Stel je voor: je bent een fanatieke puzzelaar en krijgt eindelijk die puzzel van 5.000 stukjes in handen waar je weken naar hebt uitgekeken. Je gaat enthousiast aan de slag, maar halverwege blijkt dat sommige stukjes beschadigd zijn, andere ontbreken, en tot overmaat van ramp zitten er ook stukjes van een compleet andere puzzel in de doos.
Dit is precies wat er gebeurt als je software-integraties probeert te laten werken met slechte gegevens. Zuivere gegevens van hoge kwaliteit zijn een must voor je integraties. Zonder datakwaliteit loop je gegarandeerd tegen problemen aan. Het is niet voor niets dat het credo van elke data-guru luidt: Garbage in, garbage out.
Je integraties kunnen nog zo technisch geavanceerd zijn, als de data die erin zit niet klopt, krijg je nooit de resultaten waar je op hoopt. Je loopt het risico dat processen vastlopen, foute keuzes worden gemaakt en kosten onnodig oplopen. In deze blog gaan we dieper in op waarom gegevenskwaliteit zo belangrijk is, wat er mis kan gaan zonder zuivere data, en hoe je ervoor zorgt dat je gegevens altijd van hoge kwaliteit zijn, zodat jij altijd vol vertrouwen met je data aan de slag kan.
Wat bedoelen we met data kwaliteit en zuiverheid?
Goede data lijkt misschien vanzelfsprekend, maar niets is minder waar. Bedrijven werken vaak met verschillende systemen die gegevens op uiteenlopende manieren verzamelen en opslaan. Gegevenskwaliteit draait om hoe consistent, compleet, accuraat en relevant deze data is. Zuiverheid betekent dat je datasets vrij zijn van fouten, duplicaten of irrelevante informatie. Het zorgt ervoor dat je informatie betrouwbaar blijft en dat je de juiste analyses, besluiten en rapportages kunt maken.
Een gemiddelde corporate haalt zijn data uit wel 33(!) verschillende bronnen (Bron: Tikean). Het is dus noodzakelijk om ervoor te zorgen dat deze data zuiver blijft en op een manier kan worden verwerkt die bij alle bronnen werkt. Wanneer deze databronnen geen overeenkomstige communicatie hebben, ontstaan er problemen met de datakwaliteit. Door het gebruik van goede data integratie methodes, zoals ETL (Extract, Transform, Load) en data warehouse oplossingen, zul je zien dat je je kwaliteit waarborgt en betere inzichten uit je gegevens haalt.
Laten we een concreet voorbeeld nemen: een klant heet in je CRM-systeem “Jan Jansen” en in je ERP-systeem “J. Jansen”, met een ander klantnummer en een verschillend adres. Bij het koppelen van deze gegevens ontstaat verwarring: is dit één klant of toch twee? Hierdoor kunnen onnodig dubbele accounts worden gemaakt, klanten verward worden of belangrijke informatie kan verloren gaan.
Data van hoge kwaliteit zorgt ervoor dat jouw integraties een volledig en correct beeld van je organisatie of klanten geven. Dit is noodzakelijk voor een efficiënte bedrijfsvoering.
Waarom is data kwaliteit verbeteren zo belangrijk voor integraties?
Je kunt de meest geavanceerde software-integraties bouwen, maar als de ingevoerde data niet klopt, zullen de resultaten dat ook niet doen. Vergelijk het met koken: je kunt de beste chef-kok ter wereld zijn, maar als je ingrediënten van slechte kwaliteit zijn, smaakt het eindresultaat nooit zoals je hoopt. Bij software-integraties werkt dit net zo.
Sterker nog, onderzoek wijst uit dat organisaties gemiddeld elk jaar zo’n 12,9 miljoen dollar aan omzet mislopen door slechte kwaliteit data (Bron: Gartner; Clover DX). Door je data niet regelmatig onder de loep te nemen, loop je risico dat er gewerkt wordt met slechte data. Hierdoor maak je een grote kans op fouten door misinterpretatie, foute analyses en uiteindelijk slechte beslissingen, waardoor het je geld kan kosten. Als je dit doortrekt, heb je zelfs kans dat het je reputatieschade oplevert.
Het is dus een gegeven dat data van hoge kwaliteit een grote impact maakt op efficiëntie binnen een bedrijf. Consistente en accurate data zorgen ervoor dat dure fouten kunnen worden voorkomen. Betrouwbare data zorgen ervoor dat je durft te vertrouwen op je analyses, waardoor je juist betere strategische beslissingen maakt en betere klantervaringen kan bieden (Bron: Qlik).
Ook wordt slimmer gebruik van data en datakwaliteit steeds belangrijker met de opkomst van AI. AI leert namelijk op basis van de data die je het voedt. Wanneer je een kind continue leert dat 2+2 5 is, zal het nooit goed kunnen rekenen, dit geldt ook voor AI. Wanneer je het de verkeerde data geeft, zal het niet exact doen wat je wil.
De gevolgen van slechte data
Wat gebeurt er concreet als gegevens niet op orde zijn?
1. Operationele inefficiënties:
Werken met slechte data is alsof je een puzzel probeert te leggen terwijl de helft van de stukjes ontbreekt of niet past. Medewerkers besteden onnodig veel tijd aan het controleren, corrigeren en aanvullen van foutieve gegevens.
Denk aan een medewerker die urenlang klantgegevens moet nalopen omdat systemen dubbele records hebben aangemaakt of adressen niet goed synchroniseren. Of aan een projectmanager die belangrijke documenten niet kan vinden door inconsistente opslag en labeling. Deze inefficiënties kosten niet alleen tijd, maar leiden ook tot frustratie, wat weer ten koste gaat van productiviteit en moraal.
2. Onbetrouwbare inzichten:
Data is de brandstof voor elke moderne organisatie, maar wat als die brandstof vervuild is? Slechte data leiden direct tot verkeerde analyses en rapportages. Bijvoorbeeld: je ziet in een rapport dat een bepaald product goed verkoopt, maar een fout in de registratie zorgt ervoor dat verkopen dubbel zijn geteld. Het gevolg? Je besluit meer te investeren in dat product, terwijl de vraag eigenlijk tegenvalt.
Deze onbetrouwbare inzichten kunnen verder reiken dan alleen verkoopcijfers. Wat dacht je van een personeelsplanning die uitgaat van foutieve werkroosters? Of operationele kosten die verkeerd worden toegewezen in financiële rapporten? Eén foutje kan een kettingreactie veroorzaken, met verkeerde beslissingen en verspilling als gevolg.
3. Slechte klantervaring:
Slechte data maakt ook directe interacties met klanten problematisch. Stel je voor: een klant ontvangt een factuur met een verkeerd bedrag omdat eerdere transacties niet goed in het systeem zijn verwerkt. Of ze krijgen een kortingsaanbieding, terwijl ze dat product al hebben aangeschaft. Dit soort fouten lijkt misschien onschuldig, maar ze maken een slechte indruk en kunnen klantrelaties onder druk zetten. Niemand wil samenwerken met een organisatie die zijn administratie niet op orde heeft.
4. Wantrouwen in je systemen en processen
Misschien wel het meest schadelijke gevolg van slechte data is een langzaam verlies aan vertrouwen in je eigen systemen. Wanneer medewerkers keer op keer tegen fouten aanlopen, gaan ze afhaken. Ze beginnen handmatig gegevens bij te houden in Excel-lijstjes, maken eigen processen buiten het systeem om, en negeren interne protocollen.
Dit soort wantrouwen werkt als een sluipend gif binnen een organisatie. Het leidt tot chaos, gebrek aan samenwerking en uiteindelijk nog meer slechte data. Je creëert als het ware een vicieuze cirkel, waarin de situatie steeds verder verslechtert.
Hoe zorg je voor kwalitatieve data in integratieprocessen?
Gelukkig zijn er concrete stappen die je kunt nemen om de kwaliteit van je gegevens te waarborgen. Het managen van je datakwaliteit omvat allerlei processen die het opsporen van fouten, inconsistenties en andere onduidelijkheden omvat. Het is een proces van schoonmaken, structureren en beheren, en zou onderdeel moeten zijn elk data managementsysteem (Bron: Qlik).
1. Begin met een data-audit
Voordat je begint met integreren, is het essentieel om te weten wat je in huis hebt. Een data-audit helpt je om fouten, inconsistenties en hiaten in je gegevens te identificeren. Dit proces lijkt misschien tijdrovend, maar het legt een stevige basis voor toekomstige processen. Zonder deze stap loop je het risico dat kleine problemen uitgroeien tot grote problemen, met alle gevolgen van dien.
2. Opschonen van je data
Een audit brengt de problemen in kaart, maar het opschonen van je data is waar het echte werk begint. Dit houdt in dat je fouten corrigeert, dubbele records verwijdert en overlappende datasets samenvoegt. Opschoning zorgt ervoor dat je integraties met betrouwbare, consistente gegevens werken.
Gelukkig hoef je dit niet handmatig te doen. Er zijn gespecialiseerde tools die processen zoals deduplicatie en foutdetectie automatiseren. Deze tools minimaliseren menselijke fouten en versnellen het opschoningsproces aanzienlijk. Met schone data leg je een solide basis voor effectieve integraties en betere zakelijke beslissingen.
3. Hanteer een eenduidig intern databeleid; data governance
Data governance vormt de basis voor kwalitatieve gegevens in integratieprocessen. Het biedt een structurele aanpak om ervoor te zorgen dat data consistent, betrouwbaar en bruikbaar blijft. Dit begint bij duidelijke afspraken over hoe data wordt verzameld, opgeslagen en verwijderd. Zonder zo’n beleid loop je het risico op dubbele gegevens, fouten en inefficiënties die je integraties in de war kunnen sturen.
Daarnaast zorgt governance voor uniformiteit. Denk aan standaard formats voor adressen of klantnamen, zodat integraties soepel verlopen zonder handmatige aanpassingen. Documentatie speelt hierbij een belangrijke rol: leg vast waarom instellingen zijn gemaakt en hoe processen werken. Dit voorkomt misverstanden en maakt het makkelijker voor nieuwe collega’s om in te stappen.
Tip: Hanteer stricte naamgeving
Het volgen van simpele, maar strenge naamgeving van je gegevens en gegevensvelden in al je systemen zorgt voor consistentie en duidelijkheid. Strikte naamgeving voorkomt misverstanden, zoals dubbel opgeslagen gegevens of foutieve koppelingen bij integraties. Het maakt gegevens bovendien makkelijker vindbaar, wat handig is wanneer meerdere afdelingen dezelfde data gebruiken.
4. Automatiseer waar mogelijk
Het onderhoud van data kun je grotendeels automatiseren met AI-tools of datamanagementsoftware. Deze oplossingen houden gegevens up-to-date, corrigeren fouten en signaleren inconsistenties in realtime. Hiermee voorkom je dat oude problemen zich blijven herhalen. Hierbij kun je in de meeste gevallen ook instellen dat je een melding krijgt wanneer er toch problemen zijn
Ook voor data geldt: kwaliteit boven kwantiteit
Kunnen vertrouwen in de data waarmee je werkt is een rustgevend gevoel, en erg belangrijk om ook goed werk te leveren. Of het nu gaat om integraties met externe systemen of het stroomlijnen van interne processen, slechte data kan de hele keten verstoren. Denk niet dat het probleem vanzelf verdwijnt en zorg ervoor dat je het begin al investeert in goede data governance en het opschonen van je gegevens. Dit zal resulteren in betrouwbaardere beslissingen en een sterke basis voor groei.
Mijn advies? Begin klein, maar denk groot. Zet in op gegevenskwaliteit en -zuiverheid vanaf het begin van je integratieproces, en je zult merken dat een beetje extra aandacht nu een wereld van verschil maakt op de lange termijn.
