7 Oorzaken van een slechte datakwaliteit (en hoe je ze oplost)

Worstelt je bedrijf met een slechte datakwaliteit? Waardoor er allerlei onnodige fouten ontstaan. Je de verkeerde beslissingen neemt. Waardevolle kansen mist. En tijd door te trage inefficiënte processen verliest.

Dan wordt het misschien eens tijd om daar wat aan te doen. Data is namelijk de brandstof voor het succes van je organisatie. Foute, inconsistente en verouderde gegevens zijn als vuiltjes in de benzine van je auto. Je bedrijfsprocessen gaan erdoor haperen. Je hebt een goede datakwaliteit nodig om succesvol te kunnen zijn.

In dit blog ontdek je de 7 meest voorkomende oorzaken van een slechte datakwaliteit. En – nog belangrijker – hoe je ze oplost.

Wat is datakwaliteit?

Datakwaliteit zegt iets over hoe betrouwbaar, compleet en actueel je gegevens zijn. Bijvoorbeeld in je CRM-systeem of ERP-oplossing. Heeft je data een goede kwaliteit? Dan zijn de gegevens bruikbaar. Je kunt de informatie dan bijvoorbeeld gebruiken om e-mails te personaliseren en resultaten te analyseren.

Goede data:

• Klopt. Is een naam bijvoorbeeld verkeerd gespeld? Of zit er een fout in een e-mailadres? Dan ontstaan er communicatieproblemen als je de informatie gebruikt.
  
  
• Is volledig. Ontbreekt er bijvoorbeeld een adres in een bedrijfsprofiel. Dan is het lastig om daarop te segmenteren.
  
  
• Is consistent. Stel dat je CRM-gegevens steeds op een andere manier invoert. De ene keer zet je 'Karel van Appel' bijvoorbeeld in 1 dataveld. En de keer erna in 3 losse datavelden voor de voornaam, het tussenvoegsel en de achternaam. Dan kun je de informatie niet goed sorteren en filteren.
  
  
• Is actueel. Gegevens veranderen voortdurend. Dus je moet ze regelmatig bijwerken. Denk bijvoorbeeld aan verouderde telefoonnummers en adressen. 

Waarom is goede datakwaliteit belangrijk?

Goede datakwaliteit helpt je bedrijf om betere beslissingen te nemen en efficiënter te werken. Zo:

• Bouw je betere klantrelaties op met gepersonaliseerde communicatie.
• Verlies je minder tijd aan fouten en correcties door inefficiënte processen.
• Voorkom je kosten door onnodige fouten en dubbel werk.
• Voldoe je makkelijker aan de geldende wet- en regelgeving, zoals de AVG.
• Beschik je over betrouwbare rapportages voor je strategische besluitvorming.
• Verbetert je concurrentiepositie als je met goede data werkt.

Een goede datakwaliteit helpt je organisatie dus vooruit. Of je nou marketingcampagnes maakt, klantenservice problemen oplost of leads opvolgt. Terwijl een slechte datakwaliteit tot inefficiënte processen en problemen leidt.

👉 TIP: Misschien vind je dit artikel interessant om te lezen? 5 Grote bedrijfsrisico's door slecht data management.

7 Belangrijke oorzaken van een slechte datakwaliteit

Een slechte datakwaliteit kan grote gevolgen hebben voor je bedrijf. Gelukkig zijn er veel manieren om dit probleem aan te pakken. Hieronder bespreek ik hoe je de 7 belangrijkste oorzaken verhelpt.

Oorzaak 1: Niet zo goed bijgehouden gegevens

Kampt je bedrijf met verouderde data? Dan is dat ontzettend irritant. Hoe bereik je bijvoorbeeld een klant, die verhuisd is? Of waar het telefoonnummer niet meer van klopt? Als je wijzigingen niet goed bijhoudt werk je algauw met verkeerde gegevens.

Dubbele data is ook vervelend. Stel dat je CRM-software 3 CRM-records voor dezelfde klant bevat. En dat je ze alle drie moet doorspitten om een goed beeld te krijgen. Dat kost je onnodig veel tijd en werkt ook nog eens fouten in de hand.

Hoe je dit probleem oplost? Door regelmatig datacontroles uit te voeren en dubbele gegevens te verwijderen. Geavanceerde CRM-software zoals HubSpot herkent dubbele records. En voegt ze (automatisch) voor je samen als je dat wilt. 

👉 TIP: Spreek je klanten? Vraag dan om hun gegevens te controleren. Of nog beter: laat ze zelf hun gegevens via een klantenportaal bijwerken.

Oorzaak 2: Handmatige invoerfouten

Neem je veel gegevens handmatig over? Dan maak je misschien regelmatig een typfoutje. Je vergeet af en toe een veld in te vullen. Of vult data per ongeluk op verschillende manieren in. Logisch dat dit gebeurt natuurlijk. Maar het leidt wel tot onbetrouwbare gegevens.

Invoerfouten beperk je op verschillende manieren: 

• Automatiseringstools kunnen datafoutjes automatisch voor je corrigeren. 
• Met validatieregels herkent je systeem bepaalde invoerfouten. Dankzij meldingen verbeter je ze gelijk.
• Invoerbeperkingen helpen je om gegevens consistent in te voeren. Denk bijvoorbeeld aan datumformaten en keuzemenu's.
• Getrainde medewerkers begrijpen hoe ze gegevens correct in moeten voeren.
• Geïntegreerde systemen nemen tenslotte geautomatiseerd informatie van elkaar over. Zodat je de informatie nog maar één keer (handmatig) hoeft in te voeren.