Data quality & Trustworthiness: waarom datakwaliteit slechts het begin is

Organisaties streven steeds meer naar datagedreven besluitvorming en het verbeteren van de datakwaliteit is dan een logische eerste stap. Het controleren van veldjes, het valideren van referentielijsten en het opschonen van datasets is inmiddels gemeengoed geworden. Maar wie denkt dat dit voldoende is om als organisatie te kunnen vertrouwen op data, kijkt slechts naar het topje van de ijsberg.

Datakwaliteit is een belangrijk fundament, maar geen einddoel an sich. Het échte werk begint pas wanneer organisaties de stap maken naar informatiekwaliteit en het actief bouwen aan vertrouwen in de gegevens die zij gebruiken.

Datakwaliteit ≠ Informatiekwaliteit

Een eenduidige definitie van datakwaliteit is er niet, maar een algemene vuistregel wel. Je data is high-quality als het geschikt is voor gebruik in een specifieke context. Bekende datakwaliteitsdimensies, zoals accuraatheid, volledigheid, consistentie en tijdigheid, staan beschreven in de DAMA-DMBoK. Deze helpen als leidraad, maar vertellen niets over de betrouwbaarheid van informatie in de context van een strategisch besluit.

Waar datakwaliteit zich vaak beperkt tot individuele datapunten, zoals het invullen van een geboortedatum of postcode, draait informatiekwaliteit om de samenhang en betekenis van die data. Is de combinatie van gegevens logisch en bruikbaar binnen het beoogde proces of rapport? Daar begint het verschil.

Van controle naar context

Veel organisaties hanteren een sterk technisch gedreven aanpak. Scripts controleren velden, validaties draaien op de achtergrond en dashboards monitoren afwijkingen. Absoluut een goede basis! Maar deze aanpak mist vaak de context waarin data wordt toegepast.

Een veld kan op zichzelf juist zijn, maar toch leiden tot een verkeerde conclusie als het niet past binnen de c ontext van het bedrijfsproces. Denk aan een geboortedatum die correct is, maar gecombineerd met een verkeerd contracttype een onterecht klantprofiel oplevert. In dat geval schort het niet aan datakwaliteit, maar aan de informatiekwaliteit. Informatiekwaliteit vraagt dus om meer dan technische checks. Het vereist inzicht in de betekenis van data binnen de bredere context en een vertaling van de onderliggende businesslogica.

Business rules als vertrekpunt

Organisaties die écht willen sturen op betrouwbare informatie, starten niet bij het controleren van data, maar bij het formuleren van de informatiebehoefte. Welke vraag moet worden beantwoord? Welke definities zijn relevant? En welke data-attributen spelen daarbij een rol?

Vanuit die behoefte dienen zogenaamde business rules worden opgesteld: regels die beschrijven wanneer informatie als correct en betrouwbaar mag worden beschouwd. Deze regels gaan vaak verder dan klassieke validaties, omdat ze context en uitzonderingen meenemen. Een voorbeeld: het beoordelen van een woningcontract voor senioren vereist niet alleen een geboortedatum, maar ook inzicht in het type contract, tijdelijke regelingen en eventueel inwonende personen. Pas door al deze elementen mee te nemen, ontstaat een betrouwbaar beeld.

DAMA-DMBoK

De DAMA-DMBoK biedt een bruikbare set dimensies om datakwaliteit te structureren, maar is niet bedoeld als strikte blauwdruk. In de praktijk blijkt de indeling soms kunstmatig: kwaliteitsissues laten zich niet altijd netjes in één dimensie vangen.

De vraag is uiteindelijk niet in welke dimensie een probleem valt, maar of de data voldoet aan het doel waarvoor het bedoeld is. Zelfs data die alle technische eisen afvinkt kan als onbetrouwbaar ervaren worden, als deze niet aansluit bij het algehele b eeld. In dat opzicht is informatiekwaliteit net zozeer een kwestie van beleving als van techniek. Gebruikers moeten erop vertrouwen en dat vertrouwen ontstaat pas als de context correct is.

Vertrouwen is geen output van tooling

Er zijn tools in overvloed, die geschikt zijn om de datakwaliteit te monitoren en optimaliseren. Maar tools zijn hulpmiddelen en geen wondermiddelen. Ze lossen het onderliggende vertrouwen in informatie niet automatisch op. Vertrouwen ontstaat pas wanneer data begrijpelijk, herleidbaar en bruikbaar is. Wanneer medewerkers begrijpen wat cijfers betekenen, hoe ze zijn opgebouwd en waarom ze kloppen, of niet.

Tools ondersteunen in dit proces, bijvoorbeeld wanneer data verspreid is over meerdere systemen of wanneer traditionele DQ-initiatieven tekortschieten. Maar ze komen pas écht tot hun recht als de informatiebehoefte helder is en de volledige context is meegenomen. Dit vraagt om communicatie , transparantie en samenwerking, niet om meer validatieregels,. Ze gaan de data als informatie vertrouwen als er door vertrouwde collega’s wordt aangegeven dat het juiste informatie is, hun vragen goed worden beantwoord, steeds meer mensen het gebruiken en er positief over zijn, ze er bij zijn betrokken, er over wordt gepubliceerd.

Informatie die daadwerkelijk het verschil maakt

Bestuurders willen geen validatierapporten of technische scores zien. Zij willen weten: kan ik vertrouwen op deze cijfers? Is de informatie die ik voor mij heb volledig, correct en bruikbaar voor het besluit dat ik moet nemen? De vertaalslag van data naar betrouwbare informatie vraagt om samenwerking tussen data-experts en business stakeholders. Het draait om het bouwen van een gedeeld begrip: dit is wat de data zegt, dit is waarom dat klopt en dit is wat we ermee kunnen. Zodra die gemeenschappelijke taal er is, ontstaat er ruimte voor vertrouwen. En dat vertrouwen is wat organisatie nodig heeft om met zekerheid te kunnen sturen.

Van veldjes naar vertrouwen

Datakwaliteit is onmisbaar. Maar organisaties die datagedreven willen werken, mogen het daar niet bij laten. Informatiekwaliteit en vooral het vertrouwen erin is waar het uiteindelijk om draait. Dat vraagt om een verschuiving van technische checks naar contextueel inzicht. Van controlelijsten naar business rules en van data naar betekenisvolle informatie. Pas wanneer data begrepen, verklaard en vertrouwd wordt, ontstaat de ruimte voor datagedreven besluitvorming met impact.