5 Kenmerken van gegevenskwaliteit

Gegevenskwaliteit is van cruciaal belang – het beoordeelt of informatie in een bepaalde context (zoals gegevensanalyse, bijvoorbeeld) zijn doel kan dienen. Dus, hoe bepaalt u de kwaliteit van een bepaalde set informatie? Er zijn kenmerken van gegevenskwaliteit waarvan u op de hoogte moet zijn.

Er zijn vijf kenmerken die u zult vinden binnen gegevenskwaliteit: nauwkeurigheid, volledigheid, betrouwbaarheid, relevantie en tijdigheid – lees verder voor meer informatie.

• Nauwkeurigheid
• Volledigheid
• Betrouwbaarheid
• Relevantie
• Tijdigheid

Nauwkeurigheid

Zoals de naam al zegt, betekent dit kenmerk van gegevenskwaliteit dat de informatie juist is. Om te bepalen of gegevens accuraat zijn of niet, moet u zich afvragen of de informatie een realistische situatie weergeeft. Bijvoorbeeld, in de wereld van de financiële dienstverlening, heeft een klant werkelijk 1 miljoen dollar op zijn bankrekening?

Nauwkeurigheid is een cruciaal kenmerk van gegevenskwaliteit, omdat onnauwkeurige informatie aanzienlijke problemen kan veroorzaken met ernstige gevolgen. We gebruiken het bovenstaande voorbeeld – als er een fout in de bankrekening van een klant staat, kan dat komen doordat iemand er zonder zijn medeweten toegang toe heeft gekregen.

Volledigheid

“Volledigheid” heeft betrekking op hoe volledig de informatie is. Wanneer u naar de volledigheid van gegevens kijkt, moet u zich afvragen of alle gegevens die u nodig hebt, beschikbaar zijn; u hebt misschien de voor- en achternaam van een klant nodig, maar de tweede initiaal kan optioneel zijn.

Waarom is volledigheid belangrijk als kenmerk van gegevenskwaliteit? Als informatie onvolledig is, kan ze onbruikbaar zijn. Laten we zeggen dat u een mailing verstuurt. U hebt de achternaam van een klant nodig om er zeker van te zijn dat de post naar het juiste adres gaat – zonder die achternaam zijn de gegevens onvolledig.

Betrouwbaarheid

In het rijk van datakwaliteitskenmerken betekent betrouwbaarheid dat een stuk informatie niet in tegenspraak is met een ander stuk informatie in een andere bron of een ander systeem. We gebruiken een voorbeeld uit de gezondheidszorg; als de verjaardag van een patiënt in het ene systeem 1 januari 1970 is, maar in het andere 13 juni 1973, is de informatie onbetrouwbaar.

Betrouwbaarheid is een essentieel kenmerk van gegevenskwaliteit. Als stukjes informatie elkaar tegenspreken, kun je de gegevens niet vertrouwen. U zou een fout kunnen maken die uw bedrijf geld en reputatieschade kan kosten.

Relevantie

Wanneer u naar kenmerken van gegevenskwaliteit kijkt, komt relevantie om de hoek kijken omdat er een goede reden moet zijn waarom u deze informatie überhaupt verzamelt. U moet zich afvragen of u deze informatie echt nodig hebt, of dat u ze alleen maar verzamelt omwille van de informatie.

Waarom is relevantie van belang als kenmerk van gegevenskwaliteit? Als u irrelevante informatie verzamelt, verspilt u niet alleen tijd, maar ook geld. Uw analyses zullen niet zo waardevol zijn.

Timeliness

Timeliness, zoals de naam al zegt, heeft betrekking op de actualiteit van de informatie. Als het in het afgelopen uur is verzameld, dan is het actueel – tenzij er nieuwe informatie is binnengekomen die eerdere informatie onbruikbaar maakt.

De actualiteit van informatie is een belangrijk kenmerk van gegevenskwaliteit, omdat informatie die niet tijdig is, ertoe kan leiden dat mensen de verkeerde beslissingen nemen. Dat kost organisaties op zijn beurt tijd, geld en reputatieschade.

“Actualiteit is een belangrijk kenmerk van gegevenskwaliteit – verouderde informatie kost bedrijven tijd en geld”

In de huidige bedrijfsomgeving zorgen kenmerken van gegevenskwaliteit ervoor dat u het meeste uit uw informatie haalt. Als uw informatie niet aan deze normen voldoet, is ze niet waardevol. Lees meer in ons eBook: 4 Manieren om datakwaliteit te meten