Data-kwaliteitsgids voor KMO's
Merk je soms dat cijfers uit verschillende systemen elkaar tegenspreken? Of dat rapporten niet helemaal betrouwbaar lijken? Dan weet je hoe frustrerend het is om beslissingen te moeten nemen zonder zekerheid. Dat is vaak een teken dat je data niet helemaal op orde is.
Goede data is de basis van een gezond bedrijf. Wanneer je cijfers juist en volledig zijn, krijg je inzicht in wat werkt en wat beter kan. Je ziet sneller welke klanten winstgevend zijn, welke producten het goed doen en waar er nog marge is om te verbeteren. Met betrouwbare data werk je efficiënter en neem je beslissingen met vertrouwen.
Bij veel KMO’s is dat helaas niet vanzelfsprekend. Gegevens zitten verspreid over verschillende bestanden en systemen, en niemand weet nog wat de juiste versie is. In dit artikel tonen we hoe je dat stap voor stap kan verbeteren.
Waarom datakwaliteit belangrijk is
Je rapporten en dashboards zijn maar zo goed als de data waarop ze gebouwd zijn. Slechte data leidt tot verkeerde beslissingen, frustratie en tijdverlies.
Herken je dit?
Klantenendata is niet hetzelfde in verschillende systemen.
Je trekt conclusies uit rapporten, maar achteraf blijken bepaalde cijfers verouderd te zijn.
Een verkeerde voorraadregistratie zorgt ervoor dat je te laat bestelt of klanten misloopt.
Marketingcampagnes leveren weinig resultaat op omdat e-mailadressen onvolledig of fout zijn.
Verschillende teams gebruiken elk hun eigen versie van een Excelbestand en raken het overzicht kwijt.
Met propere data bespaar je tijd, vermijd je fouten en kan iedereen vertrouwen op dezelfde waarheid. Dat is geen luxe, maar een basisvoorwaarde voor elke onderneming.
Stap 1: verzamel data meteen op de juiste manier
Veel fouten ontstaan bij de invoer van gegevens. Iemand vult een veld niet in, typt iets verkeerd of gebruikt een ander formaat. Die kleine fouten kunnen later grote gevolgen hebben.
Zo vermijd je dat:
Maak belangrijke velden verplicht, zoals klantnummer, btw-nummer en e-mailadres.
Gebruik vaste formaten voor telefoonnummers, datums en bedragen.
Beperk vrije tekst en werk met keuzelijsten of standaardcodes.
Leg aan medewerkers uit waarom correcte data belangrijk is. Wie begrijpt waarom het telt, werkt zorgvuldiger.
Soms kan je fouten zelfs voorkomen door data te verrijken met publieke databronnen. Denk bijvoorbeeld aan de Kruispuntbank ( KBO ). Wanneer je enkel het ondernemingsnummer van een klant ingeeft, kan je automatisch de officiële bedrijfsgegevens ophalen. Dat bespaart tijd en zorgt ervoor dat data meteen juist en volledig in je systeem komt.
Daarnaast kan je door die koppeling ook automatisch veranderingen bijhouden. Als een bedrijfsnaam of adres wijzigt in de publieke databron, kan die update automatisch worden doorgevoerd in je systeem. Zo blijft je data altijd up-to-date zonder extra werk.
Stap 2: controleer en valideer regelmatig
Zelfs met duidelijke regels kruipen er fouten in je data. Controleer daarom regelmatig of de gegevens nog kloppen.
Zo pak je het aan:
Controleer of verplichte velden ingevuld zijn.
Kijk naar onlogische waarden, zoals negatieve bedragen of datums in de toekomst.
Gebruik controles in Excel, Power Query of Power BI om fouten snel te vinden.
Wie dit consequent doet, voorkomt dat problemen zich opstapelen en kan sneller bijsturen.
Stap 3: verwijder dubbele gegevens
Dubbele records zijn een klassieker. Ze zorgen voor verwarring en verkeerde tellingen in rapporten.
Zo los je dat op:
Sorteer op unieke velden zoals klantnummer of e-mailadres.
Gebruik in Excel of Power Query de functie ‘duplicaten verwijderen’.
Controleer manueel bij twijfel en voeg dubbels samen tot één correcte record.
Stap 4: hou je data consistent
Zelfs als alles ingevuld is en er geen dubbels meer zijn, kan data nog inconsistent zijn. Denk aan kleine verschillen in schrijfwijze of informatie die niet overeenkomt tussen systemen.
Bij veel bedrijven leeft dezelfde data in verschillende toepassingen: klantgegevens in de webshop, het ERP-systeem, de boekhouding of het CRM. Vaak wijken die records van elkaar af. Dat kan zorgen voor operationele problemen, zoals foutieve facturen of dubbele communicatie met klanten.
Daarom bouwen we bij Data Panda voor onze klanten vaak een centraal datawarehouse. Daarin komt alle data samen uit de verschillende systemen. We vergelijken de gegevens, zoeken naar verschillen en bepalen regels om alles te standaardiseren. Zo ontstaat één ‘source of truth’ waar iedereen op kan vertrouwen.
Wanneer bijvoorbeeld een klantadres aangepast wordt in het bronsysteem, stroomt die wijziging automatisch door naar de andere systemen. Dat proces kan volledig geautomatiseerd worden via datakoppelingen en validatieregels. Zo blijft de data consistent doorheen de hele organisatie.
Stap 5: maak van datakwaliteit een gewoonte
Datakwaliteit is geen project dat je afrondt en vergeet. Het is een gewoonte. Kleine, regelmatige acties houden je data gezond.
Plan maandelijks een korte datacontrole.
Noteer de datum van de laatste controle in je bestanden.
Wijs per afdeling iemand aan die verantwoordelijk is voor de data.
Bij Data Panda bouwen we vaak een data quality dashboard in onze rapporten. Dat toont niet alleen de cijfers, maar ook hoe betrouwbaar ze zijn. Gebruikers zien meteen of er ontbrekende waarden zijn, fouten bij het importeren of opvallende afwijkingen. Dat versterkt het vertrouwen in de cijfers en maakt duidelijk waar nog werk aan is.
Datakwaliteit zit dus niet alleen in de systemen, maar in het hele proces: van invoer tot rapportering.
Goede data geeft je grip op je bedrijf. Ze helpt je om te sturen op feiten in plaats van op buikgevoel. En je hoeft geen groot bedrijf te zijn om dat te bereiken. Met duidelijke afspraken, wat discipline en regelmatige controles kan elke KMO zijn datakwaliteit verbeteren.
Bij Data Panda helpen we bedrijven om dat te doen. Geen ingewikkelde theorie, maar praktische stappen die werken. Want propere data is niet enkel een technisch detail, het is de basis voor vertrouwen, efficiëntie en groei. Vaak maken enkele kleine ingrepen al een heel groot verschil.
