Waarom datakwaliteit het verschil maakt
Bij een transitie gaat het zelden om data kopiëren van A naar B. Het gaat om gecontroleerd overzetten van gegevens waarbij historie, definities en afhankelijkheden intact blijven. Als dat niet goed gebeurt, zie je het vaak pas later. Bijvoorbeeld wanneer:
- Gegevens incompleet blijken of dubbel geadministreerd staan
- Definities niet overeenkomen
- Mutaties niet meer herleidbaar zijn naar de bron
- Uitzonderingen blijven rondwaren in Excel-lijstjes
- Herstelwerk na livegang meer tijd kost dan de hele planning toeliet
Datakwaliteit is dus niet alleen een IT-thema. Het is ook governance, risicobeheersing, communicatie en reputatie en continuïteit.
Vijf valkuilen die we vaak zien in transities
- Datakwaliteit komt te laat als onderwerp op tafel
Veel trajecten starten met techniek, planning en migratie-aanpak. Begrijpelijk, maar als datakwaliteit pas later structureel wordt meegenomen, is bijsturen lastig en duur.
Gevolg: stress aan het einde en herstelwerk aan het begin van de nieuwe situatie - Niemand is echt eigenaar van de data
Eigenaarschap ligt bij het pensioenfonds! Echter als gevolg van bijvoorbeeld uitbesteding is het niet altijd voor iedereen duidelijk. Daardoor blijft het soms vaag wie beslist over definities, uitzonderingen, correcties en acceptatiecriteria.
Gevolg: issues blijven liggen of worden doorgeschoven naar de toekomst - Data is niet goed herleidbaar
Tijdens transities gaat data door meerdere stappen: extractie, transformatie, verrijking en controles. Zonder goede herleidbaarheid wordt het lastig om vragen snel te beantwoorden, zoals waar de waarde vandaan komt.
Gevolg: onzekerheid bij bestuur, operatie en audit. - Er ontstaan tijdelijke oplossingen die blijven plakken
Extra exports, ‘even-snel’ overzichten, losse bestanden voor controles. Dat gebeurt in bijna elke transitie. Het probleem ontstaat als tijdelijke werkwijzen structureel worden.
Gevolg: versnippering, extra risico’s en minder controle. - Er zijn geen harde kwaliteitsafspraken
Als je niet vooraf afspreekt wat goed genoeg is, wordt het op het eind een discussie. Gaan we live of niet? Terwijl je juist wilt sturen op feiten.
Gevolg: last-minute escalaties en onduidelijke besluitvorming.
Vijf praktische oplossingen om grip te houden
Het hoeft niet perfect. Maar het moet wel beheersbaar zijn. Maar wat helpt dan?
- Maak datakwaliteit concreet: wat moet wel kloppen?
Start met focus. Welke datasets zijn kritisch? Welke velden zijn bepalend? Wat zijn de minimale eisen voor volledigheid en consistentie? - Leg eigenaarschap vast per dataset
Wijs data-eigenaren aan die knopen kunnen doorhakken. Niet om alles zelf te doen, maar om richting en verantwoordelijkheid te borgen. - Zet herleidbaarheid standaard ‘aan’
Zorg dat je kunt uitleggen waar data vandaan komt en wat ermee is gebeurd. Dat maak het verschil tussen gokken en sturen. - Maak kwaliteit meetbaar met vaste checks
Werk met duidelijke controles en thresholds. Denk aan: completeness checks, reconciliatie tussen bron en doel, afwijkingsrapportages en overzicht van uitzonderlingen. Als je het meetbaar maakt, kun je er ook echt op sturen. - Ga pas over als het klopt (met een duidelijke go/no-go)
Een transitie vraagt om een gecontroleerde overdracht. Niet op gevoel, maar op basis van heldere acceptatiecriteria en inzicht in afwijkingen.
Verhuisservice
Bij DataTrust Conclusion ondersteunen we dit soort trajecten met onze verhuisservice. Een gecontroleerde overgang naar een nieuwe omgeving, met focus op datakwaliteit, inzicht en beheersbaarheid. Zodat je kunt veranderen met vertrouwen, zonder dataverlies en zonder verrassingen achteraf. Meer weten over onze verhuisservice? Cees van der Blom helpt je graag verder.
