Dit is de praktische visie op het Metromodel door Laurens van der Drift. Vanuit zijn ervaring met het bouwen van datamanagementsoftware en praktische projecten bij o.a. de overheid, deelt Laurens zijn inzichten over datakwaliteit binnen het Metromodel. Het gesprek is doordrenkt met praktijkvoorbeelden en scherpe observaties over hoe organisaties effectiever kunnen omgaan met data.
Datakwaliteit als strategische meerwaarde
Laurens stelt dat datakwaliteit meer is dan voldoen aan compliance-eisen. Het gaat om het stellen van interne eisen aan data die passen bij de missie en processen van de organisatie. Hij onderscheidt drie dimensies van datakwaliteit:
- Bronkwaliteit: Is de data correct vastgelegd?
- Transactie-/transportkwaliteit: Hoe beweegt data zich door systemen (data lineage)?
- Contextuele kwaliteit: Sluit de data aan bij het doel van de gebruiker?
Van data lineage tot business rules
Een belangrijk thema is data lineage: het begrijpen van het pad dat data aflegt van bron tot gebruik. Laurens legt uit hoe fouten onderweg ontstaan en pleit voor een scherpe blik op kritische dataobjecten. Vanuit die objecten bouw je vervolgens business rules, bij voorkeur op basis van geautomatiseerde analyse zoals machine learning.
Voorbeeld: een analyse van jeugdzorgdata bracht een 44-jarige ‘jeugdzorgcliënt’ aan het licht. Een uitzondering, veroorzaakt doordat ongeboren kinderen niet in de BRP passen en hun gegevens daarom bij de moeder stonden. Zulke inzichten vragen om reflectie op zowel techniek als beleid.
Impact in euro’s: waarom het telt
Laurens onderstreept dat datakwaliteit directe financiële impact heeft. Denk aan dubbel betaalde facturen, foutieve subsidies of verkeerd geclassificeerde transacties. En hoewel sommige effecten moeilijk in euro’s uit te drukken zijn, zijn de kosten van slechte data onmiskenbaar. Ook het onnodig werk voor BI-teams, soms 70% van hun tijd, vormt een stevige business case voor structurele verbetering.
Governance en eigenaarschap
Zonder interne kennis en eigenaarschap blijven verbeteringen oppervlakkig. Laurens is kritisch op het uitbesteden van data- en IT-kennis. Organisaties, vooral overheden, moeten zelf mensen aanstellen zoals data stewards en CDO’s om grip te krijgen op datakwaliteit en continuïteit te borgen.
Begin klein, bouw uit
Tot slot pleit Laurens van der Drift voor een bottom-up aanpak. Start bij een concreet pijnpunt, breng kritische dataobjecten in kaart, maak eenvoudige business rules en meet de resultaten. Laat de verbetering zien, en breid geleidelijk uit. Datakwaliteit moet een gewoonte worden, net als sporten!
Blijf op (de) hoogte!
Benieuwd naar meer praktijkinzichten over datakwaliteit en het Metromodel? Meld je aan voor de nieuwsbrief via The Sonny Side of Life. Daar delen we de besproken materialen én ontvang je updates over nieuwe afleveringen!
Het Metromodel binnen jouw organisatie implementeren? Neem contact op via
