7 oktober 2024 | 4 minuten leestijd
Datakwaliteit is gebaseerd op juistheid, volledigheid, consistentie, tijdigheid, geldigheid, uniciteit en integriteit, en zorgt ervoor dat gegevens betrouwbaar, relevant en geschikt zijn voor het beoogde doel. Deze pijlers zijn essentieel voor elke organisatie die vertrouwt op data-gestuurde inzichten of AI gebruikt in haar (kritische) processen. Inconsistente of "vuile" data kunnen leiden tot misleidende conclusies en slechte besluitvorming. Een van de meest voorkomende oorzaak, die bekend staat om het veroorzaken van aanzienlijke problemen met de datakwaliteit, zijn vrije tekstvelden zoals plaatsnamen, die vaak variaties bevatten door typefouten, afkortingen of lokale naamgevingsconventies (bijvoorbeeld "Amsterdam", "Amsteldam", "A'dam", "Amsterdam-Noord"). Het implementeren van robuuste data cleaning methoden in je ETL/ELT/ELTL (datatransformatie) proces is essentieel om de datakwaliteit in je hele pijplijn te handhaven.
De kwaliteit van data heeft een directe invloed op de betrouwbaarheid van AI, analyses en rapportage. Slechte data kunnen fouten door systemen verspreiden, wat leidt tot foutieve analyses die van invloed zijn op strategische beslissingen of AI-gedreven inzichten. De gevolgen van slechte datakwaliteit reiken echter veel verder dan analyse.
Inconsistente data kunnen problemen met de integriteit van de database veroorzaken, wat kan leiden tot storingen in applicaties of trage prestaties. Dit kan op zijn beurt weer frustrerend zijn voor customer support teams die te maken hebben met onnauwkeurige klantprofielen of transactiegegevens, wat leidt tot vertragingen en inefficiëntie. Bij organisaties die vertrouwen op e-mailcommunicatiesystemen (ESP's) of CRM-tools kan een slechte datakwaliteit leiden tot mislukte of verkeerd gerichte klantboodschappen, wat zowel de marketingeffectiviteit als de klanttevredenheid beïnvloedt.
Bovendien kunnen besluitvormers tijdens vergaderingen buitensporig veel tijd besteden aan het oplossen van inconsistenties in data of aan het ophelderen van de oorsprong van fouten die voorkomen hadden kunnen worden met de juiste upstream opschoningsprocessen. Zoals het gezegde luidt: "Als je nu niet de tijd of het geld hebt om het te voorkomen, heb je dan later wel de tijd of het geld om het op te lossen? De kosten van het verwaarlozen van datakwaliteit stapelen zich op over afdelingen heen, wat leidt tot verspilde tijd, moeite en gemiste kansen.
Er kunnen verschillende methoden worden gebruikt om gegevens binnen jouw pijplijn op te schonen en te standaardiseren. De keuze van de methode hangt af van de specifieke use case, de complexiteit van de gegevens en de beschikbare middelen. Vaak levert een combinatie van methoden de beste resultaten op.
Methode | Toepassing | Voordelen | Nadelen |
---|---|---|---|
Mapping Tables (Referentietabellen) Gebruik vooraf gedefinieerde tabellen die verschillende input data koppelen aan gestandaardiseerde waarden. | Maak een referentietabel met de standaard plaatsnamen. Breng binnenkomende input data in kaart in de referentietabel om afwijkingen te corrigeren. | Eenvoudig te implementeren. Effectief voor bekende variaties. | Vereist onderhoud als er nieuwe variaties opduiken. Onvoorziene typefouten of vergissingen worden mogelijk niet vastgelegd. |
Transformatieregels Pas regels of scripts toe om data te transformeren op basis van patronen. | Reguliere expressies of tekstmanipulatiefuncties gebruiken om veelvoorkomende fouten te corrigeren. Logica implementeren om opmaak te standaardiseren (bijv. hoofdletters, interpunctie). | Flexibel en aanpasbaar. Kan systematische fouten verwerken. | Vangt mogelijk niet alle inconsistenties op. Vereist voortdurende updates van de regels. |
Fuzzy Matching Gebruik algoritmen om items te vinden en te standaardiseren die op elkaar lijken, maar niet identiek zijn. | Implementeer fuzzy string matching algoritmes zoals Levenshtein Distance om similariteitsscores tussen items te berekenen. Standaardiseer items die aan een bepaalde similariteitsdrempel voldoen op de juiste waarde. | Effectief voor het opsporen van typefouten en kleine variaties. Automatiseert de identificatie van vergelijkbare vermeldingen. | Computationeel intensief op grote datasets. Vereist een drempelwaarde om te balanceren tussen fout-positieven en negatieven. |
Machine Learning en NLP Gebruik Machine Learning modellen en Natural Language Processing om foutieve invoer op te sporen en op te lossen op basis van aangeleerde patronen. | Train modellen op gelabelde datasets om variaties te herkennen en te corrigeren. Gebruik NLP-technieken zoals word embeddings om context en semantiek te begrijpen. | Verwerkt complexe en contextafhankelijke variaties. Wordt na verloop van tijd beter met meer gegevens. | Vereist aanzienlijke data en expertise. Complexer om te implementeren en te onderhouden. |
Third-Party diensten voor dataverrijking Maak gebruik van externe diensten of API's om gegevens te valideren en standaardiseren met behulp van uitgebreide databases. | Integreer API's die validatie bieden tegen valide databronnen. Verrijk je gegevens met extra context of correcties van de service. | Toegang tot actuele en uitgebreide referentiegegevens. Verplaats het onderhoud van referentiegegevens naar de serviceprovider. | Kan kosten of abonnementskosten met zich meebrengen. Afhankelijkheid van de beschikbaarheid, nauwkeurigheid en prestaties van externe services. |
Tools voor dataprofilering en -kwaliteit Gebruik gespecialiseerde tools om de datakwaliteit te beoordelen en opschoningsprocessen te automatiseren. | Gebruik tools die dataprofilering bieden om inzicht te krijgen in de kenmerken van data. Gebruik ingebouwde functies voor het opschonen en standaardiseren van data. | Uitgebreide functies voor datakwaliteitsbeheer. Kan grote datasets efficiënt verwerken. | Kan investeringen in software en training vereisen. Integratie met bestaande systemen kan complex zijn. |
De optimale aanpak voor het opschonen van data hangt af van verschillende factoren:
Vaak levert het combineren van meerdere methoden de beste resultaten op. Zo kunnen bijvoorbeeld mapping tabellen worden gebruikt voor bekende variaties en kan fuzzy matching worden toegepast voor typefouten.
Met dbt kun je datatransformaties op één plaats beheren, wat herbruikbare en onderhoudbare code aanmoedigt. Door data cleaning vroeg in de datapijplijn in dbt toe te passen, zorg je ervoor dat downstreamprocessen met schone data werken, waardoor de algehele efficiëntie en datakwaliteit verbeteren.
Continue reading below
Neem contact op met onze experts voor een gratis consult en ontdek hoe wij je kunnen helpen om het volledige potentieel van jouw data te benutten.
Er zijn veel manieren om methoden voor kwaliteitsborging van data te implementeren, zoals Data Cleaning in dbt. Hier volgt een kort overzicht van veelgebruikte methoden:
Upstream data opschonen heeft een aantal essentiële voordelen die bijdragen aan het handhaven van een robuuste datakwaliteit in je hele pijplijn:
Het handhaven van een hoge datakwaliteit is van vitaal belang voor nauwkeurige analyses en geïnformeerde besluitvorming. Door robuuste data cleaning methoden te gebruiken en deze te integreren in je datapijplijn, bij voorkeur upstream met tools zoals dbt, zorg je ervoor dat jouw organisatie werkt met betrouwbare en consistente data. Vergeet niet dat de beste aanpak vaak bestaat uit een mix van methoden die zijn afgestemd op je specifieke data-uitdagingen. Wij raden de volgende stappen aan:
We leveren maatwerk passend bij jouw organisatie voor een goede prijs. Geen enorme projecten met doorlooptijd van maanden, wij leveren in weken.