10 tips om de datakwaliteit van jouw organisatie te verbeteren

Niet wéér een discussie over welke cijfers nu eigenlijk kloppen.

Slechte datakwaliteit kost je niet alleen tijd en energie, maar ook je geloofwaardigheid als data-professional. Het goede nieuws? Er is wél iets aan te doen. Met een paar slimme aanpassingen maak je van je data een betrouwbare bondgenoot en jezelf de strategische sparringpartner die je wilt zijn.

💡Hier zijn 10 praktische tips om direct mee aan de slag te gaan:

1. Maak afspraken over definities

Als jij iets anders onder een term verstaat dan je collega’s, dan gaat het gegarandeerd mis in de rapportages. Leg belangrijke termen vast, bijvoorbeeld in een ‘datawoordenboek’, en zorg dat iedereen hetzelfde bedoelt bij dezelfde KPI. Dit voorkomt eindeloze discussies en geeft je tijd terug voor wat echt belangrijk is: analyse in plaats van uitleg.

2. Werk met één centrale bron van waarheid

Excel-bestanden op verschillende schijven, Power BI-rapporten met handmatige exports, en niemand weet nog wat de ‘juiste’ data is. Door data bronnen te koppelen in een centrale data laag (zoals een dataplatform of datawarehouse), voorkom je dat mensen met verschillende versies van de waarheid werken. Eentje waar iedereen op kan vertrouwen.

3. Automatiseer je datavoorbereiding

Urenlang dezelfde exports draaien, kolommen omzetten, foutjes corrigeren… dat kan slimmer. Met Microsoft Fabric – een end-to-end analyseplatform dat de hele data workflow integreert – kun je deze stappen niet alleen automatiseren, maar ook naadloos samenwerken tussen verschillende databronnen. Geen losse Excel-bestanden meer, maar één geïntegreerd platform waar data, analyse en rapportage samenkomen. Het resultaat? Tot 70% minder tijd kwijt aan datavoorbereiding en 100% meer vertrouwen in je cijfers.

4. Valideer je data bij binnenkomst

Check je data zodra die binnenkomt – niet pas als het fout gaat. Denk aan simpele controles: staan er rare waardes in? Ontbreken er verplichte velden? Heeft een kolom plotseling een ander format? Door je datastromen te valideren bij de bron, houd je de rommel buiten de deur en bespaar je enorm veel tijd in je data-analyse verderop in het proces.

5. Documenteer je databronnen en transformaties

Je weet zelf precies hoe die kolom is opgebouwd. Totdat je twee weken later opnieuw moet uitleggen wat je toen ook alweer had gedaan. Documentatie helpt niet alleen jezelf, maar maakt het ook voor collega’s makkelijker om met je werk verder te bouwen. Geen black boxes meer of nachtmerries dat je plotseling ziek wordt en niemand je werk kan overnemen.

6. Train collega’s in datagebruik

Iemand trekt totaal de verkeerde conclusie uit je strakke dashboard. Ai. Vaak ligt dat aan gebrek aan datavaardigheid bij de gebruiker. Investeer in korte training of begeleiding voor collega’s. Wanneer iedereen snapt hoe de data moet worden gelezen, wordt jouw werk een stuk waardevoller (en minder frustrerend). Bovendien positioneer je jezelf als expert, niet alleen als rapportagemachine.

7. Maak datakwaliteit zichtbaar met dashboards

Wat je meet, kun je verbeteren. Dus waarom zou je datakwaliteit niet zelf tracken? Denk aan datavolledigheid, foutpercentages of verwerkingstijd. Maak het zichtbaar met een intern dashboard. Misschien niet heel sexy. Maar wel super effectief en het helpt je om intern draagvlak te creëren bij het management voor verbeteringen waar jij al lang op hamert.

8. Gebruik datakwaliteit als gespreksonderwerp met management

Datakwaliteit klinkt misschien technisch, maar de gevolgen zijn keihard voelbaar in de business. Spreek de taal van het management: vertaal dataproblemen naar omzetverlies, klanttevredenheid en gemiste kansen. Laat zien wat slechte data kost – en wat goede data oplevert. Een fout voorkomen is vaak goedkoper dan achteraf repareren, en door deze vertaalslag te maken, positioneer jij jezelf als strategische gesprekspartner.

9. Stel een data eigenaarschap vast

Als iedereen verantwoordelijk is voor datakwaliteit, is eigenlijk niemand dat. Wijs daarom iemand aan die het eigenaarschap draagt. Het gaat erom dat iemand overzicht houdt, beleid opstelt en vragen kan beantwoorden. Iemand die wildgroei voorkomt. En waarom zou dat niet jij kunnen zijn? Het is een kans om jezelf te profileren en je rol te verbreden naar een meer strategische positie.

10. Begin klein en verbeter iteratief

Je hoeft niet meteen een volledig datakwaliteitsprogramma op te zetten. Begin klein: pak één databron, één proces, één rapportage. Maak het daar beter. Laat zien wat het oplevert. En bouw daarop verder. Zo boek je snel zichtbare resultaten – en houd je het behapbaar voor jezelf én je organisatie.

🎁Bonus: Omarm het Compounding Effect
Elke kleine verbetering in datakwaliteit werkt door in het hele proces. Als je de invoer van data met 10% verbetert, wordt je analyse niet 10% maar misschien wel 50% betrouwbaarder. Waarom? Omdat fouten zich opstapelen en versterken in elke stap van het dataproces. Dit is het krachtige ‘Compounding Effect’ dat wij bij MostWare.Next dagelijks zien: kleine, consistente verbeteringen leiden tot exponentiële resultaten over tijd. Zo zet jij data om in bedrijfswaarde die steeds verder groeit.

Van Excel-jongleur naar data-strateeg

De reis naar betere datakwaliteit begint vaak eenzaam. Jij ziet het probleem, maar krijgt moeilijk anderen mee. Maar blijf volhouden. Met elke verbetering die je doorvoert – die eerste geautomatiseerde rapportage zonder fouten, dat dashboard dat eindelijk écht gebruikt wordt – win je terrein. Langzaam maar zeker verandert het gesprek. Collega’s komen naar je toe met vragen over data, niet alleen verzoeken voor rapporten. Het management begint te luisteren naar je aanbevelingen. En voordat je het weet, is datakwaliteit niet meer jouw eenzame missie, maar een gedeelde prioriteit. En jij groeit van de persoon die eeuwig brandjes blust naar de strategische adviseur die de organisatie door datagedreven inzichten vooruit helpt.