Wat is datakwaliteit?

Wat is de ophef rond datakwaliteit? Waarom is het belangrijk?

Heb je een moderne, stijlvolle, innovatieve manier nodig om je persoonlijke, bedrijfs- of bedrijfsverhaal te vertellen? Wellicht is dit de demo voor je.

Onze digitaal verbonden wereld heeft veel mogelijkheden geopend om gegevens te verzamelen en boeiende, gepersonaliseerde en op maat gemaakte campagnes op te zetten. Nauwkeurige informatie stelt organisaties in staat succesvolle benaderingen uit te voeren.

Aan de andere kant vergroten meerdere gegevensinvoerpunten de databasefouten. Als er geen stappen worden ondernomen om deze onnauwkeurige gegevensinvoer te voorkomen en databases van onjuiste klantgegevens op te schonen, kunnen marketinginspanningen, bewustmakingscampagnes en andere acties voor je gebruikers minder effectief zijn.

Bovendien moeten bedrijven en organisaties streven naar de hoogste kwaliteit om de uitdagingen van ons datagedreven tijdperk het hoofd te bieden en de kansen ervan ten volle te benutten.

Wat is het?

Een definitie is de volgende: het is het vermogen van een bepaalde dataset om een ​​beoogd doel te dienen. Het hangt ook af van de verwerkings- en analysemogelijkheden, meestal via een database of analysesysteem.

Een bedrijf, non-profitorganisatie of andere entiteit kan deze hoge kwaliteit niet bieden zonder een nauwkeurig inzicht in de uitstraling ervan.Volgens experts zijn data van hoge kwaliteit als ze voldoen aan de eisen van het beoogde gebruik. Met andere woorden: bedrijven weten dat ze over gegevens van goede kwaliteit beschikken als ze effectief met hun achterban kunnen communiceren, de behoeften van klanten kunnen bepalen en effectieve manieren kunnen vinden om hun klantenbestand te bedienen. Deze definitie is breed genoeg om bedrijven met verschillende producten, markten en missies te helpen begrijpen of hun gegevens aan de normen voldoen.

Een korte lijst met gegevensdimensies is:

Nauwkeurigheid- Nauwkeurige gegevens geven feitelijke informatie over de klantenkring van een bedrijf. Als er fouten in klantgegevens staan, is contact met klanten onmogelijk en is het moeilijk om een ​​groter publiek te bereiken.

Volledigheid-  gegevens worden ook gedefinieerd door de volledigheid ervan. Om een ​​volledig beeld te krijgen van de behoeften van klanten en om open communicatiekanalen te behouden, moet een bedrijf bovendien beschikken over gegevens die alle relevante informatie bevatten en die up-to-date zijn over de contactinformatie van klanten.

Consistentie- De sleutel tot kwaliteit is of de gegevens worden begrepen. Enorme databases vol gegevens zijn nutteloos als rapportage en modellering niet kunnen begrijpen wat de gegevens over je gebruikers zeggen en hoe je ze het beste kunt bereiken.

Integriteit- Het kan het verschil betekenen tussen een hoge winstgevendheid en een bedrijf dat nauwelijks rondkomt. Het is hier om je bedrijf te helpen klantgegevens te verwerven, te behouden en te begrijpen.Relevantie- Gegevens moeten niet alleen accuraat zijn, maar ook relevant zijn voor de behoeften en doeleinden van een bedrijf. Bedrijven verspillen ook waardevolle opslagruimte als ze informatie verzamelen die niet relevant is voor hun doel. Bovendien kunnen irrelevante gegevens er ook voor zorgen dat belangrijke klantdoelen niet in de rapportage en analyse worden geïdentificeerd.

Wat moet ik weten over gegevenskwaliteit?

Kwaliteitsgegevens zijn waardevolle gegevens. Om van hoge kwaliteit te zijn, moeten gegevens consistent en ondubbelzinnig zijn. De problemen zijn vaak het gevolg van het samenvoegen van databases of systemen/cloud-integratieprocessen waarbij gegevensvelden die compatibel zouden moeten zijn, niet te wijten zijn aan inconsistenties in schema's of formaten.

Welke activiteiten zijn erbij betrokken?

Activiteiten op het gebied van datakwaliteit omvatten datarationalisatie en -validatie.

Er zijn ook vaak inspanningen nodig bij het integreren van ongelijksoortige toepassingen tijdens fusie- en overnameactiviteiten. Ook wanneer silo-datasystemen binnen één organisatie voor het eerst worden samengebracht in een datawarehouse of big data lake. Bovendien is datakwaliteit van cruciaal belang voor de efficiëntie van horizontale bedrijfstoepassingen zoals enterprise resource planning (ERP) of klantrelatiebeheer (CRM).

Een paar toepassingen van datakwaliteit zijn:

• We vergroten de waarde van organisatiegegevens en de mogelijkheden om deze te gebruiken.

• We verminderen de risico's en kosten die gepaard gaan met gegevens van slechte kwaliteit.

• We verbeteren de efficiëntie en productiviteit van de organisatie.

• Ze beschermen en versterken de reputatie van de organisatie.

• Gegevensprofilering.

• Gegevensstandaardisatie.

• Gegevensmonitoring.- Gegevensopschoning

Laten we het samenvatten

Wanneer gegevens van uitstekende kwaliteit zijn, kunnen deze snel worden verwerkt en geanalyseerd, wat leidt tot inzichten die de organisatie helpen betere beslissingen te nemen. Gegevens van hoge kwaliteit zijn essentieel voor business intelligence-inspanningen, andere vormen van data-analyse en een betere operationele efficiëntie.