‘Garbage in, garbage out’. Je krijgt alleen zinnige informatie uit een systeem wanneer je het met de juiste en vooral betrouwbare data voedt. Als organisatie kun je nog zoveel data in huis hebben; als die niet betrouwbaar zijn, heb je er vrij weinig aan. Dat levert bij veel organisaties trouwens de nodige problemen op. Wanneer je met meerdere systemen werkt, kunnen gegevens al snel van elkaar afwijken. En hoe bepaal je dan welke gegevens de juiste zijn? Uiteindelijk heb je data nodig waarop je kunt bouwen om jouw organisatie effectief te sturen.

#1. Handmatig

Nog steeds voeren veel organisaties hun data-analyses handmatig uit. Rapportages worden vaak samengesteld met reusachtige Excel-sheets. Aan dat knip-, kopieer- en plakwerk zijn logischerwijs grote risico’s verbonden. Het kost niet alleen enorm veel tijd en energie, maar het is ook nog eens foutgevoelig. Daardoor zijn die data dus niet honderd procent betrouwbaar. Dat is bepaald niet bevorderlijk voor de kwaliteit van je informatie, maar mensen maken nu eenmaal fouten. Daarom kun je beter vertrouwen op gegevens die geautomatiseerd worden gegenereerd. Dat kan heel simpel op de achtergrond van verschillende applicaties worden gedaan. Zo minimaliseer je de kans dat de data uit de onderliggende systemen niet kloppen en verhoog je de betrouwbaarheid.

#2. Verschillende bronnen

Natuurlijk liggen er altijd fouten op de loer. Je kunt bijvoorbeeld verkeerde data invoeren in de onderliggende systemen. Voor het systeem dat informatie verzamelt, is het moeilijk tot onmogelijk om die fout te herstellen. Uiteindelijk is de output onlosmakelijk verbonden met de input die het systeem aangeleverd krijgt. Maar door de menselijke factor te minimaliseren, krijg je betere en meer betrouwbare data en uiteindelijk dus ook rapportageresultaten. Daarbij is het van belang dat je de juiste bron selecteert om inzicht in je informatie te krijgen. In organisaties komt het (te) vaak voor dat dezelfde data op verschillende locaties worden opgeslagen. Het is maar de vraag of die gegevens (na bewerking door gebruikers) op elke locatie identiek zijn. Je moet dus vaststellen welke databron de juiste is om een betrouwbare analyse te krijgen.

#3. Opschonen

Wanneer je hebt bepaald wat de juiste bron is, is het belangrijk dat die bron ‘schoon’ is. Wanneer je gegevens vervuilen, is het zaak om grote schoonmaak te houden. Zo kun je afwijkende data in kaart brengen en die met geavanceerde software laten corrigeren. Maar dat is nog niet alles. Ook de medewerkers in jouw organisatie moeten ervan doordrongen zijn dat ze correcte en betrouwbare data in de systemen moeten invoeren. Negen van de tien keer wordt datavervuiling veroorzaakt doordat gegevens fout zijn ingevoerd. Daarom is het essentieel om ervoor te zorgen dat je data in één keer goed invoert. Op die manier voorkom je datavervuiling en kun je gegevens analyseren waarmee je jouw organisatie daadwerkelijk vooruit helpt.

Betrouwbare data

Met schone data heb je als organisatie een heuse goudmijn binnen bereik. Betrouwbare data kunnen worden omgezet in bruikbare stuurinformatie die bijdraagt aan een solide bedrijfsvoering. Dan kan het zomaar zo zijn dat ‘garbage in, garbage out’ wordt vervangen door ‘gold in, gold out’. Daarover lees je – naast nog veel meer – in ons redpaper over slimme businessinzichten.

De inzichten die je door datagedreven werken krijgt, zijn eigenlijk onmisbaar om jouw organisatie verantwoord te sturen. Om daarin succesvol te zijn, zul je het voor jou ideale evenwicht in het samenspel van werkwijze, gedrag en IT moeten vinden.

Daarover (en over nog veel meer) gaat het in ons redpaper ‘de buik vol van met enen en nullen’. Daarin vertellen we ook hoe inzichten jouw organisatie kunnen helpen om een verbeterslag te maken. Van formuleren van doelen tot doelgericht en doeltreffend sturen op basis van inzichten; alles komt voorbij op weg naar verhoogde productiviteit.

Download het redpaper


Gerd Strick

"The distance between dreams and reality is called action"

x

JOBS 20

JOBS 20