor datagedreven beslissingen. Credon helpt je met het inrichten van tools, richtlijnen, procedures, rollen en verantwoordelijkheden om de kwaliteit van je data te monitoren en verbeteren. We trainen je mensen hoe ze data kunnen controleren, valideren en opschonen.
Datakwaliteit is meetbaar aan de hand van zes dimensies: compleetheid, nauwkeurigheid, consistentie, validiteit, tijdigheid en uniciteit. Het is de kunst om datakwaliteit door de tijd te monitoren op deze dimensies en waar nodig in te grijpen.
Hier zijn enkele van de risico’s van slechte datakwaliteit:
- Foute beslissingen
- Verlies van vertrouwen in data
- Financiële schade
- Privacy schendingen
- Ontevreden klanten
- Imagoschade
Door datakwaliteit te verbeteren, kun je deze risico’s verkleinen en je organisatie beter laten presteren.
Duidelijke verantwoordelijkheden
Credon helpt organisaties om datakwaliteit te verbeteren.
- We doen dit door medewerkers te trainen in data entry, datacontrole en dataopschoning.
- We introduceren ook data owners en data stewards om verantwoordelijkheden te beleggen.
- We gebruiken technologie om datakwaliteit vanaf de bron aan te pakken, data te analyseren en kwaliteitsproblemen te detecteren. Dit bespaart tijd en zorgt voor betrouwbaardere resultaten.
Lees hoe we Zorgbedrijf Antwerpen hielpen de klantervaring drastisch te verbeteren door te werken aan datakwaliteit:
Use case Zorgbedrijf Antwerpen
E-book ‘Becoming data-driven’
Veel mensen associëren de term ‘dataplatform’ vooral met technologie, maar het gaat om veel meer. Dit e-book helpt je om een geïntegreerde aanpak te ontwikkelen waarin mensen, processen én technologie gebalanceerd aan bod komen.
Onze aanpak
Onze consultants helpen je om in korte tijd grote stappen te maken met datakwaliteit. Daarbij doorlopen we samen de volgende stappen:
- Het in kaart brengen van alle data en databronnen in jouw organisatie en de benodigde connecties leggen.
- De data profileren zodat duidelijk wordt waar mogelijke datakwaliteitsproblemen liggen.
- Het opstellen van specifieke business regels om de kwaliteit te monitoren en verbeteren.
- Het inrichten van software en het opstellen van regels om data op te schonen.
- Het inrichten van je organisatie en procedures – en het trainen van mensen – om datakwaliteitsproblemen te voorkomen en op te lossen.
- Het continu monitoren van de datakwaliteit en waar nodig alarmeren bij het overschrijden van drempelwaardes.