Datakwaliteit verbeteren – het fundament voor datagedreven besluitvorming

Veel bouworganisaties beschikken al over een schat aan data ten behoeve van besluitvorming. Er zijn verschillende systemen in omloop die gebruikmaken van data, zoals 4PS en aanverwante ERP software. Ook Excel wordt regelmatig gebruikt voor het beheren van belangrijke data. Desondanks maken bedrijven hier (vaak onbewust) nog niet optimaal gebruik van. Bij de transitie naar datagedreven werken blijkt meestal dat de datakwaliteit het nodige te wensen overlaat. Het is in die gevallen noodzakelijk de data eerst op te schonen, te standaardiseren en aan te vullen voordat organisaties ervan kunnen profiteren. Maar hoe verbeter je de datakwaliteit zodat je besluitvormingsprocessen zo efficiënt mogelijk ingericht kunnen worden?

De impact van werken met slechte datakwaliteit

Data vormt het fundament van certificeringen, besluitvormingsprocessen en procesverbeteringen in de gebouwde omgeving. Bouworganisaties worden om die reden steeds afhankelijker van een hoge datakwaliteit. Een lage datakwaliteit is meestal het gevolg van het onplanmatig schrappen van data of het onzorgvuldig combineren van meerdere databronnen. Vervuilde en onvolledige data kunnen leiden tot inaccurate inzichten, met alle gevolgen van dien. Uit onderzoek van MITSloan blijkt dat een slechte datakwaliteit organisaties maar liefst 15% tot 25% van hun omzet kost. Door de datakwaliteit te verbeteren, kunnen processen efficiënter worden ingericht, waardoor cruciale beslissingen sneller én accurater worden genomen. Hierbij wordt niet alleen gekeken naar datanauwkeurigheid en -volledigheid, maar ook of de data voor de organisatie actueel en relevant is. 

Haal het maximale uit je data

Datakwaliteit is een continu verbeterproces. Het bijhouden, controleren en verbeteren van de database is daarom een must voor het maken van geïnformeerde beslissingen. 

We benoemen hieronder de belangrijkste dataverbetermethoden, zodat je alles uit je data kunt halen:

• Data cleaning. Data cleaning is het proces waarbij onvolledige, irrelevante en foutieve data wordt opgezocht en hersteld. Zo blijven alleen correcte, relevante en actuele gegevens over die voldoen aan de kwaliteitsnormen van de organisatie;

• Data governance. Nu de data is opgeschoond, is het zaak dat de data niet opnieuw vervuild raakt. Data governance is kortgezegd het beleid dat ervoor zorgt dat gegevens bruikbaar zijn en blijven;

• Data mining. Bij data mining worden grote datasets geanalyseerd om waardevolle verbanden en statistische patronen te ontdekken. Deze inzichten helpen je om weloverwogen beslissingen te maken, nieuwe trends te identificeren en operationele risico’s te beperken;

• Data warehouse. Het datawarehouse vormt de centrale hub voor informatievraagstukken en belangrijke inzichten om betere beslissingen te nemen. Het faciliteert feitelijk een SSOT (Single Source of Truth) binnen je organisatie.

Begin met het verbeteren van je datakwaliteit

Een hoge datakwaliteit is essentieel voor datagedreven werken. Maar dit alleen is niet genoeg; de data moet ook toegankelijk zijn. Heb je niet de specialist met de juiste data- en domeinkennis in huis om alles uit je data te halen? De consultants van STARC ondersteunen je graag bij het verbeteren van de datakwaliteit binnen je organisatie. Meer weten? Neem contact met ons op via onderstaande button.

Maak kennis met STARC