Aan de slag: datakwaliteit als groeiversneller

Waarom datakwaliteit belangrijker is dan ooit

Een marketingcampagne gebaseerd op onvolledige klantdata leidt al snel tot een misser: de boodschap bereikt de verkeerde doelgroep, budget wordt verspild en het vertrouwen in de data daalt. Op de financiële afdeling ontstaan fouten in rapportages door dubbele records of verouderde bronnen. Dit soort situaties zorgen niet alleen voor vertraging en frustratie, maar ondermijnen ook het vertrouwen in datagedreven besluitvorming.

In groeiende organisaties waar steeds meer databronnen samenkomen, wordt de kwaliteit van data snel een bottleneck. Je kunt nog zo’n krachtig BI-platform hebben — als de onderliggende data rommelig is, worden inzichten onbetrouwbaar en beslissingen riskant.

Veel data ≠ goede beslissingen

Het klinkt aantrekkelijk: hoe meer data, hoe beter. Maar in de praktijk werkt het vaak anders. Organisaties verzamelen fanatiek data, maar raken vervolgens verdwaald in een oerwoud van tabellen, kolommen en dashboards.

Gebrek aan eenduidige definities en databronnen leidt tot onduidelijkheid en discussie. Teams raken het vertrouwen in de cijfers kwijt en vallen terug op individuele werkbestanden die niet gecontroleerd of gedeeld zijn.

Meer data betekent niet automatisch meer inzicht. Sterker nog: té veel, ongecontroleerde data vertraagt besluitvorming. Medewerkers raken het overzicht kwijt en gaan minder vertrouwen op wat de data je vertelt.

Het motto zou moeten zijn: minder data, maar wél van hoge kwaliteit. Dat is wat organisaties écht vooruithelpt.

Wat is datakwaliteit precies?

Datakwaliteit betekent zorgen dat je data betrouwbaar, bruikbaar en actueel is. Het is de basis voor scherpe analyses, slimme automatisering en onderbouwde besluiten. Goede datakwaliteit draait om vier kernpijlers:

• Betrouwbaarheid – Correcte en controleerbare gegevens
  → Praktijkvraag: Klopt deze informatie? Kunnen we het verifiëren?
• Actualiteit – Data die aansluit bij de realiteit van nu.
  → Praktijkvraag: Is dit de meest recente versie van de waarheid?
• Consistentie – Uniforme definities en formats.
  → Praktijkvraag: Betekent deze term in alle systemen hetzelfde?
• Volledigheid – Geen ontbrekende essentiële waarden
  → Praktijkvraag: Hebben we alle informatie die we nodig hebben?

Zodra je grip hebt op deze basis, wordt data van een frustrerende ruisbron een waardevolle informatiebron.

Praktisch starten met datakwaliteit

Datakwaliteit verbeteren hoeft geen ingewikkeld project te zijn. Kleine stappen kunnen al veel verschil maken. Direct toepasbare acties:

• Voer een data-audit uit.
  → Kijk welke bronnen je hebt, waar inconsistenties zitten en wat kritisch is voor besluitvorming.
• Spreek definities af.
  → Wat bedoelen we precies met ‘klant’? Of ‘omzet’? Leg het vast en zorg dat iedereen dezelfde taal spreekt.
• Werk samen met de business.
  → Betrek afdelingen bij het verbeteren van datakwaliteit. Zij weten vaak het beste wat er mist of wringt.
• Gebruik naming conventions.
  → Een duidelijke structuur in je bestandsnamen en tabellen voorkomt verwarring.
• Zet monitoringtools in.
  → Automatische checks op ontbrekende of afwijkende data besparen tijd én fouten.

Datakwaliteit vraagt aandacht en herhaling. Zo bouw je stap voor stap aan een stevig fundament voor data governance.

Datakwaliteit in de Next Aanpak

Datakwaliteit komt pas echt tot zijn recht wanneer het past binnen een bredere strategie. Daarom werkt MostWare.Next met vier strategische thema’s die samen het fundament vormen.

🧭 Visie & strategie
→ Goede data begint bij een heldere koers. Welke inzichten heb je nodig om de juiste keuzes te maken? Datakwaliteit ondersteunt datagedreven werken en voorkomt dat je stuurt op onderbuikgevoel.

🧩 Organisatie & cultuur
→ Draagvlak is alles. Als collega’s snappen waarom datakwaliteit belangrijk is, gaan ze er vanzelf zorgvuldiger mee om. Wij helpen organisaties om dat bewustzijn te creëren — niet als controle, maar als gezamenlijke verantwoordelijkheid.

🚀 Ontwikkeling & implementatie
→ Datakwaliteit moet ingebakken zitten in processen. Denk aan automatische validaties, slimme koppelingen en duidelijke governance. Zo voorkom je dat het erbij inschiet ‘onder druk van de deadline’.

📈 Innovatie & groei
→ Wil je opschalen, experimenteren of AI inzetten? Dan is betrouwbare data een absolute randvoorwaarde. Zonder kwaliteit geen innovatie en zéker geen vertrouwen in wat de data je vertelt.

In plaats van een lastige klus in de marge, maken wij van datakwaliteit een praktische stap richting meer grip, vertrouwen en impact.

Samenvattend: klein beginnen, slim groeien

Datakwaliteit is geen alles-of-niets-project. Je hoeft niet morgen alles perfect te hebben. Maar als je vandaag begint met bewuster omgaan met je data, leg je wél de basis voor betere analyses, snellere besluiten en meer vertrouwen in je werk.

Betrouwbare data is de sleutel tot vertrouwen, snelheid en impact.

Veelgestelde vragen over datakwaliteit

1. Wat is datakwaliteit en waarom is het belangrijk voor mijn organisatie?

Datakwaliteit gaat over de betrouwbaarheid, actualiteit, consistentie en volledigheid van je data. Zonder goede datakwaliteit loop je het risico op verkeerde beslissingen, inefficiënte processen en verlies van vertrouwen bij medewerkers én klanten.

2. Hoe verbeter ik de datakwaliteit in mijn organisatie?

Begin met een data-audit, spreek duidelijke definities af en werk samen met de business. Het meten van datakwaliteit gebeurt vaak aan de hand van dimensies zoals nauwkeurigheid, volledigheid, actualiteit, consistentie, validiteit en uniekheid. Kleine stappen, zoals het inzetten van monitoringtools en naming conventions, kunnen al veel impact hebben.

3. Wat zijn de risico’s van werken met slechte datakwaliteit?

Slechte datakwaliteit ondermijnt het vertrouwen in data en werkt verlammend voor de hele organisatie. Het leidt tot foutieve analyses, trage besluitvorming, frustratie bij medewerkers, klantverlies en gemiste groeikansen. Innovatie stagneert, omdat niemand durft te bouwen op wankele cijfers.

4. Wie is verantwoordelijk voor datakwaliteit binnen een organisatie?

Datakwaliteit is een gedeelde verantwoordelijkheid. Het begint bij strategie en leiderschap, maar vereist ook samenwerking tussen data-analisten, IT, en de business. Datakwaliteit is een gedeelde verantwoordelijkheid. Het begint bij visie en leiderschap, maar vraagt om nauwe samenwerking tussen data-analisten, IT en de business om écht waarde te creëren.

5. Hoe helpt MostWare.Next bij het verbeteren van datakwaliteit?

MostWare.Next integreert datakwaliteit in elk strategische thema van de holistische Next Aanpak: Visie & Strategie, Organisatie & Cultuur, Ontwikkeling & Implementatie, en Innovatie & Groei. Zo maken we van datakwaliteit een praktische hefboom voor duurzame groei.