40% vertraging in bedrijfsprocessen? Niet met betrouwbare data!

Datavalidatie versus dataverificatie

Data valt of staat met betrouwbaarheid. Betrouwbare datasets zijn essentieel voor de beste Business-Intelligence inzichten voor jouw bedrijf. De betrouwbaarheid van data staat in nauw verband met validatie en verificatie. Deze termen klinken in zekere mate hetzelfde. Echter, wanneer je je verdiept in de fijne kneepjes van datakwaliteit, zijn deze twee belangrijke stukjes van de puzzel duidelijk verschillend. Wanneer je het onderscheid tussen datavalidatie en dataverificatie goed begrijpt, heb je een beter beeld van het grotere plaatje genaamd datakwaliteit. In deze blog leer je meer over datavalidatie en dataverificatie én de kracht van data!

In het kort

DatavalidatieDataverificatie
DoelControleren of de gegevens binnen het aanvaardbare bereik van waarden vallen.Gegevens controleren op juistheid en consistentie.
GebruikWanneer gegevens worden gecreëerd of bijgewerkt.Wanneer gegevens worden gemigreerd of samengevoegd.
VoorbeeldControleren of een variabele als ‘leeftijd’ geldig is.E-mailadres verifiëren na inschrijving nieuwsbrief.

Wat is datavalidatie?

In een notendop gaat het er bij datavalidatie om of de ingevoerde gegevens voldoen aan gestelde vereisten van het systeem om gegevensfouten te voorkomen. Datavalidatie gaat om de correctheid van data; iets geldig verklaren. Validatie beantwoordt de vraag: ‘Hebben we het systeem goed gebouwd?’ Verificatie gaat meer over de vraag: ‘Hebben we het juiste systeem gebouwd?’ Een voorbeeld: als je onderzoek doet naar roken en leeftijd als variabele meeneemt, zal een waarde van boven de 120 invalide zijn (of bijvoorbeeld een negatieve waarde). Immers, als je systeem die waarde als valide beschouwt, is het systeem niet juist gebouwd. Een leeftijd van 120 jaar is per slot van rekening zeer onwaarschijnlijk. Datavalidatie gaat dus om de bruikbaarheid van data en de software.

Wat is dataverificatie?

Dataverificatie is wezenlijk anders dan datavalidatie. Bij verificatie wordt bestaande data gecontroleerd, om na te gaan of deze accuraat en consistent is. Dataverificatie gaat over waarheid, over de controle van uitkomsten. Zoals eerder besproken, staat de vraag of het juiste systeem is gebouwd hierbij centraal, afhankelijk van de uitkomsten van dit systeem. Als je data goed geverifieerd is, betekent dit dat de informatie die je in je systeem opslaat correct is. Een bekend voorbeeld is de verificatie van je e-mailadres als jij je bijvoorbeeld inschrijft voor een nieuwsbrief. Door te bevestigen, verifieer je dat het e-mailadres dat je gebruikt juist is. Als je systeem dus niet goed is gebouwd en data niet juist verifieert, kun je bijvoorbeeld e-mailadressen ontvangen die niet kloppen.

De impact en kracht van data:

Besteed je veel aandacht aan datavalidatie en dataverificatie, dan wordt je data betrouwbaarder. Maar wat voor impact heeft goede (en slechte) data precies? En hoe groot is de invloed van data? Hieronder een aantal interessante statistieken op een rij!

  • Wanneer je jouw data ten volle benut, kun je je operationele marge met meer dan 60% verhogen.
  • Verouderde en foutieve gegevens kunnen op jaarbasis zorgen voor vertragingen in de bedrijfsprocessen tot wel 40%!
  • De dataproductie in 2020 was 44 keer groter dan in 2009.
  • Volgens deskundigen zal tegen 2025 elke dag meer dan 463 exabytes aan gegevens worden gecreëerd, het equivalent van ongeveer 212.765.957 dvd’s!

Verhoog je datakwaliteit samen met datadone

De database van je organisatie is één van je meest waardevolle bezittingen. Ga hier dus zorgvuldig mee om. Door goed inzicht te hebben in je datavalidatie en dataverificatie, verhoog je de datakwaliteit. Hoe hoger je datakwaliteit, hoe optimaler de inzichten in jouw organisatie!

Datadone kan jouw organisatie naar een hoger niveau tillen, wij hebben de kennis en de specialistische techniek achter het analyseren en verwerken van jouw data!

Direct jouw datakwaliteit verhogen?

Ontdek meer in onze brochure

Schrijf je in voor de nieuwsbrief

  • Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.