Slechte datakwaliteit is vervelend. Slechte datakwaliteit die pas opduikt in het rapport van de CFO is erger. Dan is het geen technisch probleem meer: besluiten kunnen op onjuiste cijfers zijn gebaseerd, medewerkers verliezen vertrouwen in rapportages en data- en IT-teams moeten onder tijdsdruk uitzoeken waar het misging.
Betrouwbare data ontstaat niet door alleen het eindrapport te controleren, maar door de kwaliteit tijdens de hele verwerking te bewaken. Daarom zit datakwaliteitsbewaking nu in elke stap van de Intelligenthive®. Met de Data Quality Rules feature definieer, voer en monitor je alle kwaliteitsregels op één plek.
Kwaliteitsregels op iedere laag en in iedere omgeving
Onderweg van bron naar dataproduct verandert data voortdurend, en elke fase kent zijn eigen risico's. In Bronze controleer je bij het inlezen bijvoorbeeld of verplichte velden aanwezig zijn. In Silver toets je formaten, unieke en toegestane waarden. In Gold komen de businessregels aan bod die bepalen of data klaar is voor rapportages en analyses. In de Intelligenthive® pas je regels toe op alle drie de medaillonlagen.
Dat geldt ook voor alle omgevingen: DEV, TEST, ACC en PRD. Je ontwikkelt en test een controle dus eerst, en zet hem pas daarna in productie. Zo groeit de kwaliteitscontrole mee met de levenscyclus van je data-oplossing.
Van standaardregels tot AI-suggesties
Je hoeft niet bij nul te beginnen. De Intelligenthive® gebruikt een open-source datakwaliteitsframework met ruim 250 ingebouwde controles, die je direct kunt configureren. Heeft je organisatie een regel die daar niet in past, zoals iets dat uniek is voor een proces, domein of dataproduct? Dan voeg je eenvoudig een custom check toe.
AI helpt bij het opstellen van regels: op basis van dataprofielen doet het suggesties voor passende controles. Jij beoordeelt en activeert ze, zodat je snelheid combineert met inhoudelijke controle.
Bepaal wat er gebeurt bij een afwijking
Een controle is pas waardevol als de uitkomst gevolgen heeft, en niet elke afwijking is even ernstig. Een ontbrekend verplicht ordernummer vraagt om een andere reactie dan een waarde die je alleen in de gaten wilt houden. Per regel bepaal je daarom hoe de Intelligenthive® reageert:
- de verwerking stoppen;
- afwijkende rijen in quarantaine plaatsen;
- de afwijking alleen als informatief signaal registreren.
Ook kies je op welk niveau een regel geldt en wanneer die draait. Zo stroomt onbetrouwbare data niet ongemerkt door, terwijl een kleine afwijking niet het hele proces stillegt. Dankzij meldingen en quarantaine kunnen data- en IT-teams ingrijpen voordat eindgebruikers iets merken.
Continu in beeld
Een dataset die vandaag aan alle regels voldoet, kan morgen door een gewijzigde bron, nieuwe invoer of aangepaste businesslogica alsnog problemen geven. Datakwaliteit is dus geen eenmalige opruimactie. Via het DataOps-dashboard volg je kwaliteitsscores en trends per domein, omgeving en medaillonlaag. Je ziet daarmee niet alleen dát er iets misgaat, maar ook waar in de keten het ontstaat.
In veel organisaties zijn regels, logging, meldingen en monitoring verspreid over verschillende tools, waardoor niemand precies weet welke regels actief zijn en waar. In de Intelligenthive® staat dit bij elkaar. Data engineers, data-eigenaren en andere betrokkenen kijken zo naar hetzelfde beeld.
Problemen aanpakken waar ze ontstaan
Goede datakwaliteit betekent niet dat er nooit meer iets misgaat. Het betekent dat afwijkingen vroeg worden herkend, passend worden afgehandeld en niet ongemerkt bij eindgebruikers terechtkomen. Slechte data wordt dan niet pas zichtbaar in het rapport van de CFO, maar opgelost op de plek waar het probleem begint.
Benieuwd hoe de Intelligenthive® jouw organisatie helpt datakwaliteit blijvend te bewaken? Neem contact met ons op voor een kennismaking.
Bericht delen:
