Gedeelde definities
Teams werken vanuit vastgelegde begrippen en kwaliteitsafspraken.
Datakwaliteit verbeteren
Zorg dat dashboards en AI kunnen bouwen op data die klopt en bruikbaar blijft.
Ontbrekende waarden, verschillende definities en gewijzigde bronsystemen maken data onbetrouwbaar. Problemen worden vaak pas zichtbaar in een rapportage of model. Een gerichte aanpak maakt datakwaliteit meetbaar en belegt verantwoordelijkheid voor verbetering.
Van losse mogelijkheid naar bruikbare toepassing
De toepassing krijgt pas betekenis wanneer deze aansluit op een concrete taak en op de informatie die daarvoor beschikbaar is.
Kwaliteit wordt beoordeeld vanuit het doel waarvoor de data wordt gebruikt. Daarom bepalen we vooraf wat de oplossing wel en niet moet doen, hoe de uitkomst wordt gecontroleerd en wie verantwoordelijk blijft.
Wat het oplevert
Verantwoordelijkheid beleggen
Het wordt duidelijk wie data beheert en wie verbeteringen oppakt.
Betrouwbare toepassingen
Dashboards en AI kunnen bouwen op data die geschikt is voor het beoogde gebruik.
Onze aanpak
-
Gebruik bepalen
We starten bij de rapportage of toepassing waarvoor de data nodig is.
-
Data en definities onderzoeken
We brengen bronnen, eigenaarschap en kwaliteitsproblemen in kaart.
-
Afspraken en controles inrichten
We leggen definities vast en maken kwaliteit meetbaar.
-
Verbeteringen uitvoeren
We pakken oorzaken aan in bron, verwerking of gebruik.
-
Blijven monitoren
We signaleren wanneer kwaliteit of definities veranderen.
Aansluitend op jouw organisatie
Deze service is relevant voor organisaties die betrouwbare rapportages en AI-toepassingen nodig hebben. De precieze inrichting hangt af van het proces, de beschikbare data en de risico's van de toepassing.
We beginnen daarom met een afgebakende toepassing en breiden alleen uit wanneer de eerste inrichting in de praktijk werkt.
Andere oplossingen
Eén dataplatform voor versnipperde bronnenBreng data uit losse systemen samen op één plek waar iedereen dezelfde cijfers ziet.
Dashboard voor de dagelijkse bedrijfsvoeringZie op één scherm hoe het ervoor staat, zonder eerst rapportages te bouwen.
Voorspellen wanneer onderhoud nodig isOnderhoud plannen op basis van wat de data zegt, niet op een vaste kalender.
Veelgestelde vragen
Deze service richt zich op het volgende vraagstuk: een gerichte aanpak maakt datakwaliteit meetbaar en belegt verantwoordelijkheid voor verbetering. De precieze werking hangt af van het proces en de beschikbare data.
De service kan relevant zijn voor organisaties die betrouwbare rapportages en AI-toepassingen nodig hebben. Een concrete behoefte en bruikbare informatie zijn belangrijker dan de omvang van de organisatie.
Dat hangt af van de gekozen toepassing. We beginnen bij de vraag die moet worden ondersteund en bepalen daarna welke gegevens of bronnen daarvoor noodzakelijk en geschikt zijn.
Nee. Voor vaste, voorspelbare taken kan reguliere automatisering voldoende zijn. We kiezen het eenvoudigste middel dat het vraagstuk goed ondersteunt en voegen alleen complexiteit toe wanneer dat nodig is.
We bakenen de toepassing af, toetsen de uitkomsten met gebruikers en richten passende controle in. Na ingebruikname volgen we de werking en passen we de oplossing aan wanneer data, gebruik of context verandert.
Ontdek wat datakwaliteit verbeteren voor jouw organisatie kan betekenen
Wil je onderzoeken waar datakwaliteit verbeteren een logisch startpunt heeft? We brengen het vraagstuk, de beschikbare informatie en de randvoorwaarden samen in kaart.