Wat gebeurt er als organisaties data delen die niet betrouwbaar is? In federatieve datastelsels, waar meerdere organisaties informatie uitwisselen zonder centrale opslag, is datakwaliteit cruciaal.

Zonder hoogwaardige data ontstaan onnauwkeurige analyses, inefficiëntie en misverstanden. Toch is het waarborgen van datakwaliteit binnen deze complexe netwerken is echter een uitdaging.

Dit artikel verkent de belangrijkste obstakels en biedt praktische strategieën om hoge datakwaliteit te realiseren. Verbeterde datakwaliteit zorgt voor soepelere samenwerking tussen overheidsorganisaties, effectievere besluitvorming en betere dienstverlening aan burgers.

Het belang van datakwaliteit

Datakwaliteit is meer dan een technisch concept; het vormt de basis voor vertrouwen binnen en tussen organisaties. In federatieve datastelsels, waar data uit diverse   bronnen samenkomt, is het cruciaal dat deze data consistent, volledig en accuraat is. Alleen met hoogwaardige data kunnen beleidsmakers en operationele teams betrouwbare, geïnformeerde beslissingen te nemen. Datakwaliteit maakt het verschil tussen data die slechts informatie biedt en data die tot actie leidt.

Specifieke uitdagingen

Er zijn een aantal belangrijke obstakels die het waarborgen van datakwaliteit binnen federatieve datastelsels bemoeilijken.

  • Diversiteit aan databronnen
    Organisaties gebruiken uiteenlopende systemen, formats en definities. Dit kan leiden tot inconsistente data en misinterpretaties. Zonder uniforme standaarden is het moeilijk om data op een consistente manier te integreren en te analyseren.
  • Organisatiecultuur en silo’s
    Veel overheidsorganisaties werken nog in silo’s, wat samenwerking en gegevensdeling bemoeilijkt. Deze eilandjes-mentaliteit belemmert niet alleen de uitwisseling van data, maar ook de implementatie van uniforme datakwaliteitsstandaarden.
  • Technologische beperkingen
    Verouderde IT-systemen en het ontbreken van gestandaardiseerde processen veroorzaken voor fouten en inefficiënties. Bovendien ontbreekt vaak de noodzakelijke metadata, waardoor de context van data verloren gaat, en misinterpretaties ontstaan.

Strategieën voor het verbeteren van datakwaliteit

Om de benoemde uitdagingen te overwinnen, is een geïntegreerde aanpak nodig:

  • Implementeren van gemeenschappelijke datastandaarden
    Door uniforme definities en processen vast te leggen, kunnen organisaties zorgen voor consistente en interoperabele data is. Dit vermindert fouten en misverstanden aanzienlijk.
  • Bevorderen van cultuurverandering en samenwerking
    Het doorbreken van de eilandjes-mentaliteit vereist transparantie en communicatie tussen teams. Regelmatige overleggen en een gezamenlijke verantwoordelijkheid voor datakwaliteit zijn van essentieel belang.
  • Inzetten van technische ondersteuning
    Tools voor data-validatie en -opschoning helpen om fouten snel op te sporen en te corrigeren. Een centraal beheersysteem verhoogt de vindbaarheid en consistentie van data.
  • Continu monitoring van datakwaliteit
    Regelmatige evaluatie van datakwaliteit helpt organisaties om problemen tijdig te signaleren en aan te pakken. Het opstellen van meetbare indicatoren (KPI’s) helpt om de voortgang te volgen en bij te sturen waar nodig.

In de praktijk

Om de eerder genoemde strategieën te illustreren, volgen enkele praktijkvoorbeelden uit de Nederlandse publieke sector.

UWV en integrale klantreizen: Het UWV heeft vorig jaar een plan van aanpak ontwikkeld om de datakwaliteit te verbeteren binnen integrale klantreizen, zoals bij ziekte en arbeidsbeperkingen. Door een kwaliteitsbeheerproces op te zetten en een PDCA-cyclus (Plan-Do-Check-Act) voor kritische gegevens te implementeren, streeft het UWV naar continue verbetering. Dit toont aan hoe cruciaal goede datakwaliteit is voor efficiënte dienstverlening aan burgers.

De wet toekomst pensioenen en datakwaliteit: In het kader van de wet toekomst pensioenen heeft De Nederlandse Bank (DNB) “good practices” opgesteld voor datakwaliteitsbeleid. Deze helpen pensioenfondsen bij het formuleren van richtlijnen die voldoen aan wettelijke vereisten en zorgen ervoor dat kritieke data-elementen correct worden beheerd. Door periodiek rapportages over de status van datakwaliteit, kunnen pensioenfondsen hun processen beter afstemmen en risico’s effectief beheren.

KNAW en publieke data: Hoewel (data)innovaties soms een snel tempo lijken te hebben, is het vaak een langer proces om alles op orde te krijgen. Zo heeft het Koninklijke Nederlandse Akademie van Wetenschappen (KNAW) in 2019 aanbevelingen gedaan voor het hergebruik van publieke data. Deze zijn nog steeds zeer relevant, want door overheidsdata toegankelijk en van hoge kwaliteit te maken, worden zowel wetenschappelijk onderzoek gefaciliteerd, als maatschappelijke voordelen gerealiseerd.

Samenvattend

Datakwaliteit is essentieel voor betrouwbare gegevensdeling, effectieve samenwerking en gedegen besluitvorming in federatieve datastelsels. Organisaties laten in de praktijk zien dat ze door te investeren in standaardisatie, samenwerking en continue verbetering de uitdagingen effectief kunnen aanpakken. Een gezamenlijke focus op datakwaliteit versterkt het vertrouwen tussen partners en draagt bij aan een betere dienstverlening aan burgers.