Data zijn een kostbaar bezit voor organisaties. Het verkrijgen ervan is een uitdaging en het behouden van de kwaliteit ervan nog lastiger. Helaas hebben veel organisaties te maken met onnauwkeurige productinformatie, prijsgegevens en klantinformatie in hun systemen. Zelfs wanneer de informatie accuraat is, is deze vaak niet consistent of gemakkelijk toegankelijk.
Slechte datakwaliteit kan leiden tot problemen in voorspellende analyses, kunstmatige intelligentie en gegevensvisualisatie. Het is hoog tijd dat organisaties opnieuw het belang van kwalitatieve data omarmen. Hoe kun je deze waardering opnieuw ontsteken?
Dieper
Slechte datakwaliteit wordt soms toegeschreven aan technische problemen, maar de uitdagingen gaan veel dieper. Met de overvloed aan data die constant wordt gegenereerd, lijkt het waarborgen van nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie een onoverkomelijke taak. Ondanks technologische inspanningen blijven datakwaliteitsproblemen bestaan.
Om het belang van datakwaliteit te benadrukken, moet je allereerst de bredere gevolgen van slechte datakwaliteit voor de organisatie laten zien. Dit kan worden onderbouwd met bewijs en voorbeelden van situaties waarin datakwaliteitsproblemen hebben geleid tot kosten, reputatierisico en gemiste kansen.
Daarnaast moet je manieren vinden om de zakelijke impact van datakwaliteitsproblemen te meten. Dit is bijvoorbeeld te doen door de invloed van slechte data op marketingcampagnes te illustreren of door te laten zien hoe het ontbreken van datakwaliteit de bruikbaarheid van gegevens, leads en inkomsten beïnvloedt.
Weerspiegelen
Technische en organisatorische uitdagingen gaan hand in hand als het gaat om datakwaliteit. Het is verstandig om teams te creëren die deze aspecten weerspiegelen. Organisaties kunnen teams vormen die bestaan uit vertegenwoordigers van afdelingen die worden beïnvloed door datakwaliteitsproblemen, evenals technische en analytische collega’s. Op deze manier kunnen zowel de organisatorische als technische aspecten van datakwaliteit effectief worden beheerd.
Deze teams kunnen gezamenlijk gebruiksscenario’s identificeren door samen te werken met betrokken afdelingen en de benodigdheden van deze afdelingen in de datakwaliteitsstrategie te integreren. Daarnaast is het belangrijk om duidelijke KPI’s te implementeren om de effectiviteit te meten van initiatieven gericht op datakwaliteit.
Hierbij is een gecentraliseerd gegevensplatform essentieel voor succes. Dit stelt teams in staat om samen te werken aan dezelfde gegevenssets, een gemeenschappelijke taal te ontwikkelen en nauwkeurige, gemakkelijk toegankelijke gegevens te creëren.
3,4 miljard consumenten
Unilever wilde persoonlijke digitale relaties opbouwen met 3,4 miljard consumenten wereldwijd. Deze ambitie omvatte het begrijpen van consumentendata, zoals gedrag, interesses en demografieën, over 38 digitale hubs. Het implementeren van een gecentraliseerd end-to-end-gegevensplatform stelde hen in staat om gegevens efficiënt te beheren en samen te werken aan datakwaliteit, waardoor ze 175 uur per maand aan data-science konden besparen, de creatietijd voor doelgroepen met 98 procent konden verminderen en de data-nauwkeurigheid met de helft konden verbeteren.
Datakwaliteit zou de kern moeten zijn van bedrijfsbeslissingen en groei. Door het belang van datakwaliteit te benadrukken, een strategie te ontwikkelen en samen te werken met multidisciplinaire teams via een gecentraliseerd gegevensplatform, is er waarde te genereren. Datakwaliteit draait om het benutten van gegevens om betere producten te bouwen en nieuwe inzichten te genereren, en dit wordt mogelijk gemaakt door kwaliteitsdata die gemakkelijk toegankelijk en up-to-date is. Op deze manier kun je een diepe waardering voor data binnen de organisatie herontdekken en hernieuwd inzicht krijgen in de mogelijkheden die data biedt.
