De behoefte aan duidelijke en inzichtelijke datavisualisaties is groter dan ooit. Stel je voor: je hebt net een gloednieuw Power BI-dashboard gelanceerd binnen je organisatie. De kleuren zijn levendig en de grafieken zien er strak uit. Maar zonder betrouwbare data zijn deze visualisaties waardeloos. Daarom mag het belang van datakwaliteit niet onderschat worden. Maar hoe waarborg je deze kwaliteit?
Waarom datakwaliteit cruciaal is
Datakwaliteit vormt de basis van elke betrouwbare analyse. Het zorgt ervoor dat de beslissingen die je neemt op basis van je data goed, snel en betrouwbaar zijn. De kwaliteit van je data beïnvloedt:
Besluitvorming
Beslissingen gebaseerd op onjuiste data zijn fundamenteel onbetrouwbaar. Soms heb je geluk en kan een beslissing goed uitpakken, maar vaker leidt het tot ongewenste uitkomsten, zoals investeren op het verkeerde moment of in een onrendabel project. Met juiste, betrouwbare gegevens zou je wellicht een andere keuze hebben gemaakt. Data van goede kwaliteit leidt dus tot betere besluitvorming.
Efficiëntie
Een van de grootste voordelen van datavisualisatie is het vermogen om snel inzichten te verkrijgen. Maar als je voortdurend je data moet controleren of aanpassen vanwege twijfels over de juistheid, gaat dit voordeel verloren.
Misleidende dashboards
Slechte datakwaliteit kan leiden tot visualisaties die een vertekend beeld geven van de werkelijkheid. Denk aan grafieken die plotselinge pieken of dalen laten zien, die in werkelijkheid niet bestaan.
Vertrouwen
Wanneer eindgebruikers merken dat ze werken met onbetrouwbare data, verliezen ze het vertrouwen in het proces van data analyse. Dit is te voorkomen door vooraf de datakwaliteit te waarborgen. Dit werkt ook de andere kant op: wanneer de datakwaliteit op orde is, en de resultaten geven inzicht in je organisatie en ondersteunen jou en je collega’s, dan stijgt het vertrouwen in data analyse.
Hoe zorg je voor kwalitatieve data?
Data voorbereiden is een proces waarbij je de gegevens waarmee je werkt controleert op fouten, ontbrekende gegevens en inconsistenties. Het is vergelijkbaar met koken: je kijkt altijd eerst of een ingredriënt nog goed is, voordat je deze snijdt en verwerkt in een gerecht. Op dezelfde manier kun je geen diepgaande data-analyses of visualisaties verwachten als de onderliggende data vol fouten zit.
Enkele onderdelen van het voorbereiden van je data zijn het invullen van ontbrekende waarden, het verwijderen van dubbele gegevens en het corrigeren van eventuele inconsistenties in de dataset.
Een voorbeeld uit de praktijk: je hebt een half miljoen adressen in je klantenlijst staan. Na nadere inspectie, zie je dat postcode 1234AB erin voorkomt. Maar 1234 ab staat er ook in, en dezelfde klant heeft blijkbaar ook eens besteld onder postcode 1234 AB (let op het subtiele verschil van een extra spatie, in combinatie met hoofdletters). In je data is dit opgeslagen als drie verschillende adressen, terwijl het om één en dezelfde gaat. Door je data op te schonen, zorg je ervoor dat deze postcodes consistent worden verwerkt en weergegeven. Zo krijg je een correcter beeld van je klantenbestand.
Data voorbereiden is een fundamentele fase in datagedreven werken, die de basis legt voor de rest van je project. Er zijn meerdere manieren om je gegevens klaar te maken voor analyse. Je kunt bijvoorbeeld Power BI gebruiken. Maar een robuustere oplossing zijn datapipelines. Dit is sneller en efficiënter dan Power BI en het is daardoor eenvoudig om data te visueleren in andere tools, zoals concurrenten van Power BI of Excel.
Data voorbereiden in Power BI
Power BI is een Business Intelligence tool van Microsoft dat speciaal ontworpen is om data te visualiseren en dashboards mee te bouwen. Het heeft daarnaast ook uitgebreide mogelijkheden om data voor te bereiden, middels Power Query. Hiermee kun je bijvoorbeeld met een paar klikken dubbele gegevens verwijderen, kleine letters omzetten in hoofdletters of ontbrekende waarden invullen. Iedere transformatie stap wordt opgeslagen binnen Power BI en kun je naderhand veranderen of verwijderen.
Het voordeel hiervan is dat, aangezien elke stap duidelijk is opgeslagen, je altijd terug kan naar een eerdere versie of je kunt snel een andere aanpassing doen. Het nadeel is dan ook dat je gebonden bent aan Power BI, om je voorbereide data te kunnen gebruiken. Je hebt wel kennis nodig van de Power Query taal genaamd M.
Daarnaast ondersteunt Power BI veel verschillende tools en bronnen om data uit op te halen, maar helaas wordt niet elke softwaretool ondersteund. Afhankelijk van welke software en databronnen je gebruikt, loop je hierdoor mogelijk tegen beperkingen aan. Daarom kiezen wij er in de meeste gevallen voor om een datawarehouse te ontwerpen en te vullen middels datapipelines, welke vooraf de data voorbereiden en opschonen.
Data voorbereiden middels datapipelines
Eerder schreven we al over het nut en de werking van een datawarehouse. Hierbij doorloopt data het ETL (Extract, Transform, Load) proces. Middels een zogenoemde datapipeline, wat je makkelijk gezegd kunt zien als een pijpleiding of stappenplan voor dataverwerking, worden gegevens opgeschoond en voorbereid voor data analyse en visualisatie.
Voordeel hiervan is dat je onafhankelijk bent van visualisatietools en uit nagenoeg elke databron data kunt ophalen. Door alle gegevens op te slaan in een datawarehouse, kun je data uit meerdere bronnen samenvoegen en klaarmaken voor analyse. Een datapipeline is ook sneller, vooral bij grote hoeveelheden data. De nadelen zijn dan weer dat programeerkennis vereist is en het ontwerpen en schrijven (coderen) van een datapipeline complexer is dan data voorbereiden in Power BI.
Conclusie
De kwaliteit van je data is cruciaal voor betrouwbare beslissingen en inzichten. Veel organisaties besteden er echter te weinig tijd aan. Net zoals je een stevig fundament nodig hebt voor een huis, heb je betrouwbare data nodig voor je analyses en visualisaties. Power BI en andere tools kunnen prachtige grafieken en dashboards maken, maar zonder goede data erachter, bieden ze weinig toegevoegde waarde.