Werken aan datakwaliteit. Voorkom deze 6 valkuilen.
Datakwaliteit is als een fundament: als het wankelt, stort alles erboven als een kaartenhuis in elkaar. Toch struikelen veel organisaties over dezelfde valkuilen bij het optimaliseren van hun datakwaliteit. In deze blog nemen we je mee door de 6 meest voorkomende valkuilen en laten we zien hoe je ze kunt vermijden. Met heldere voorbeelden en praktische oplossingen helpen we je om van datakwaliteit een succes te maken!
Werken aan datakwaliteit. Voorkom deze 6 valkuilen.
Datakwaliteit is als een fundament: als het wankelt, stort alles erboven als een kaartenhuis in elkaar. Toch struikelen veel organisaties over dezelfde valkuilen bij het optimaliseren van hun datakwaliteit. In deze blog nemen we je mee door de 6 meest voorkomende valkuilen en laten we zien hoe je ze kunt vermijden. Met heldere voorbeelden en praktische oplossingen helpen we je om van datakwaliteit een succes te maken!
#1 Gebrek aan duidelijk eigenaarschap
De valkuil
Veel organisaties erkennen dat datakwaliteit belangrijk is, maar het blijft vaak onduidelijk wie verantwoordelijk is. De data “hoort bij iedereen” en daarmee eigenlijk bij niemand. Dit leidt tot inconsistente beslissingen, onvolledige datasets en eindeloze discussies over wie iets moet oplossen. Zonder eigenaarschap blijft de datakwaliteit in een grijze zone hangen.
Praktijkvoorbeeld
Een retailbedrijf heeft te maken met dubbele klantgegevens. De klantenservice klaagt, de IT-afdeling zegt dat het niet hun taak is en marketing laat het liggen omdat het “technisch gedoe” is. Het gevolg? Mislukte campagnes en frustratie bij klanten.
De oplossing
Wijs een datasteward aan. Deze persoon is verantwoordelijk voor het monitoren en verbeteren van de datakwaliteit. Daarnaast moet deze eigenaarschap onderdeel worden van de organisatiecultuur, zodat afdelingen hun specifieke verantwoordelijkheid nemen. Topdash biedt dashboards die verantwoordelijkheden en datakwaliteit inzichtelijk maken. Met rolgebaseerde toegang tot data kan iedere afdeling direct zien wat hun bijdrage is en waar het fout gaat. Een aangewezen datasteward kan deze tools gebruiken om processen te beheren en verbeteracties op te volgen.
#1 Gebrek aan duidelijk eigenaarschap
De valkuil
Veel organisaties erkennen dat datakwaliteit belangrijk is, maar het blijft vaak onduidelijk wie verantwoordelijk is. De data “hoort bij iedereen” en daarmee eigenlijk bij niemand. Dit leidt tot inconsistente beslissingen, onvolledige datasets en eindeloze discussies over wie iets moet oplossen. Zonder eigenaarschap blijft de datakwaliteit in een grijze zone hangen.
Praktijkvoorbeeld
Een retailbedrijf heeft te maken met dubbele klantgegevens. De klantenservice klaagt, de IT-afdeling zegt dat het niet hun taak is en marketing laat het liggen omdat het “technisch gedoe” is. Het gevolg? Mislukte campagnes en frustratie bij klanten.
De oplossing
Wijs een datasteward aan. Deze persoon is verantwoordelijk voor het monitoren en verbeteren van de datakwaliteit. Daarnaast moet deze eigenaarschap onderdeel worden van de organisatiecultuur, zodat afdelingen hun specifieke verantwoordelijkheid nemen. Topdash biedt dashboards die verantwoordelijkheden en datakwaliteit inzichtelijk maken. Met rolgebaseerde toegang tot data kan iedere afdeling direct zien wat hun bijdrage is en waar het fout gaat. Een aangewezen datasteward kan deze tools gebruiken om processen te beheren en verbeteracties op te volgen.
#2 Geen duidelijk meetbare doelen stellen
De valkuil
“Onze data moet beter worden” klinkt ambitieus, maar zonder concreet doel blijft het een loze kreet. Dit gebrek aan richting leidt tot verwarring, inefficiëntie en een gebrek aan motivatie bij het team.
Praktijkvoorbeeld
Een zorginstelling wil betere patiëntendossiers, maar zonder specificaties over welke velden cruciaal zijn. Sommige teams focussen op adresgegevens, anderen op medische historie. Het resultaat? Een onsamenhangend en inefficiënt proces.
De oplossing
Maak doelen specifiek, meetbaar, haalbaar, relevant en tijdgebonden (SMART). Bijvoorbeeld: “Binnen zes maanden moet 95% van de klantendossiers minimaal vier kernvelden correct bevatten.” Door duidelijke doelen te stellen, creëer je focus en kun je resultaten sneller behalen.
#2 Geen duidelijk meetbare doelen stellen
De valkuil
“Onze data moet beter worden” klinkt ambitieus, maar zonder concreet doel blijft het een loze kreet. Dit gebrek aan richting leidt tot verwarring, inefficiëntie en een gebrek aan motivatie bij het team.
Praktijkvoorbeeld
Een zorginstelling wil betere patiëntendossiers, maar zonder specificaties over welke velden cruciaal zijn. Sommige teams focussen op adresgegevens, anderen op medische historie. Het resultaat? Een onsamenhangend en inefficiënt proces.
De oplossing
Maak doelen specifiek, meetbaar, haalbaar, relevant en tijdgebonden (SMART). Bijvoorbeeld: “Binnen zes maanden moet 95% van de klantendossiers minimaal vier kernvelden correct bevatten.” Door duidelijke doelen te stellen, creëer je focus en kun je resultaten sneller behalen.
#3 Overhaast starten zonder strategie
De valkuil
Veel organisaties willen snel aan de slag om dataproblemen aan te pakken, maar slaan een strategische aanpak over. Dit leidt vaak tot symptoombestrijding in plaats van het aanpakken van de kernoorzaken.
Praktijkvoorbeeld
Een webshop ontdekt dat productgegevens vaak onvolledig zijn. Ze zetten direct een team in om deze handmatig aan te vullen, maar beseffen later dat het probleem bij een gebrekkig invoerproces ligt. Na maanden werk zijn de gegevens weer vervuild.
De oplossing
Neem de tijd voor een grondige audit van je data en processen. Analyseer waar de problemen ontstaan en stel prioriteiten. Maak een roadmap met mijlpalen, zodat je een plan hebt dat de kernproblemen aanpakt én toekomstbestendig is. Topdash biedt tools voor data-audits waarmee je een overzicht krijgt van de huidige kwaliteit, veelvoorkomende problemen en knelpunten in processen.
#3 Overhaast starten zonder strategie
De valkuil
Veel organisaties willen snel aan de slag om dataproblemen aan te pakken, maar slaan een strategische aanpak over. Dit leidt vaak tot symptoombestrijding in plaats van het aanpakken van de kernoorzaken.
Praktijkvoorbeeld
Een webshop ontdekt dat productgegevens vaak onvolledig zijn. Ze zetten direct een team in om deze handmatig aan te vullen, maar beseffen later dat het probleem bij een gebrekkig invoerproces ligt. Na maanden werk zijn de gegevens weer vervuild.
De oplossing
Neem de tijd voor een grondige audit van je data en processen. Analyseer waar de problemen ontstaan en stel prioriteiten. Maak een roadmap met mijlpalen, zodat je een plan hebt dat de kernproblemen aanpakt én toekomstbestendig is. Topdash biedt tools voor data-audits waarmee je een overzicht krijgt van de huidige kwaliteit, veelvoorkomende problemen en knelpunten in processen.
#4 Vergeten om medewerkers mee te nemen
De valkuil
Zonder betrokkenheid van medewerkers blijft het optimaliseren van datakwaliteit een papieren tijger. Zij zijn immers degenen die dagelijks met data werken en deze invoeren.
Praktijkvoorbeeld
Een salesafdeling blijft klantgegevens handmatig invoeren, maar volgt geen standaarden. Hierdoor ontstaan fouten zoals verkeerd gespelde namen en inconsistent gebruik van velden.
De oplossing
Creëer bewustwording over het belang van datakwaliteit. Organiseer interactieve sessies waarin medewerkers leren hoe hun werk invloed heeft op de organisatie. Beloon goed databeheer en maak het makkelijker om fouten te voorkomen, bijvoorbeeld door invoervelden te standaardiseren.
#4 Vergeten om medewerkers mee te nemen
De valkuil
Zonder betrokkenheid van medewerkers blijft het optimaliseren van datakwaliteit een papieren tijger. Zij zijn immers degenen die dagelijks met data werken en deze invoeren.
Praktijkvoorbeeld
Een salesafdeling blijft klantgegevens handmatig invoeren, maar volgt geen standaarden. Hierdoor ontstaan fouten zoals verkeerd gespelde namen en inconsistent gebruik van velden.
De oplossing
Creëer bewustwording over het belang van datakwaliteit. Organiseer interactieve sessies waarin medewerkers leren hoe hun werk invloed heeft op de organisatie. Beloon goed databeheer en maak het makkelijker om fouten te voorkomen, bijvoorbeeld door invoervelden te standaardiseren.
#5 Verwaarlozen van continue monitoring
De valkuil
Een eenmalige opschoonactie voelt bevredigend, maar zonder monitoring komt vervuiling snel terug. Net zoals een huis dat je nooit meer schoonmaakt, wordt data zonder onderhoud al snel een rommeltje.
Praktijkvoorbeeld
Een woningcorporatie voert een datakwaliteitsproject uit en verwijdert dubbele klantrecords. Een jaar later blijkt dat dezelfde problemen opnieuw zijn ontstaan omdat er geen controles zijn ingevoerd.
De oplossing
Implementeer geautomatiseerde controles, zoals periodieke validaties of alerts bij afwijkingen. Zo blijf je proactief en voorkom je terugkerende vervuiling. Zorg ook voor een cultuur van continue verbetering waarin medewerkers regelmatig data-reviewrondes uitvoeren.
#5 Verwaarlozen van continue monitoring
De valkuil
Een eenmalige opschoonactie voelt bevredigend, maar zonder monitoring komt vervuiling snel terug. Net zoals een huis dat je nooit meer schoonmaakt, wordt data zonder onderhoud al snel een rommeltje.
Praktijkvoorbeeld
Een woningcorporatie voert een datakwaliteitsproject uit en verwijdert dubbele klantrecords. Een jaar later blijkt dat dezelfde problemen opnieuw zijn ontstaan omdat er geen controles zijn ingevoerd.
De oplossing
Implementeer geautomatiseerde controles, zoals periodieke validaties of alerts bij afwijkingen. Zo blijf je proactief en voorkom je terugkerende vervuiling. Zorg ook voor een cultuur van continue verbetering waarin medewerkers regelmatig data-reviewrondes uitvoeren.
#6 Data-eilandjes laten bestaan
De valkuil
Als afdelingen hun eigen systemen en dataprocessen beheren ontstaan er data-eilandjes. Dit leidt tot inconsistenties en dubbel werk, wat tijd en geld kost.
Praktijkvoorbeeld
De financiële en operationele afdelingen gebruiken verschillende databases waardoor omzetcijfers niet overeenkomen. Dit zorgt voor onnodige stress tijdens de kwartaalrapportages.
De oplossing
Topdash biedt integratiemogelijkheden om silo’s te doorbreken. Door verschillende systemen te koppelen ontstaat een centraal dataplatform waar alle afdelingen toegang hebben tot dezelfde, up-to-date informatie. Dit vergroot efficiëntie en voorkomt fouten.
#6 Data-eilandjes laten bestaan
De valkuil
Als afdelingen hun eigen systemen en dataprocessen beheren ontstaan er data-eilandjes. Dit leidt tot inconsistenties en dubbel werk, wat tijd en geld kost.
Praktijkvoorbeeld
De financiële en operationele afdelingen gebruiken verschillende databases waardoor omzetcijfers niet overeenkomen. Dit zorgt voor onnodige stress tijdens de kwartaalrapportages.
De oplossing
Topdash biedt integratiemogelijkheden om silo’s te doorbreken. Door verschillende systemen te koppelen ontstaat een centraal dataplatform waar alle afdelingen toegang hebben tot dezelfde, up-to-date informatie. Dit vergroot efficiëntie en voorkomt fouten.
Zet datakwaliteit bovenaan je prioriteitenlijst
Het verbeteren van datakwaliteit is geen eenmalig project, maar een voortdurende inspanning die strategie, betrokkenheid en technologie combineert. Door deze valkuilen te herkennen en aan te pakken, zorg je voor een solide fundament waarop je organisatie kan groeien.
Zet datakwaliteit bovenaan je prioriteitenlijst
Het verbeteren van datakwaliteit is geen eenmalig project, maar een voortdurende inspanning die strategie, betrokkenheid en technologie combineert. Door deze valkuilen te herkennen en aan te pakken, zorg je voor een solide fundament waarop je organisatie kan groeien.
