Strategische doelen zoals operational excellence en datagedreven besluitvorming staan hoog op de agenda van organisaties. Ondanks grote investeringen in data, dashboards en systemen blijft snelle besluitvorming vaak uit. Een belangrijke reden? Lage datakwaliteit. Organisaties kunnen pas écht slagvaardig opereren door het verbeteren van datakwaliteit tot topprioriteit te maken.
Datakwaliteit zegt iets over de mate waarin data geschikt is voor het doel waarvoor het dient. Verstoringen in het productieproces, ontevreden klanten of informatie voor medewerkers die onvolledig of niet juist is. Issues die vaak te relateren zijn aan slechte datakwaliteit. Uit onderzoek van Gartner blijkt dat slechte datakwaliteit organisaties gemiddeld bijna 13 miljoen dollar per jaar kost. Daarnaast vertrouwt 67% van de organisaties hun eigen data niet volledig als basis voor besluitvorming (Precisely, 2024).
Organisaties kunnen pas effectief sturen op basis van data wanneer data volledig en accuraat is. Om dit te realiseren zijn goed ingerichte processen essentieel, omdat processen de bron zijn van de data. Een consistente en correcte invoer van gegevens en goed opgeleide medewerkers zijn hierbij eveneens cruciaal.
In dit artikel bespreken we vijf redenen waarom het voor organisaties van cruciaal belang is om nu te investeren in het verbeteren van datakwaliteit.
De toename in regelgeving rondom datamanagement, zoals de AVG, Good Practice Controls en de Digital Operational Resilience Act (DORA), verplicht bedrijven om strikt datamanagement te hanteren. Lage datakwaliteit leidt tot inconsistenties en een gebrek aan transparantie, waardoor het moeilijker wordt om te bewijzen dat bedrijven aan deze wettelijke vereisten voldoen. In het geval van een hoge datakwaliteit kunnen organisaties ook inzicht krijgen hoe ze zelf om gaan met privacygevoelige data.
Slechte data leidt tot inefficiëntie, hogere kosten en verminderde productiviteit. Rapportages moeten worden herzien, omdat databronnen niet betrouwbaar zijn en dashboards verliezen hun waarde als ze gebaseerd zijn op incorrecte of inconsistente gegevens. Dit leidt ertoe dat teams kostbare uren verspillen aan het werken met onjuiste gegevens. Bijvoorbeeld, als het telefoonnummer van een klant niet klopt, moeten medewerkers extra tijd spenderen om dit recht te zetten. Hoogwaardige datakwaliteit zorgt voor efficiëntere besluitvorming en kostenbesparingen.
Wanneer organisaties beslissingen nemen op basis van beschikbare data die niet klopt, kan dit tot verkeerde keuzes leiden. Het maken van beslissingen op basis van betrouwbare data vraagt om een heldere governance structuur. Bedrijven moeten kunnen aantonen waar hun data vandaan komt, hoe deze wordt verwerkt en hoe ze ervoor zorgen dat de data betrouwbaar blijft. Het opzetten van duidelijke documentatie, richtlijnen en training van medewerkers is hierin cruciaal. Zo wordt de betrouwbaarheid van data geborgd en kunnen managers erop vertrouwen dat hun (strategische) beslissingen zijn gebaseerd op de juiste informatie.
In een voortdurend veranderende markt is het essentieel om niet alleen op veranderingen te reageren, maar ook om ze te kunnen voorspellen. Het draaien van prognoses en plannen voor de toekomst is echter alleen mogelijk met betrouwbare data. Hiermee vergroten organisaties hun wendbaarheid. Het stelt organisaties in staat om bijvoorbeeld sales- en recruitmentfunnels te optimaliseren en snel in te spelen op nieuwe kansen. Bedrijven die hierop kunnen vertrouwen, hebben een voordeel ten opzichte van concurrenten die hun voorspellingen mogelijk baseren op onbetrouwbare of incomplete gegevens.
Organisaties investeren flink in AI, maar AI-toepassingen zoals klantanalyses zijn net zo goed als de data waarop ze vertrouwen. Een AI-model met slechte data produceert slechte output. Dit kan het gebruik van deze technologie ineffectief of zelfs schadelijk maken. Maar 12% van de organisaties (Precisely, 2024) geeft aan dat hun datakwaliteit en -toegankelijkheid voldoende is voor het effectief implementeren van AI. Om AI succesvol toe te passen, moeten bedrijven ervoor zorgen dat hun data, de input, correct en betrouwbaar is. Bedrijven die investeren in datakwaliteit halen het maximale uit AI en zorgen voor betrouwbare resultaten.
Met hoogwaardige datakwaliteit kunnen organisaties sneller en nauwkeuriger beslissingen nemen. Data vormt nu de sleutel tot succes, vergelijkbaar met de rol die computers ooit in bedrijfsprocessen speelden.
Wilt u meer weten over hoe wij uw data omzetten in betrouwbare inzichten? Neem dan vandaag nog contact op.