Vijf mythes over datakwaliteit en waarom ze je geld kosten

Iedereen roept dat ze datagedreven willen werken. Dat is een mooi streven. Maar als je data niet klopt, dan werk je níet datagedreven. Dan werk je louter op goed geluk, alleen ziet het er wat fancier uit in een dashboard.

In veel organisaties leeft het idee dat datakwaliteit een technisch probleem is. Iets wat je een keer fixt, of iets waar IT wel voor zorgt. Dat is een misvatting. Hieronder vijf mythes die wij vaak tegenkomen, met daaronder wat je wél moet weten.

1. Datakwaliteit is iets voor het datawarehouse…

Ouderwetse gedachte. Data zit allang niet meer alleen in je back-end. Je hebt cloud, API’s, spreadsheets, mailbijlagen, externe bronnen. Alles stroomt door elkaar. En slechte data stopt niet bij de grens van je warehouse. Die reist vrolijk door richting je dashboards, je klanten, je besluiten. Wat je nodig hebt: een aanpak die werkt over je hele dataketen heen, van bron tot rapport.

2. Als we het eenmaal goed hebben ingericht, zijn we klaar…

Ook niet. Data ‘leeft’ en is constant in beweging. Processen veranderen. Gebruikers maken fouten. Systemen schuiven. Wetgeving wijzigt. Alles beweegt. Als je denkt dat één schoonmaakactie genoeg is, kun je net zo goed de voordeur open laten staan en hopen dat het huis schoon blijft. Wat je nodig hebt: datakwaliteit als doorlopend proces. Monitoring, afspraken, terugkoppeling.

3. Datakwaliteit is iets voor IT…

Nou, nee dus. Iedereen vult data in. Iedereen gebruikt het. Iedereen maakt fouten. En iedereen moet dus ook begrijpen waarom datakwaliteit ertoe doet. Als je het alleen bij IT neerlegt, krijg je precies wat je vreest: een technische oplossing zonder draagvlak. Wat je nodig hebt: gedeeld eigenaarschap. Business + IT. Anders gaat het niet werken.

4. Data quality tools zijn te ingewikkeld…

Klopt, sommigen wel. Maar dat is een keuze. Er zijn genoeg tools die wél begrijpelijk zijn voor niet-techneuten. Sterker nog: de beste oplossingen zijn gebouwd met gebruikers in gedachten. Dat zijn mensen die met Excel werken, die rapporten maken, die beslissingen nemen. Wat je nodig hebt: tooling die bruikbaar is zonder handleiding van 80 pagina’s.

5. Investeren in datakwaliteit is te duur…

Weet je wat écht duur is? Slechte beslissingen. Rapporten waar niemand op vertrouwt. Handmatig Excel-werk omdat systemen niet kloppen. Gemiste kansen omdat je de signalen niet herkent. Volgens Gartner kost slechte data gemiddeld $12,8 miljoen per jaar. (Bron: Gartner, geciteerd in Qlik – Definitive Guide to Data Quality, 2024). Dat is geen tooling-probleem. Dat is een stuurprobleem. Wat je nodig hebt: geen businesscase voor tooling, maar een businesscase voor vertrouwen.

QuickScan Datavolwassenheid of Data APK

Data is pas waardevol als je erop durft te vertrouwen. En vertrouwen krijg je alleen als de basis klopt. Niet eenmalig. Niet alleen bij IT. Maar structureel, organisatie breed. Dus ja, begin met een goede check. Onze Data APK bijvoorbeeld. Daarmee prik je door de mythes heen.

Wil je dat we je daarbij helpen? Laat het ons weten. Hier kun je een whitepaper van Qlik downloaden over dit onderwerp.

Nog een suggestie. Wil je weten waar je organisatie staat? Doe de QuickScan Datavolwassenheid, daarmee heb je binnen 5 tot 7 minuten helder hoe data binnen jouw organisatie wordt gebruikt. Geen oordeel, geen adviesrapport. Een indicatie om wellicht de eerste, of volgende stappen te zetten.

Veelgestelde vragen over datakwaliteit