Start nu met datakwaliteit!

Datagedreven sturen en datakwaliteit

Willen jullie ook datagedreven sturen? Afgelopen maand heb ik een workshop gegeven tijdens ons event “Datagedreven innovatie en focus”. Ik heb toen verteld over de relatie tussen datagedreven sturen en datakwaliteit. Datakwaliteit is een essentieel concept binnen datagedreven sturen. Als je vertrouwt op data, dan moet die data wel correct zijn! En hoe meer datagedreven je wordt, hoe belangrijker de kwaliteit.

Bedenk eens dat een KPI aangeeft dat de verkoop van een product al tijden niet goed gaat en je besluit om die productlijn af te stoten. Dan wil je niet dat je later uitvindt dat de verkoop uitstekend was, maar de data niet goed. Wil je datagedreven sturen, dan moet je ook de datakwaliteit verbeteren!

Hoe start je?

Wil je direct starten, dan kan je zeven stappen volgen:

1. Doe een quickscan van je belangrijkste data;
2. Selecteer het belangrijkste probleem;
3. Stel een team samen uit de staande organisatie met minimaal één data eigenaar, data steward en inhoudelijk deskundige;
4. Stel data definities vast, leg de RACI matrix vast en definieer datakwaliteitcriteria;
5. Meet en analyseer de datakwaliteit;
6. Los het probleem op;
7. Implementeer maatregelen zodat het probleem zich niet meer voordoet.

Hoe nu verder?

Jouw organisatie heeft nu één succesverhaal, maar je hebt waarschijnlijk nog een paar datakwaliteitproblemen. Daarnaast is datakwaliteit niet een project, maar je moet datakwaliteit volledig integreren op het gebied van processen, mensen en ICT. Datakwaliteit is niet opgelost na één project, maar behoeft constant aandacht. Je moet blijven meten en analyseren, zodat je er niet na een tijd achter komt dat je weer terug bij af bent.

In de volgende fase zal je daarom de organisatie via een ADKAR-methode mee moeten nemen in het creëren van “data awareness”, het borgen van datakwaliteit en het implementeren van een (virtuele) data governance organisatie.