‘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 is, 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. Van handmatig naar geautomatiseerd
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 stevige risico’s verbonden. Het kost niet alleen enorm veel tijd en energie, maar het is ook nog eens foutgevoelig. Daardoor is 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. Een applicatie als Power BI kan dat op de achtergrond heel simpel voor je doen. Zo minimaliseer je de kans dat de data uit de onderliggende systemen niet klopt en verhoog je de betrouwbaarheid.
#2. Geen verschillende bronnen: 'single source of truth'
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 data en dus ook meer betrouwbare 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 wordt 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, die data!
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 dataschoonmaak te houden. 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’. En laten we eerlijk zijn: wie wil dat nou niet?
