Datakwaliteit verwijst naar de geschiktheid van gegevens voor het beoogde gebruik op dimensies zoals nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie, tijdigheid en geldigheid. Hoogwaardige gegevens vertegenwoordigen nauwkeurig de entiteiten uit de werkelijkheid die ze beschrijven, zijn compleet zonder kritieke hiaten, zijn consistent over verschillende systemen en representaties, en zijn voldoende actueel voor de beslissingen die ze ondersteunen. Datakwaliteit is geen absolute norm — het wordt gedefinieerd ten opzichte van de specifieke doeleinden waarvoor gegevens worden gebruikt.
Waarom dit belangrijk is
Slechte datakwaliteit is de meest voorkomende oorzaak van onbetrouwbare managementrapportage. Wanneer brongegevens onnauwkeurig, onvolledig of inconsistent gedefinieerd zijn, kan geen enkele investering in rapportage-infrastructuur betrouwbare outputs produceren — garbage in, garbage out. Het handhaven van hoge datakwaliteit vereist voortdurende aandacht: proactieve validatiecontroles, duidelijk eigenaarschap voor kwaliteitsproblemen en regelmatige datakwaliteitsbeoordelingen om problemen te detecteren en te corrigeren voordat ze doorwerken in managementrapporten.
Gerelateerde begrippen
Gerelateerde inhoud
Wordt toegevoegd wanneer relevante Knowledge Hub-artikelen worden gepubliceerd