Vermijd de valkuilen

van slechte datakwaliteit

Data vormt de basis voor effectieve rapportages en dashboards. Nu bedrijven steeds vaker Power BI gebruiken voor hun rapportages, is het belangrijk om het belang van datakwaliteit te onderkennen. Als je start met het maken van rapporten en dashboards zonder de onderliggende datakwesties aan te pakken, kan dat op lange termijn problemen opleveren.  

In deze blog onderzoeken we de problemen die ontstaan als datakwaliteit wordt verwaarloosd in de vroege stadia van dashboardontwikkeling. We presenteren ook oplossingen en lichten drie manieren toe waarop bedrijven hun datakwaliteit kunnen verhogen. Deze verbeteringen zorgen ervoor dat hun data effectief gebruikt kunnen worden voor rapportagebehoeften. 

Valkuil 1: Initiële rapporten maken met lage datakwaliteit

In de beginfase van het ontwikkelen van dashboards lijkt het vaak makkelijk om snel eerste rapporten te maken, zelfs als de datakwaliteit te wensen overlaat. Maar naarmate er meer behoefte ontstaat aan extra dashboards, wordt de afhankelijkheid van deze lage-kwaliteit data een groot probleem. Nieuwe dashboards bouwen of bestaande aanpassen wordt ingewikkelder en kost meer tijd. Dit leidt tot vertraging in het verkrijgen van inzichten en frustratie bij de gebruikers. 

Vragen?
Bel met Jeroen Breugelmans
+31 (0) 655 836 540

Valkuil 2: Ontbreken van databeheer en standaardisatie

Zonder effectief beheer van data ontstaan er problemen met consistentie en het naleven van databeheerstandaarden. Problemen zoals inconsistentie in benamingen, ontbrekende of foutieve waarden, en dubbele records kunnen de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van rapporten en dashboards aantasten. Als databeheer tekortschiet, wordt data onbetrouwbaar, wat leidt tot verwarring en kan het de besluitvorming negatief beïnvloeden. 

Valkuil 3: Onvoldoende data-integratie en -transformatie

Data voor rapportage is vaak verspreid over diverse bronnen en moet worden geïntegreerd tot een samenhangende dataset. Echter, als deze integratie overhaast of zonder een duidelijke strategie voor datatransformatie wordt uitgevoerd, leidt dit tot fouten, inconsistenties en ontbrekende informatie. Problemen zoals inconsistente dataformaten, onverenigbare schema’s en ontbrekende datarelaties maken het opbouwen van zinvolle dashboards aanzienlijk complexer. 

Oplossing: verbetering van de datakwaliteit voor rapportage

Om de eerder genoemde valkuilen te vermijden en ervoor te zorgen dat data geschikt is voor rapportagedoeleinden, kunnen bedrijven zich richten op de volgende drie voorbeelden van datakwaliteitsverbetering: 

  • Datareiniging en -standaardisatie: door technieken voor datareiniging te implementeren, kunnen anomalieën zoals ontbrekende of inconsistente waarden, duplicaten en uitschieters worden geïdentificeerd en gecorrigeerd, wat de datakwaliteit aanzienlijk verbetert. Daarnaast zorgen gestandaardiseerde processen voor datastandaardisatie ervoor dat alle databronnen consistent zijn in formats, naamconventies en definities, waardoor de algehele data-integriteit wordt bevorderd.
  • Dataintegratie en -transformatie: het optimaliseren van het proces van dataintegratie en -transformatie is van essentieel belang om de datakwaliteit te waarborgen. Door passende technieken voor dataintegratie toe te passen, zoals het samenvoegen en combineren van gegevens uit diverse bronnen, kan een geïntegreerde dataset worden gecreëerd. Het gebruik van tools en methoden voor datatransformatie, zoals dataprofilering, extractie- en laadoperaties, zorgt ervoor dat de data nauwkeurig en consistent worden getransformeerd voor rapportagedoeleinden.
  • Databeheer en monitoring: Het opstellen van duidelijke richtlijnen voor databeheer is essentieel om de datakwaliteit continu te waarborgen en te handhaven. Dit omvat het formuleren van beleid voor databeheer, het toewijzen van verantwoordelijkheden voor databeheer en het implementeren van controles voor datakwaliteit. Regelmatige controles op datakwaliteit, het gebruik van vooraf bepaalde meetcriteria voor datakwaliteit en voortdurende monitoring dragen bij aan het tijdig identificeren en aanpakken van datakwaliteitsproblemen, waardoor betrouwbare rapportage- en dashboardmogelijkheden worden gegarandeerd. 

Maak datakwaliteit vanaf het begin belangrijk

Het ontwikkelen van rapporten en dashboards met Power BI biedt waardevolle inzichten en bevordert geïnformeerde besluitvorming. Echter, het negeren van datakwaliteit vanaf het begin kan leiden tot complexe uitdagingen en het verminderen van de potentiële voordelen van deze tools. Door te focussen op het verbeteren van datakwaliteit door middel van datareiniging, standaardisatie, dataintegratie, -transformatie en het toepassen van sterke datamanagementprincipes, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun gegevens geschikt zijn voor rapportagedoeleinden. Proactieve maatregelen om de integriteit van de gegevens te handhaven leggen een solide basis voor nauwkeurige, betrouwbare en inzichtelijke rapportage- en dashboardmogelijkheden. Dit stelt organisaties uiteindelijk in staat om gegevens effectief te benutten voor bedrijfsgroei en succes. 

Neemt gerust contact op

Jeroen Breugelmans

Directeur Fortezza Data

Meer weten?

Wil je alles uit jouw data halen? Neem dan contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek. We helpen je graag met het vinden van het juiste data platform voor jouw bedrijf.  

    “Hier is hij dan! De whitepaper over starten met datagedreven werken. Ik hoop dat je er veel profijt van hebt. Mocht je in de tussentijd of na afloop vragen hebben dan kan je die aan mij stellen via de contactpagina. Je kunt de whitepaper downloaden door op de afbeelding te klikken.”

    Jeroen Breugelmans

    Directeur Fortezza Data