Data Quality

Meten, bewaken en structureel verbeteren van uw datakwaliteit

Datakwaliteit is geen eenmalig project — het is een doorlopende discipline. Zonder structurele datakwaliteit zijn uw analytics onbetrouwbaar, uw AI-modellen onvoorspelbaar en uw compliance-positie kwetsbaar. cimt helpt u datakwaliteit meetbaar, beheersbaar en verankerd te maken in uw organisatie.

Plan een Data Quality Assessment

De vier pijlers van datakwaliteit

Effectief datakwaliteitsbeheer rust op vier onderling verbonden disciplines. Wij implementeren elk van deze pijlers als onderdeel van een samenhangend framework.

Data Quality Foundation Track (8 weken)

In 8 weken van onbekende datakwaliteit naar een meetbaar, bewaakt en continu verbeterend kwaliteitsframework — inclusief tooling, processen en eigenaarschap.

Fase	Tijdlijn	Deliverables
1. Assessment & Profiling	Week 1–2	Data profiling van kernbronnen, kwaliteitsscorekaart, stakeholder interviews, prioritering verbeterkansen
2. Regels & Framework	Week 3–4	Business rules definiëtie, kwaliteitsdimensies en KPI’s, eigenaarschap en escalatieprocessen
3. Tooling & Automatisering	Week 5–6	erwin Data Intelligence inrichting, quality rules implementatie, monitoring dashboards, cleansing workflows
4. Activatie & Overdracht	Week 7–8	Training data stewards, kwaliteitsrapportage operationeel, verbetercyclus ingericht, overdracht en support-opties

Resultaat: Een operationeel datakwaliteitsframework met meetbare KPI’s, automatische monitoring en een ingericht verbeterproces dat uw organisatie zelfstandig kan voortzetten.

Tooling: erwin Data Intelligence voor datakwaliteit

erwin Data Intelligence biedt een geïntegreerd platform voor datakwaliteitsbeheer dat naadloos aansluit op uw governance-framework:

• Automated profiling: Automatisch scannen en analyseren van databronnen bij elke laadcyclus
• Quality scorecards: Visuele dashboards met kwaliteitsscores per bron, domein en eigenaar
• Rule engine: Business rules definiëren, testen en monitoren zonder code
• Data lineage: Impact-analyse: welke rapporten en AI-modellen worden geraakt door kwaliteitsproblemen?
• Remediation workflows: Geautomatiseerde notificaties en goedkeuringsprocessen voor datacorrecties

Meer over erwin Data Intelligence →

Veelgestelde vragen over datakwaliteit

Wat is datakwaliteit precies?

Datakwaliteit verwijst naar de mate waarin data voldoet aan de eisen voor het beoogde gebruik. Dit wordt gemeten langs dimensies als volledigheid, consistentie, actualiteit, uniciteit, nauwkeurigheid en conformiteit. Hoge datakwaliteit betekent dat u kunt vertrouwen op uw data voor besluitvorming, rapportage en AI.

Hoe verhoudt datakwaliteit zich tot data governance?

Data governance is het kader — de organisatorische afspraken over rollen, beleid en processen. Datakwaliteit is een specifiek aandachtsgebied binnen dat kader. Zonder governance geen structurele kwaliteitsverbetering; zonder kwaliteitsmeting geen effectieve governance.

Waarom is datakwaliteit cruciaal voor AI?

AI-modellen en LLM’s zijn direct afhankelijk van de kwaliteit van hun inputdata. Onvolledige, verouderde of foutieve data leidt tot hallucinaties, biased uitkomsten en onbetrouwbare voorspellingen. De EU AI Act vereist bovendien aantoonbare datakwaliteit voor AI-systemen.

Hoe snel zien wij resultaten?

Na de eerste twee weken (profiling en assessment) heeft u een helder beeld van uw huidige datakwaliteit. Concrete verbeteringen zijn meetbaar vanaf week 4. Na 8 weken is het volledige framework operationeel.

Welke tools gebruiken jullie?

Wij werken primair met erwin Data Intelligence van Quest voor profiling, monitoring en quality rules. Voor specifieke cleansing-taken combineren wij dit met Qlik Talend Cloud. De toolkeuze hangt af van uw bestaande landschap en schaalbehoeften.