Je kunt deze tweede aflevering over het toepassen van de operationele laag uit het Metromodel bekijken op YouTube, of beluisteren op Spotify en Apple Podcast.
Datakwaliteit van Binnenuit Begrijpen
Aris Prins, met meer dan 20 jaar ervaring in datakwaliteit, deelt inzichten uit de praktijk: van data-analyse en kwaliteitscontrole tot het opschonen van data en het omgaan met complexe klantdata. Dit artikel is een must-listen voor iedereen die datakwaliteit in de praktijk wil begrijpen en verbeteren.
Waarom de operationele laag?
De operationele laag vormt de ruggengraat van het Metromodel. Hier wordt datakwaliteit concreet: analyses worden gedaan, fouten opgespoord, data opgeschoond en processen verbeterd. Aris illustreert dit aan de hand van herkenbare situaties, zoals gebrekkige facturatie door verkeerde systeemkoppelingen of klanten die onterecht meerdere keren geregistreerd staan.
Van analyse tot actie
Een belangrijk startpunt in deze laag is de analysefase. Aris legt uit hoe je datakwaliteitsproblemen identificeert op basis van klachten, patronen en afwijkingen in
datasets. Soms zijn deze issues bekend, soms ontdek je ze pas na een diepere analyse. AI-tools kunnen hierbij helpen om patronen te voorspellen en afwijkingen te signaleren, bijvoorbeeld wanneer een klant ‘jarig’ lijkt op 1 januari 1900.
Regels en stakeholders
Een terugkerend thema is de noodzaak van duidelijke regels en samenwerking tussen stakeholders zoals data stewards, data owners en IT. Wie bepaalt wat correct is? Hoe zorgen we dat dit geborgd blijft? Door heldere definities en verantwoordelijkheden kan datakwaliteit effectief gemonitord en verbeterd worden.
Opschonen, migreren en monitoren
Opschonen van data blijkt vaak complexer dan gedacht. Soms is het technisch niet mogelijk om systemen aan te passen, bijvoorbeeld door afhankelijkheid van leveranciers. Dan worden omwegen gezocht of tijdelijke handmatige oplossingen geïmplementeerd. Ook migraties brengen risico’s met zich mee, zoals foutieve geboortedata of dubbele klantregistraties. Monitoring helpt hierbij: hoe ontwikkelt de kwaliteit zich, en hoeveel fouten worden opgelost of komen er nieuw bij?
AI, automatisering en waarde
Kwalitatieve data zijn essentieel voor succesvolle AI-toepassingen en automatisering. Aris benadrukt dat slechte data kunnen leiden tot verkeerde voorspellingen en inefficiënte processen. Door prioriteiten te koppelen aan potentiële schade of boetes, kunnen organisaties gerichter investeren in datakwaliteitsverbetering.
Een praktische start voor enthousiastelingen
Voor wie wil beginnen met datakwaliteit adviseert Aris Prins: start klein, kies een concreet pijnpunt, analyseer de data, en monitor de voortgang. Gebruik slimme tools om patronen te herkennen, maar vergeet vooral niet het belang van menselijk inzicht en samenwerking.
Blijf op (de) hoogte!
Benieuwd naar meer praktische inzichten en tools rondom datakwaliteit? Schrijf je dan in voor onze nieuwsbrief via The Sonny Side of Life. Daar delen we de besproken materialen en blijf je op de hoogte van toekomstige afleveringen!
Het Metromodel binnen jouw organisatie implementeren? Neem contact op.
