Data cleaning – besluitvorming op basis van betrouwbare data

Organisaties in de gebouwde omgeving nemen voortdurend beslissingen op basis van data. Bijvoorbeeld: welke projecten worden aangenomen, wat voor bouwmaterialen er worden gebruikt en hoe de planning kan worden geoptimaliseerd. Betrouwbare data is hierbij essentieel. Een slechte datakwaliteit kan leiden tot vertragingen, faalkosten en veiligheidsrisico’s. Data cleaning helpt om onvolledige, irrelevante en foutieve data op te sporen en te herstellen. Zo baseer je besluitvorming alleen op betrouwbare data. Maar hoe begin je met het opschonen van data?

Datakwaliteit verbeteren

Wanneer gegevens uit verschillende bronnen worden samengevoegd of handmatig worden ingevoerd, treden er meer dan eens fouten of inconsistenties op. Denk aan typefouten, ontbrekende waarden of een inconsistente opmaak. Met behulp van data cleaning worden foutieve, onvolledige of inconsistente gegevens geïdentificeerd en gecorrigeerd. Het resultaat: een betere datakwaliteit.

Dit maakt data geschikt voor de beoogde doeleinden en zorgt ervoor dat besluitvorming en analyses die erop gebaseerd zijn, betrouwbaar en effectief zijn. Want: de inzichten uit je analyses zijn slechts zo betrouwbaar als de gebruikte data. Het opschonen van je database is daarom key voor datagedreven besluitvorming.

Schone data in 5 stappen

Het doel van data cleaning is om de kwaliteit te verbeteren, data betrouwbaarder te maken en zodoende bruikbaarder voor analyse, rapportage en besluitvorming. Er zijn meerdere methoden om met data cleaning aan de slag te gaan, maar onderstaande stappen komen in elke data cleaning methode terug:

1. Fouten identificeren. Data cleaning software ondersteunt je om door middel van patroonherkenning en andere algoritmen problemen en onnauwkeurigheden te identificeren, zoals dubbele gegevens en ontbrekende waarden;
2. Fouten corrigeren. Voor grote datasets worden vaak softwaretools ingezet om herhalende taken te automatiseren en de foutieve gegevens aan te passen;
3. Ontbrekende waarden invullen. Hierbij worden de ontbrekende waarden vervangen door schattingen zonder de integriteit van de gegevens te verliezen. Een geschikte methode hiervoor is interpolatie;
4. Standaardiseren. Bij deze stap wordt gezorgd voor een consistente opmaak, door binnen de dataset gebruik te maken van dezelfde eenheden en termen. Zo kunnen gegevens gemakkelijk met elkaar worden vergeleken en voorkom je besluitvorming op basis van vertekende data;
5. Valideren. Dit omvat het controleren van de opgeschoonde data en checken of de datakwaliteit in lijn is met de kwaliteitsnormen van je organisatie.

Ga aan de slag met data cleaning

Data cleaning is een onmisbaar onderdeel van gegevensbeheer. Het zorgt voor betrouwbare, nauwkeurige en consistente data voor het nemen van weloverwogen beslissingen. Kun je hulp gebruiken bij het opschonen van jouw data? Onze ervaren consultants zijn bedreven in het verzamelen, analyseren en ontsluiten van data en staan klaar om je te ondersteunen bij het genereren van waardevolle inzichten uit data. Benieuwd hoe onze data cleaning methoden hieraan bijdragen? Ga vrijblijvend met ons in gesprek!

Maak kennis met STARC