Volledige, juiste, geschikte én actuele gegevens zijn van onschatbare waarde voor een gestroomlijnde operatie. Dat besef dringt gelukkig tot bedrijven door. Het optimaliseren en op peil houden van de datakwaliteit vereist een goed plan en discipline. Ad hoc verbeter acties werken alleen op korte termijn en leiden tot het jojo-effect op lange termijn.
Type 2 Solutions heeft veel ervaring met de optimalisatie van bedrijfsgegevens. “We krijgen daarover dagelijks vragen van bedrijven. Dat is positief, en keihard nodig in een wereld waar het niet op orde hebben van gegevens kan leiden tot grote problemen en zelfs boetes,”, aldus Jack de Hamer, datamanagement specialist bij Type 2 Solutions.
“ Digitalisering en steeds hogere eisen van webshops zoals bol.com en alibaba zijn een sterke drijfveer voor bedrijven om naar de kwaliteit van hun data te kijken. De basisgegevens zijn vaak wel eenmalig beschikbaar te stellen, maar de kwaliteit en de volledigheid ervan laat sterk te wensen over. Er is geen proces voorhanden om de gegevens continu juist en actueel te houden. ”
Onvoldoende kennis over aanpak
De Hamer signaleert dat ondernemers onvoldoende weten hoe ze deze datakwaliteit moeten optimaliseren.
“Eén keer fixen voor een specifieke klant volstaat niet. Je kunt als bedrijf beter investeren in een oplossing voor de lange termijn.” De Hamer doelt op datakwaliteit monitoring software. Daarmee is de kwaliteit van enorme hoeveelheden gegevens continu in de gaten te houden en krijgt de verantwoordelijke direct een seintje als er uitzonderingen zijn.
De Hamer zegt wel te begrijpen dat het optimaliseren van data niet tot de kernactiviteit van een groot aantal bedrijven behoort. “Een producent is gewend om iets te maken en daarop zijn alle processen gericht. Het optimaliseren en uitwisselen van data vereist andere kennis en vaardigheden.”
‘Voorkom rotten van binnenuit’
Datakwaliteit optimalisatie is een continu proces. “Optimaliseer je eenmalig dan zit je binnen no time weer op hetzelfde niveau als voorheen of erger! Gegevens zijn continu in beweging en het is belangrijk om steeds de kwaliteit te controleren en indien noodzakelijk te verbeteren.
In die zin is het te vergelijken met het bijhouden van houtwerk buiten. Door regelmatige controle en periodiek onderhoud ziet de gevel er fraaier uit. Aanvullend verhoog je er de levensduur van. Maar tegelijkertijd voorkom je met deze aanpak ook de vervelende gevolgen, zoals houtrot en inregenen, die kunnen ontstaan door slecht onderhoud.”
Strategisch voordeel
Het is niet eenvoudig om een prijskaartje te hangen aan ‘slecht’ onderhoud. Dit wordt volgens Hamer sterk beïnvloed door de gevolgen ervan. “De kosten kunnen variëren van enkele euro’s per klant als post retour komt tot duizenden of honderdduizenden euro’s schade ten gevolge van onjuiste gegevens op een factuur, douanedocument of etiket.”
Toch zouden bedrijven zich volgens hem niet moeten focussen op een concreet bedrag. “Ik denk dat het beter is als bedrijven hun datakwaliteit willen waarborgen om een strategisch voordeel te behalen met het oog op het behouden van klanten of het binnenhalen van nieuwe afnemers.”
Voorbeeld uit de praktijk: NedZink
Een goed voorbeeld van een bedrijf dat de stap heeft gezet naar het optimaliseren van de eigen datakwaliteit is NedZink.
Enkele grote klanten verzochten NedZink om data met behulp van EDI uit te wisselen. Al vrij snel na de start van het project kwam NedZink tot de conclusie dat de basisdata onvoldoende correct was. Bij intern gebruik zorgde dat voor enkele extra handelingen, maar een externe klant zou dit niet accepteren.
NedZink besloot de zaken grondig aan te pakken en het optimaliseren van de datakwaliteit tot een standaard onderdeel van de invoerdiscipline te maken. De repeterende acties hebben samen met de inzet van een datakwaliteit monitor tot een enorme kwaliteit boost geleid.
Het resultaat van de actie en snelheid waarmee het project werd uitgevoerd was zelfs dat NedZink eerder klaar was voor de data-uitwisseling dan de klanten.
Direct aan de slag met Datakwaliteit?
Jack de Hamer formuleerde op basis van zijn jarenlange ervaring 5 stappen die u helpen grip te krijgen op uw data:
Stap 1. Bepaal de gegevensverzameling en de elementen daarbinnen die u wilt optimaliseren
Stap 2. Bepaal per gegevenselement de regels die van toepassing zijn en automatiseer de controles
Stap 3. Stel per gegevensverzameling één persoon aan die verantwoordelijk is voor de optimalisatie
Stap 4. Controleer geautomatiseerd de gegevens op basis van de definitie en bewaar het resultaat
Stap 5. Corrigeer de uitzonderingen en pas waar en wanneer nodig de scope en definitie aan
Verder lezen? Klik op onderstaande button om het hele artikel te lezen.
Datakwaliteit Scan
Wilt u aan de slag met datakwaliteit? Wij bieden een datakwaliteit scan aan om u op weg te helpen.
Bij deze scan volgens wij ons 5 stappen plan en werken volgens een bewezen aanpak. In 5 dagen tijd bieden wij u een data management advies en tonen wij u de resultaten van de data analyse in de Datakwaliteit Monitor.
Demo datakwaliteit dashboard
Met datakwaliteit monitoring software is de kwaliteit van enorme hoeveelheden gegevens continu in de gaten te houden en krijgt de verantwoordelijke direct een seintje als er uitzonderingen zijn.
Door een datakwaliteit dashboard in te zetten kiest u voor een oplossing voor de lange termijn die u strategisch voordeel oplevert.
Weten hoe dat werkt? Probeer de Datakwaliteit Monitor uit en doe de demo.
Eichholtz en datakwaliteit
Eichholtz gebruikt dagelijks de Datakwaliteit Monitor om de kwaliteit van de customers, contacts en vendors data te monitoren, te beheren en gericht te optimaliseren.
“In het ERP liepen we tegen zoveel vervuiling aan. We zaten met de datakwaliteit. Na een datakwaliteit scan uitgevoerd door Type 2 Solutions wisten we zo gaan we het doen en we starten met customers,” vertelt Jeroen Raijmakers Directeur IT bij Eichholtz.
Interview met Jeroen Raijmakers, Directeur IT bij Eichholtz.
Bedankt voor uw bezoek! ICT & Logistiek 2024 
T2S sponsor Benchmarking OK congres