Datakwaliteit: De onmisbare basis voor jouw Power BI dashboard
Datakwaliteit is een term die vaak wordt genoemd, maar wat houdt het precies in? Het verwijst naar hoe betrouwbaar, consistent en bruikbaar data is voor analyse en besluitvorming. Zonder goede datakwaliteit haal je niet het maximale uit krachtige combinaties zoals Power BI met Exact Globe, Exact Online of Twinfield. Deze tools bieden pas echt waarde wanneer de data volledig, consistent en betrouwbaar is. Slechte datakwaliteit kan ervoor zorgen dat inzichten uit je rapportages onnauwkeurig of zelfs misleidend zijn, wat directe impact heeft op belangrijke beslissingen.
Wat is datakwaliteit?
Datakwaliteit omvat meerdere aspecten, zoals volledigheid, nauwkeurigheid, consistentie en tijdigheid van gegevens. Het gaat er niet alleen om of alle gegevens aanwezig zijn, maar ook of ze correct en bruikbaar zijn.
Bijvoorbeeld:
- Een overzicht in Power BI dat ontbrekende waarden toont, zoals lege cellen in een financiële dataset, wijst op een probleem met volledigheid.
- Inconsistenties, zoals verschillende valutaweergaves (€1.000 vs. 1000 EUR), kunnen verwarring veroorzaken en verkeerde berekeningen opleveren.
- Dubbele waarden, zoals klantrecords die meerdere keren in de database voorkomen, verstoren analyses, zoals omzet per klant.
Kortom, als je data niet schoon, compleet en consistent is, zijn de inzichten die je uit een Power BI dashboard haalt niet betrouwbaar.
Wanneer is de datakwaliteit slecht?
Slechte datakwaliteit kan op verschillende manieren naar voren komen. Veelvoorkomende problemen zijn:
- Lege regels of waarden: Denk aan ontbrekende adressen of factuurbedragen. Deze gaten maken je dataset onvolledig en zorgen voor fouten in berekeningen.
- Dubbele gegevens: Bijvoorbeeld dezelfde factuur twee keer geboekt. Dit leidt tot overdreven omzetcijfers of foutieve voorraadanalyses.
- Inconsistente notaties: Data kan bijvoorbeeld verschillende datumnotaties bevatten (01-12-2024 vs. 2024/12/01), wat filters en rapportages bemoeilijkt.
- Verouderde data: Bijvoorbeeld klanten die allang niet meer actief zijn, maar nog in de database staan. Dit vervuilt analyses zoals churn-ratio’s.
- Foutieve gegevens: Een negatief aantal verkochte producten of onmogelijke geboortedata. Dit wijst op gebrekkige invoercontroles.
Zodra je bijvoorbeeld met data uit Twinfield in Power BI werkt, wordt het belang van kwalitatieve data alleen maar groter. Deze tools halen hun kracht uit goed gestructureerde, nauwkeurige data.
Waarom is goede datakwaliteit belangrijk?
Een hoog niveau van datakwaliteit is niet alleen een luxe; het is een noodzaak. Hier zijn de belangrijkste voordelen:
- Betrouwbare inzichten: Met schone en consistente data weet je zeker dat je analyses en conclusies kloppen.
- Efficiëntie: Goede datakwaliteit vermindert de tijd die je kwijt bent aan handmatige controles en fouten opsporen.
- Schaalbaarheid: Bij groei van je dataset of bij integratie van nieuwe bronnen, zoals Exact Online in Power BI, blijft de data hanteerbaar.
- Betere besluitvorming: Kwalitatieve data geeft vertrouwen in de cijfers, waardoor beslissingen sneller en accurater worden genomen.
Hoe verbeter je datakwaliteit?
Het verbeteren van datakwaliteit begint bij de bron. Hier zijn enkele stappen die je kunt nemen:
- Stel regels op voor datavalidatie: Laat invoer velden verplicht maken waar mogelijk. Bijvoorbeeld een verplicht klantnummer of een vast formaat voor datums.
- Maak gebruik van datacleaning-tools: Power Query in Power BI biedt krachtige mogelijkheden om dubbele waarden te verwijderen, lege cellen op te vullen of foutieve data te corrigeren.
- Integreer data op de juiste manier: Bij het gebruik van een Power BI Connector, zoals die voor Exact Online of Twinfield, is het belangrijk om de juiste mapping te doen. Dit voorkomt dat incorrecte gegevens in je model belanden.
- Voer regelmatig audits uit: Controleer datasets op fouten of verouderde data en werk ze bij.
De impact van slechte datakwaliteit op jouw Power BI-dashboard
Als datakwaliteit niet op orde is, zijn de gevolgen duidelijk:
- Onjuiste rapportages: Verkeerde omzetcijfers of kostenanalyses kunnen leiden tot strategische fouten.
- Tijdverlies: Gebruikers moeten handmatig fouten corrigeren of missen belangrijke inzichten.
- Verlies van vertrouwen: Als stakeholders merken dat de data in een Power BI dashboard niet klopt, verliezen ze vertrouwen in de tool en het proces.
Een praktijkvoorbeeld: Stel, je gebruikt Power BI en Exact Globe om financiële rapportages te maken. Als de data uit Exact Globe dubbele boekingen bevat of ontbrekende grootboekcodes heeft, zal je rapportage fouten bevatten. Dit kan leiden tot een verkeerde interpretatie van bijvoorbeeld je cashflow of winstgevendheid.
Datakwaliteit: de sleutel tot succes
Wil je optimaal gebruik maken van een Power BI Dashboard met bijvoorbeeld data uit Exact Online? Begin dan bij het verbeteren van je datakwaliteit. Door te zorgen voor consistente, complete en accurate data leg je de basis voor waardevolle inzichten. Dit maakt niet alleen je analyses beter, maar verhoogt ook het vertrouwen in je rapportages.
Heb je hulp nodig bij het verbeteren van je datakwaliteit of wil je meer weten over hoe je een Power BI-dashboard opzet? Neem contact met ons op en ontdek hoe wij je kunnen helpen!
.webp)
