Informatietechnologie groeit snel en bedrijven moeten nauwkeurige en geloofwaardige gegevens produceren. Daarom is gegevensverificatie erg nuttig. Of je nu klantgegevens, financiële informatie of onderzoeksgegevens gebruikt, het is altijd goed om je informatie te controleren om kostbare fouten te voorkomen en een geloofwaardig resultaat te behalen.
Definitie van gegevensverificatie
Gegevensverificatie is een proces van verifiëren en bevestigen of gegevens nauwkeurig, volledig en consistent zijn om ervoor te zorgen dat de gegevens die je hebt verzameld, ingevoerd of verzonden betrouwbaar zijn en geen onjuiste gegevens bevatten. Er zijn veel soorten gegevens, zoals bedrijfs- of weergegevens en gegevens voor openbaar of privégebruik, maar elk stukje gegevens kan altijd worden geverifieerd. Gegevensverificatie kan worden uitgevoerd met betrekking tot gegevens, want je kunt gegevens ook opschonen, verrijken, valideren en nog veel meer.
Waarom is gegevensverificatie belangrijk?
In elke organisatie zijn gegevens de levensader voor de besluitvorming en daarom moeten ze nauwkeurig zijn. De meeste organisaties gebruiken informatie om klantgewoonten te voorspellen, geldstromen te controleren en prestaties te verbeteren. Als de gegevens niet van goede kwaliteit zijn, leidt dit tot ongewenste beslissingen, kosten en mogelijke reputatieschade.
Dit is waarom gegevensverificatie essentieel is:
- Voorkomt fouten
Bovendien kan men fouten vroegtijdig opsporen, waardoor gegarandeerd wordt dat de informatie die hij of zij gebruikt accuraat is. - Verbetert de besluitvorming
Nauwkeurige informatie leidt tot goede bedrijfsresultaten. Dus als je informatie klopt, kun je vertrouwen op de output en goede beslissingen nemen. - Zorgt voor naleving
Bedrijfstakken zoals de financiële sector en de gezondheidszorg hebben strenge regels met betrekking tot de nauwkeurigheid van gegevens. Gegevensverificatie helpt om aan deze voorschriften te voldoen.
Stappen van gegevensverificatie
Als de verzamelde gegevens in de vorm van papieren of bestanden zijn, dan kan verificatie plaatsvinden door te controleren op tekenen van verificatie van de uitvoergegevens. Enkele veel voorkomende stappen en methoden voor gegevensverificatie
- Handmatige controles
Bij kleine datasets worden de invoergegevens vergeleken met de bron om te begrijpen of ze voldoen aan het beoogde invoerformaat. Het voldoet aan het beoogde invoerformaat. - Geautomatiseerde tools
Elke grote set gegevens kan automatisch worden gecontroleerd op naleving van algemene conventies of de oorspronkelijke invoergegevens dankzij de softwaretools. - Controles ter plaatse
Nog crucialer is het gebruik van subsectoren van enorme databases voor nauwkeurigheid, wat over de hele linie geldt
Ontdek hoe gegevensverificatie werkt in onze blog Gegevensverificatieproces.
Wat houdt gegevensverificatie in?
Om gegevens verifieerbaar te maken, moeten ze deze eigenschappen bezitten:
- Traceerbaarheid
Er moet een link zijn die terugverwijst naar de originele gegevens om de nauwkeurigheid ervan te garanderen. - Consistentie
Gegevens moeten overeenkomen met die van verschillende records/bronnen en er mogen geen tegenstrijdigheden aanwezig zijn. - Documentatie
Daarom is het in het verificatieproces belangrijk om gedocumenteerd bewijs te hebben van hoe de gegevens zijn verzameld, opgeslagen en verwerkt.
Problemen met gegevensverificatie
Gegevensverificatie is een cruciaal proces, maar het heeft een aantal beperkingen, vooral als het gaat om het reageren op nieuwe en complexe gegevens in een organisatie. Hier zijn enkele belangrijke problemen:
- Inconsistente gegevensbronnen
Meestal worden gegevens verkregen uit een aantal systemen en in verschillende formaten, of zelfs in formaten die ontwikkeld en gestandaardiseerd zijn in die organisatie. De ene site kan bijvoorbeeld datums opmaken in het formaat MM/DD/JJJJ, terwijl het op een andere site “DD/MM/JJJJ” is. Dit zorgt voor problemen bij de verificatie, want als de datasets niet overeenkomen, zorgt dit voor problemen. Bedrijven moeten hun gegevens integreren, zodat als het ene platform er een andere standaard voor heeft, tools zoals InfobelPro kunnen helpen bij de incompatibiliteit.
- Schaalbaarheidsproblemen bij grote datasets
Bij het bereiken van het middenmanagement groeit de hoeveelheid geanalyseerde gegevens en wordt eenvoudige of, in feite, geen verificatie onvoldoende. Grote datasets hebben ook sterke verificatietools nodig die enorme datavolumes aankunnen en ermee kunnen werken met een enorme snelheid en efficiëntie. De schaal van gegevens maakt het van cruciaal belang om problemen met gegevenskwaliteit aan te pakken met cloud-gebaseerde oplossingen en realtime verificatiesystemen.
- Integratieproblemen met legacysystemen
In de bedrijfswereld worden organisaties geconfronteerd met veel integratieproblemen met legacysystemen. De meeste organisaties gebruiken nog steeds hun legacy-systeem, dat niet naadloos aansluit op de geavanceerde vormen van verificatiesystemen. Deze legacysystemen zijn meestal erg inflexibel en bieden geen ondersteuning voor gegevensverificatie. Om dit aan te pakken kan een bedrijf de oude systemen updaten of middleware platforms gebruiken om toegang te krijgen tot de meer innovatieve verificatietools, zodat het gegevensformaat van de output van alle systemen geharmoniseerd is.
Waarom hebben we gegevensverificatie nodig?
Gegevens vormen de kern van verschillende activiteiten in bedrijven, academici, onderzoek en besluitvormingsprocessen. Nauwkeurigheid van gegevens geeft aan dat gegevens correct en betrouwbaar zijn, wat nuttig is voor de effectieve werking van een bedrijf, het elimineren van fouten en het nemen van de juiste beslissingen. Als er geen goede gegevensverificatie is, is het bedrijf geneigd om de verkeerde beslissing te nemen met de verkeerde gegevens.
Bekijk ons aanbod hier: https://www.infobelpro.com/nl/al-onze-oplossingen. Wij bieden tools en diensten waarmee bedrijven hun gegevens kunnen verifiëren en verbeteren voor betere besluitvorming en naleving.
Conclusie
Gegevensverificatie is een belangrijk onderdeel van gegevensborging en zou op elk gebied en in elk bedrijf moeten worden toegepast. Naast het toepassen van de aanpak op bedrijfsniveau, fungeert het als een check-and-balance voor kleine gegevensscenario's en bestrijkt het alle spectrums, waardoor kostbare fouten worden uitgebannen, de besluitvorming wordt verbeterd en aan kaders wordt voldaan.
Reacties