Data assessment: Haal alles uit je data

Haal het meeste uit je e-commerce strategie met onze Data Assessment service. Door zorgvuldig te onderzoeken of je data geschikt is voor specifieke bedrijfsdoelstellingen, bieden we gerichte inzichten die de weg vrijmaken voor geoptimaliseerde besluitvorming en strategische groei.

Data Assessment, wat is dat?

Een data assessment evalueert of je data geschikt is om je bedrijfsdoelen optimaal te ondersteunen. Deze evaluatie richt zich op drie kerngebieden:

  • Doel: Het op elkaar afstemmen van data met de overkoepelende bedrijfsdoelstellingen, zoals het verbeteren van klantinzichten, het verfijnen van marketingstrategieën en operationele efficiëntie.
  • Datakwaliteit: Het analyseren van databronnen op nauwkeurigheid, relevantie en integriteit, om te zorgen dat ze klaar zijn voor je beoogde gebruik.
  • Geschiktheid: Het afstemmen van de mogelijkheden van de data met je doelen om kansen voor verbetering en ontbrekende data te identificeren.

Hoe werkt dat dan?

Onze aanpak begint met een grondig onderzoek van je huidige dataplatform, waarbij alle relevante databronnen, processen en opslagmethodologieën worden geïdentificeerd. Dit omvat, maar is niet beperkt tot, klantgedrag data, transactiegeschiedenissen en productprestatie data.

De ontdekkingsfase

Om een compleet begrip te krijgen van het data-ecosysteem van het bedrijf, beginnen we met het in kaart brengen van het landschap, met een focus op de bronnen die de essentiële klantdata en andere datasets voor de use cases bevatten. We geven prioriteit aan databronnen zoals CRM-systemen boven minder gestructureerde bronnen zoals Word- en Excel-bestanden, hoewel we opmerken dat spreadsheets met klantinformatie inderdaad relevant kunnen zijn.

In het algemeen zijn dit enkele van de activiteiten die we in deze fase uitvoeren:

  • Het onderzoeken van de oorsprong van de data, om te bepalen wat de bronsystemen zijn en of het databases of API’s zijn.
  • Het classificeren van het primaire doel van de databron, zoals het leveren van financiële data, klantdata of marketingdata.
  • Het in kaart brengen van de afhankelijkheden tussen verschillende databronnen
  • Of er historische migraties zijn geweest van oudere naar nieuwere systemen
  • Het identificeren van welke belangrijke stakeholders betrokken zijn
  • Etc.


Verder kijken we naar de fysieke data-locaties, het volume en de verwachte groei van de data, naleving van privacyregelgeving en eventuele beleidsregels voor rampenherstel of dataretentierichtlijnen. Deze verkenning streeft naar een evenwicht tussen detail en beknoptheid, en biedt een duidelijk maar uitgebreid overzicht van het datalandschap.

Het kwaliteitsonderzoek

Voor elke databron voeren we een analyse uit die een overzicht creëert van entiteiten en variabelen, controleert op de aanwezigheid van een datamodel (zoals een Entiteit-Relatie Diagram of iets dergelijks), en de beschikbaarheid van documentatie. Deze gedetailleerde beoordeling strekt zich uit tot het samenstellen van een inventaris van sleuteltabellen en -entiteiten, inclusief specificaties zoals het aantal records en de datatypes (karakter, numeriek, etc.), om ervoor te zorgen dat deze typen overeenkomen met logische verwachtingen. De kernanalyse is opgebouwd rond de zes dimensies van datakwaliteit:

  • Nauwkeurigheid: Het beoordelen van de correctheid van datawaarden. Sluit het aan bij wat je verwacht in de werkelijkheid?
  • Volledigheid: Het evalueren van de mate waarin alle vereiste data aanwezig is.
  • Consistentie: Controleren op logische samenhang van data over verschillende datasets of tabellen, om ervoor te zorgen dat datawaarden elkaar niet tegenspreken.
  • Tijdigheid: Verifiëren dat de data actueel en relevant is voor het beoogde gebruik.
  • Uniciteit: Het identificeren en elimineren van dubbele invoeren om ervoor te zorgen dat elk gegevenselement slechts één keer wordt vertegenwoordigd.
  • Geldigheid: Zorgen dat data voldoet aan de specifieke syntaxis (formaat, type, bereik) die gedefinieerd is voor zijn veld.

Naast deze dimensies wordt ook de omgang met historische data beoordeeld om te begrijpen hoe historische wijzigingen zijn gelogd – of dit nu door het aanpassen van bestaande records of het toevoegen van nieuwe entries is gebeurd – en de bescherming van gevoelige data, zoals wachtwoorden, wordt beoordeeld.

We zullen van tevoren bespreken in hoeverre deze onderzoek: Zoekt u een snelle scan, of geeft u de voorkeur aan een grondige examinatie?

Conclusie en Aanbevelingen voor Verbetering

Zodra deze twee fasen zijn afgerond, zullen we de Data Assessment afronden met een functionele geschiktheidsbeoordeling. Dit houdt in dat we evalueren in hoeverre de data overeenkomt met en je bedrijfsdoelstellingen ondersteunt, met inachtneming van de resultaten van de ontdekkingsfase en het kwaliteitsonderzoek.

Het resultaat is een reeks specifieke aanbevelingen ontworpen om het gat te dichten tussen je huidige praktijk en het optimale scenario. We identificeren kansen voor het verbeteren van het gebruik van data en stellen indien nodig acties voor om de methoden voor gegevensverzameling en -verwerking te verbeteren.

Wil je meer weten?

Haal het meeste uit je e-commercebedrijf met data-gedreven duidelijkheid en efficiëntie. Neem vandaag nog contact met ons op om een uitgebreide Data Assessment te plannen en je bedrijfsdoelen succesvol te bereiken.

Neem contact op