Wat gebeurt er als organisaties data delen die niet betrouwbaar is? In federatieve datastelsels, waar meerdere organisaties informatie uitwisselen zonder centrale opslag, is datakwaliteit cruciaal. Zonder betrouwbare data ontstaan onnauwkeurige analyses, inefficiënties en misverstanden. Toch is het waarborgen van datakwaliteit binnen deze complexe netwerken een uitdaging.
Het belang van datakwaliteit
Datakwaliteit vormt de basis voor vertrouwen binnen en tussen organisaties. In federatieve datastelsels, waar data uit diverse bronnen samenkomt, moet deze data consistent, volledig en accuraat zijn. Alleen dan kunnen beleidsmakers en operationele teams betrouwbare, geïnformeerde beslissingen te nemen.
Specifieke uitdagingen
Er zijn een aantal belangrijke obstakels die het waarborgen van datakwaliteit binnen federatieve datastelsels bemoeilijken.
- Verschillende databronnen
Organisaties gebruiken uiteenlopende systemen, formats en definities. Dit kan leiden tot inconsistente data en misinterpretaties. Zonder uniforme standaarden is het moeilijk om data op een consistente manier te integreren en te analyseren. - Organisatiecultuur en silo’s
Veel overheidsorganisaties werken nog in silo’s. Dit bemoeilijkt de samenwerking en gegevensdeling. Het belemmert ook de implementatie van uniforme datakwaliteitsstandaarden. - Technologische beperkingen
Verouderde IT-systemen, gebrek aan gestandaardiseerde processen veroorzaken voor fouten en inefficiënties. Ook ontbreekt vaak de noodzakelijke metadata, waardoor de context van data verloren gaat, en misinterpretaties ontstaan.
Strategieën voor het verbeteren van datakwaliteit
Om de benoemde uitdagingen te overwinnen, is een geïntegreerde aanpak nodig:
- Gemeenschappelijke datastandaarden
Door gezamenlijke definities en processen wordt data beter uitwisselbaar en begrijpelijk. - Cultuurverandering en samenwerking
Doorbreek silo’s met heldere communicatie en gedeelde verantwoordelijkheid voor datakwaliteit. - Technologie
Gebruik tools voor validatie en opschoning, en zorg voor centrale dataregistratie. - Monitoring
Stel KPI’s op en evalueer regelmatig om tijdig bij te sturen.
Voorbeelden uit de praktijk
Om de eerder genoemde strategieën te illustreren, volgen enkele praktijkvoorbeelden uit de Nederlandse publieke sector.
- UWV en integrale klantreizen
Het UWV heeft vorig jaar een plan van aanpak ontwikkeld om de datakwaliteit te verbeteren in klantreizen, zoals bij ziekte en arbeidsbeperkingen. Door een kwaliteitsbeheerproces op te zetten en een PDCA-cyclus (Plan-Do-Check-Act) voor kritische gegevens te implementeren, streeft het UWV naar continue verbetering. Dit toont aan hoe cruciaal goede datakwaliteit is voor efficiënte dienstverlening aan burgers. - De wet toekomst pensioenen en datakwaliteit
In het kader van de wet toekomst pensioenen heeft De Nederlandse Bank (DNB) “good practices” opgesteld voor datakwaliteitsbeleid , waarmee fondsen risico’s beter kunnen beheren. - KNAW en publieke data
Hoewel (data)innovaties soms een snel tempo lijken te hebben, is het vaak een langer proces om alles op orde te krijgen. Zo heeft het Koninklijke Nederlandse Akademie van Wetenschappen (KNAW) in 2019 aanbevelingen gedaan voor het hergebruik van publieke data. Deze blijven relevant, want goede datakwaliteit maakt data bruikbaar voor wetenschap én maatschappij
Samenvattend
Datakwaliteit is onmisbaar voor betrouwbare gegevensdeling en samenwerking in federatieve datastelsels. Door te investeren in standaardisatie, samenwerking en technologie kunnen organisaties grote stappen zetten. Het resultaat? Betere besluitvorming en dienstverlening aan burgers.
