Bij het gebruik van data zijn de meeste mensen het erover eens dat je inzichten en analyses slechts zo goed zijn als de data die je gebruikt. Slechte data leidt tot slechte analyses. Het opruimen van data is een van de belangrijkste stappen voor jouw organisatie voor het nemen van beslissingen op basis van kwalitatieve data. En dat is eens te meer nodig met de komst van AI. Pas als je data opgeruimd is en van goede kwaliteit, kun je goed gebruikmaken van AI.
Het opschonen van data verwijst naar het proces van het identificeren en corrigeren van onnauwkeurigheden, fouten, dubbele waarden en inconsistentie in data. Het doel is om de kwaliteit van de data te verbeteren door het minimaliseren van onjuiste, onvolledige of irrelevante informatie, waardoor de betrouwbaarheid en bruikbaarheid ervan toenemen.
Data kan soms gewoon fout zijn, vooral wanneer het handmatig wordt ingevoerd door mensen. Neem bijvoorbeeld de CRM-gegevens. De gegevens worden gegenereerd door verkoopmedewerkers die bijvoorbeeld een datumveld of hoeveelheden zoals omzet verkeerd invullen of per ongeluk duplicaten maken.
De gebruikers gebruiken verschillende benamingen voor het zelfde gegeven. Bijvoorbeeld, waar een persoon als eenheid voor een artikel “Liter” invoert, voert een andere gebruiker “L” of “Ltr” voor zelfde maateenheid. Data is goed, alleen dezelfde data heeft een andere benaming, waardoor inconsistentie en vervuiling ontstaat.
Denk hierbij aan logbestanden die automatisch gegenereerd worden door systemen. Hierbij gaat het om een dataformaat dat handig is voor een ander systeem, maar niet voor de gebruiker.
Zelfs als de gegevens zelf schoon zijn, kunnen ze verspreid zijn over verschillende bronnen. Om ze bruikbaar te maken, moet je data op de een of andere manier centraliseren, zodat data kunnen worden gecombineerd. Denk hierbij aan Microsoft Azure Blob Storage om gegevens op één locatie op te slaan en gemakkelijk toegankelijk te maken.
Het opruimen van data is belangrijk omdat het de nauwkeurigheid van analyses en besluitvorming beïnvloedt. Immers, onjuiste data kan leiden tot verkeerde conclusies en beslissingen. Door de data op de juiste manier op te ruimen, kunnen organisaties de betrouwbaarheid van gegevens vergroten, wat essentieel is voor een juiste en effectieve besluitvorming.
Hier zijn enkele fundamentele stappen die je kunt volgen bij het opruimen van data:
1. Identificeren van dubbele of irrelevante gegevens:
Gebruik datakwaliteitstools om duplicaten te identificeren en te verwijderen. Dubbele records kunnen de analyse vertroebelen en de resultaten beïnvloeden.
2. Corrigeren van foutieve waarden:
Identificeer en corrigeer onjuiste, inconsistente of ongeldige waarden in de data. Dit kan onder meer het opsporen en aanpassen van spelfouten, onrealistische numerieke waarden, of andere afwijkingen omvatten.
3. Standaardiseren van formaten:
Zorg ervoor dat gegevens consistent worden opgeslagen in gestandaardiseerde formaten. Bijvoorbeeld, standaardiseer datums, adressen, telefoonnummers, valuta’s, en andere gegevensvelden om uniformiteit te garanderen.
4. Validatie van gegevenstypen:
Controleer of gegevenstypen overeenkomen met de verwachte typen voor elk veld. Bijvoorbeeld, controleer of datumvelden als datums worden opgeslagen en niet als tekst.
5. Hanteren van ontbrekende waarden:
Bepaal een strategie om om te gaan met ontbrekende waarden, zoals het invullen van ontbrekende gegevens op basis van gemiddelden of andere statistieken, of het markeren van records met ontbrekende informatie.
6. Normalisatie van data:
Breng data naar een normaal vormniveau om redundantie te verminderen. Bijvoorbeeld, als gegevens op meerdere plaatsen worden opgeslagen, creëer dan een aparte tabel om duplicatie te voorkomen.
7. Gegevensconsistentie:
Controleer de consistentie van gegevens over verschillende tabellen of datasets. Zorg ervoor dat dezelfde entiteit (zoals een klant of product) consistent wordt weergegeven.
8. Gebruik van patroonherkenning:
Maak gebruik van geavanceerde technieken zoals patroonherkenning om afwijkende patronen te identificeren en aan te pakken.
9. Automatisering van het opruimproces:
Gebruik automatiseringstools en scripts om het opruimproces te versnellen en menselijke fouten te minimaliseren.
10. Documentatie:
Documenteer alle stappen van het opruimproces om een transparant en reproduceerbaar proces te waarborgen.
Het is belangrijk om het opruimen van data als een doorlopend proces te beschouwen, vooral als nieuwe gegevens worden toegevoegd. Regelmatige data-audits en onderhoud zijn van essentieel belang om de kwaliteit van de gegevens in de loop van de tijd te behouden.
Het opruimen van je data legt de basis voor betrouwbare analyses en weloverwogen beslissingen. Begin vandaag nog met het implementeren van de bovenstaande stappen en ontdek de transformatie die het kan brengen naar de kwaliteit van je gegevens.
Ons team van experts staat klaar om je te begeleiden bij dit proces en ervoor te zorgen dat je data het krachtige instrument wordt dat het zou moeten zijn. Neem contact met ons op voor advies op maat, training voor je team, of om te bespreken hoe we je kunnen ondersteunen bij het optimaliseren van je data.
