De Single Source-aflevering. 4: Een diepe duik in vuile gegevens en waarom Excel je er niet uit kan krijgen

Elke organisatie heeft vervuilde data. Weinigen kunnen kwantificeren wat het hen daadwerkelijk kost - aan vertraagde lanceringen, mislukte integraties en AI-implementaties die op grote schaal zelfverzekerd klinkende onzin opleveren.

In onze nieuwste PIMvendors-podcastsessie leggen we de echte mechanismen van datakwaliteit uit: waarom deze achteruitgaat, wie de eigenaar is en wat we eraan kunnen doen voordat automatisering het probleem vergroot.

Sprekers:

Stephan Spijkers - Mede-oprichter, PIMvendors.com

Chris Jobse - Mede-oprichter, PIMvendors.com

Susan Walsh - Oprichter, The Classification Guru Ltd

📺 Bekijk de volledige aflevering op ons YouTube-kanaal:

Belangrijkste afhaalrestaurants:

• Datakwaliteit is een investering met een meetbare ROI, geen onderhoudstaak. Organisaties die het als overhead beschouwen, presteren consequent slechter dan organisaties die het als een strategische mogelijkheid financieren. Het gesprek vormt een concreet kader voor de manier waarop de business case intern kan worden opgebouwd.

• AI versterkt de datakwaliteit die je al heeft. Schone input levert bruikbare output op. Vervuilde inputs produceren fouten op grote schaal met meer zekerheid. Elk AI-initiatief moet beginnen met een datakwaliteitsaudit, niet met een modelselectie.

• Je grootste datarisico zijn ongedocumenteerde processen en 'verborgen helden'. Dit zijn de mensen die kapotte datastromen handmatig repareren zonder dat iemand het weet. Als ze weggaan, breekt het systeem en niemand begrijpt waarom. Kennisdeling en procesdocumentatie zijn niet-onderhandelbare waarborgen.- Fusies en overnames zijn de problemen met de datakwaliteit die het snelst toenemen. Het integreren van twee systemen betekent het integreren van twee sets aannames, taxonomieën en kwaliteitsnormen. Zonder een doelbewuste data-integratiestrategie erft je het slechtste van beide organisaties.

• Data-eigendom vereist een expliciete toewijzing, geen aanname. Wanneer niemand formeel eigenaar is van de datakwaliteit, gaat iedereen ervan uit dat iemand anders dat wel doet. De sessie schetst hoe duidelijke verantwoordingsstructuren kunnen worden opgezet die daadwerkelijk standhouden.

• Gecentraliseerd bestuur en afdelingsautonomie sluiten elkaar niet uit. De meest effectieve organisaties bouwen een centraal raamwerk voor standaarden en definities en geven bedrijfseenheden tegelijkertijd de operationele flexibiliteit om de dagelijkse databeslissingen binnen deze vangrails te beheren.

• Standaardisatie vandaag is toekomstbestendig voor morgen. Investeren in consistente datastructuren, naamgevingsconventies en categoriebeheer verlaagt nu de kosten van elk toekomstig systeemmigratie-, integratie- of automatiseringsinitiatief.

Klaar om actie te ondernemen op het gebied van je datakwaliteit?

Boek een gesprek met het PIMvendors-team en wij helpen je je huidige datalandschap te beoordelen, de verbeteringen met de grootste impact te identificeren en een routekaart op te stellen om daar te komen.