Waarom datakwaliteit de basis is voor betrouwbare Business Intelligence

Een dashboard kan alleen betrouwbare inzichten geven wanneer de informatie eronder klopt. Toch begint een Business Intelligence-project in de praktijk vaak bij rapportages, KPI’s en visualisaties, terwijl de kwaliteit van de onderliggende gegevens minstens zo belangrijk is.

Voor equipmentbedrijven is dat extra relevant. Informatie ontstaat gedurende de hele levenscyclus van equipment: bij verkoop, verhuur, service, onderhoud, onderdelengebruik, contractbeheer, planning en financiële verwerking.

Wanneer gegevens daarbij onvolledig, dubbel of verschillend worden vastgelegd, worden die verschillen uiteindelijk ook zichtbaar in rapportages en analyses.

Goede datakwaliteit begint daarom niet bij het dashboard. Ze begint op het moment waarop informatie in het bedrijfsproces wordt vastgelegd.

Wat is datakwaliteit?

Datakwaliteit gaat over de mate waarin gegevens geschikt zijn voor het doel waarvoor ze worden gebruikt.

Daarbij draait het niet alleen om de vraag of een gegeven technisch correct is. Informatie moet ook volledig, actueel, consistent en op dezelfde manier geïnterpreteerd kunnen worden.

Een equipmentrecord kan bijvoorbeeld een correct serienummer bevatten, maar nog steeds onvoldoende bruikbaar zijn wanneer onderhoudshistorie ontbreekt, de locatie niet actueel is of dezelfde equipmentcategorie op verschillende manieren wordt geregistreerd.

Dat lijkt misschien een administratief detail. Zodra deze gegevens worden gebruikt voor planning, rapportage of Business Intelligence wordt het echter een operationeel probleem.

De kwaliteit van stuurinformatie ontstaat in het proces

Een dashboard staat aan het einde van een lange informatieketen.

De gegevens waarop het dashboard is gebaseerd, ontstaan veel eerder. Een servicemonteur registreert uren en onderdelen. Een planner wijzigt de status van equipment. Een contract bepaalt welke kosten kunnen worden doorberekend. Finance verwerkt de uiteindelijke financiële gevolgen.

Wanneer informatie in één van die stappen ontbreekt of anders wordt geregistreerd dan bedoeld, werkt dat door in de rest van de keten.

Een rapportage kan bijvoorbeeld laten zien dat de onderhoudskosten van een machine stijgen. Om daar werkelijk op te kunnen sturen, moet duidelijk zijn welke werkzaamheden zijn uitgevoerd, welke onderdelen zijn gebruikt, hoeveel uren zijn geregistreerd en of deze kosten aan de juiste machine zijn gekoppeld.

Business Intelligence kan verbanden zichtbaar maken, maar kan niet achteraf bepalen welke brongegevens eigenlijk hadden moeten worden geregistreerd.

Daarom ontstaat betrouwbare stuurinformatie al tijdens de dagelijkse operatie.

Lees meer over Business Intelligence en stuurinformatie voor equipmentbedrijven.

Eenduidige masterdata voorkomt verschillende werkelijkheden

Een belangrijk onderdeel van datakwaliteit is masterdata: de basisgegevens die binnen meerdere processen worden gebruikt.

Denk bij een equipmentbedrijf aan klanten, artikelen, equipment, locaties, contractgegevens, tarieven en financiële dimensies.

Wanneer dezelfde informatie op verschillende plaatsen anders wordt vastgelegd, kunnen verschillende versies van dezelfde werkelijkheid ontstaan. Dat gebeurt bijvoorbeeld wanneer afdelingen hun eigen Excel-bestanden bijhouden, verschillende benamingen gebruiken of gegevens buiten het centrale systeem corrigeren.

Het probleem wordt vaak pas zichtbaar wanneer informatie wordt samengevoegd voor een rapportage.

Dan blijkt bijvoorbeeld dat dezelfde equipmentcategorie onder meerdere namen voorkomt, dat klanten dubbel zijn aangemaakt of dat kosten niet consequent aan dezelfde dimensies zijn gekoppeld.

Een centrale gegevensstructuur lost niet automatisch ieder datakwaliteitsprobleem op, maar maakt het wel mogelijk om gegevens eenduidiger te beheren en processen rond dezelfde informatie met elkaar te verbinden.

Binnen Dysel Equipment Life Cycle worden operationele processen rond hetzelfde equipment binnen één ERP-omgeving ondersteund.

Real-time data is alleen waardevol als de informatie klopt

Actualiteit en datakwaliteit worden regelmatig als twee afzonderlijke onderwerpen behandeld, terwijl ze nauw met elkaar samenhangen.

Real-time verkeerde informatie blijft verkeerde informatie.

Wanneer een equipmentstatus direct wordt bijgewerkt maar verkeerd is geregistreerd, beschikt de organisatie sneller over een fout. Wanneer gebruikte onderdelen direct zichtbaar worden maar aan de verkeerde werkorder zijn gekoppeld, maakt de snelheid van verwerking de informatie niet betrouwbaarder.

Real-time informatie krijgt daarom pas waarde wanneer ook de registratie aan de bron klopt.

Dat vraagt om duidelijke processen, afspraken over gegevensregistratie en een systeem waarin informatie zoveel mogelijk onderdeel is van het operationele proces zelf.

Lees meer over real-time data voor equipmentbedrijven.

Datakwaliteit is meer dan gegevens opschonen

Bij datakwaliteit wordt vaak gedacht aan het opschonen van bestaande bestanden: dubbele klanten verwijderen, ontbrekende velden aanvullen of verschillende schrijfwijzen corrigeren.

Dat kan noodzakelijk zijn, maar het lost de oorzaak niet altijd op.

De belangrijkere vraag is waarom die verschillen überhaupt ontstaan.

Wanneer medewerkers dezelfde informatie op meerdere plaatsen moeten invoeren, definities niet duidelijk zijn of processen ruimte laten voor verschillende werkwijzen, ontstaan na verloop van tijd opnieuw dezelfde problemen.

Structurele datakwaliteit vraagt daarom vooral aandacht voor hoe informatie wordt vastgelegd en beheerd.

Belangrijke aandachtspunten zijn bijvoorbeeld eenduidige definities, heldere verantwoordelijkheden, correcte masterdata, verplichte informatie waar dat noodzakelijk is en zo min mogelijk onnodige dubbele invoer.

Daarmee verschuift datakwaliteit van een periodieke schoonmaakactie naar een onderdeel van de dagelijkse bedrijfsvoering.

Betere dashboards beginnen vóór Power BI

Binnen het Microsoft Power Platform kan Power BI gegevens uit verschillende processen analyseren en visualiseren.

Daarmee kunnen organisaties waardevolle dashboards en rapportages bouwen.

Maar de kwaliteit van een visualisatie verandert niets aan de kwaliteit van de brongegevens.

Wanneer omzet op verschillende manieren wordt geïnterpreteerd, equipmentgegevens onvolledig zijn of servicewerk niet consequent wordt geregistreerd, komt die onzekerheid ook terug in het dashboard.

Microsoft besteedt bij BI dan ook expliciet aandacht aan het voorbereiden, opschonen en consistent maken van gegevens voordat ze voor analyse worden gebruikt.

Betere dashboards beginnen daarom niet bij de keuze voor een grafiek. Ze beginnen bij betrouwbare informatie en duidelijke definities.

Lees meer over betere dashboards en stuurinformatie.

Datakwaliteit rond het equipment zelf

Voor equipmentbedrijven komt veel informatie uiteindelijk samen rond één object.

Wat heeft een machine gekost? Waar staat zij? Welke contracten zijn eraan gekoppeld? Hoe vaak is zij verhuurd? Welke onderhoudswerkzaamheden zijn uitgevoerd? Welke onderdelen zijn gebruikt? Hoeveel stilstand heeft zij gehad? En wat heeft zij gedurende haar levensduur opgeleverd?

Wanneer die informatie consequent aan hetzelfde equipment wordt gekoppeld, ontstaat een veel rijker beeld dan wanneer verkoop, verhuur, service en finance ieder vanuit hun eigen gegevens kijken.

Dat maakt niet alleen rapportage eenvoudiger. Het maakt het ook mogelijk om operationele en financiële ontwikkelingen in samenhang te beoordelen.

Juist daar wordt datakwaliteit een onderdeel van Equipment Life Cycle management: niet één correcte registratie op één moment, maar betrouwbare informatie die gedurende de levensduur van het equipment bruikbaar blijft.

Van rapporteren naar analyseren en voorspellen

De eisen aan datakwaliteit worden groter naarmate organisaties meer met hun gegevens willen doen.

Voor een eenvoudige rapportage kan een beperkte dataset soms voldoende zijn. Wanneer dezelfde gegevens worden gebruikt om patronen te herkennen, afwijkingen automatisch te signaleren of toekomstige ontwikkelingen te voorspellen, worden inconsistenties belangrijker.

Dat geldt ook voor Copilot en agents.

Een systeem kan uitstekend zoeken, analyseren en verbanden leggen, maar moet daarvoor wel kunnen vertrouwen op de informatie die beschikbaar is.

Dat betekent dat AI het belang van goede registratie niet kleiner maakt. Integendeel: hoe slimmer organisaties hun data willen gebruiken, hoe belangrijker een betrouwbare gegevensbasis wordt.

Datakwaliteit is een gezamenlijke verantwoordelijkheid

Datakwaliteit is geen taak van alleen IT, finance of de medewerker die rapportages bouwt.

Informatie wordt door de hele organisatie gecreëerd en gebruikt. De kwaliteit ervan is daarom afhankelijk van processen, inrichting én dagelijks gebruik.

Dat vraagt niet om zoveel mogelijk verplichte velden of extra administratie. Het vraagt vooral om bewust bepalen welke informatie noodzakelijk is, waar deze wordt vastgelegd en wie verantwoordelijk is voor het onderhoud ervan.

Wanneer die basis klopt, worden rapportages betrouwbaarder, kost het minder tijd om gegevens achteraf te corrigeren en ontstaat een betere basis voor Business Intelligence.

Goede datakwaliteit is daarmee geen doel op zichzelf.

Het is een voorwaarde om informatie daadwerkelijk te kunnen gebruiken voor betere beslissingen.

Betrouwbare informatie begint bij de bron

Betrouwbare Business Intelligence vraagt om meer dan goede dashboards.

De werkelijke basis ontstaat in de processen waarin gegevens dagelijks worden gecreëerd en bijgewerkt. Wanneer informatie over equipment, klanten, contracten, service, onderdelen en finance consequent wordt vastgelegd en met elkaar verbonden blijft, ontstaat een sterkere basis voor rapportage, analyse en toekomstige toepassingen.

Wilt u weten hoe Dysel ELC helpt om equipmentprocessen en informatie binnen één bedrijfsomgeving te verbinden? Neem contact op met Dysel.

Veelgestelde vragen over datakwaliteit