Tegenwoordig is informatie de levensader van elk bedrijf. Of het nu gaat om klantendatabases, omzetinformatie of andere operationele gegevens, kwaliteitsinformatie is essentieel voor effectieve besluitvorming. Het gegevensverificatieproces zorgt ervoor dat gegevens accuraat zijn door ervoor te zorgen dat er geen fouten in zitten die kunnen leiden tot onnauwkeurige resultaten voordat ze worden verwerkt of geanalyseerd.
Proces voor gegevensverificatie
Het gegevensverificatieproces is het controleren van de nauwkeurigheid en consistentie van de verzamelde of verwerkte gegevens. Het is een zeer rigoureus proces dat garandeert dat de gegevens overeenkomen met de bron of met een reeks vooraf vastgestelde doelen. Gegevensverificatie is een soort activiteit die gericht is op het onderzoeken van gegevens en het verifiëren van de nauwkeurigheid, volledigheid en geldigheid ervan.
Stappen van het verificatieproces
Dit zijn de belangrijkste stappen in het verificatieproces van gegevens.
Stap 1: Gegevensverzameling
De eerste stap van het gegevensverificatieproces is het verzamelen van gegevens. Dit omvat het verzamelen van basisgegevens uit verschillende bronnen, zoals klantenbestanden, transactiegeschiedenis of een andere database. Algemene gegevens moeten echter op de juiste manier en met de juiste methoden worden verzameld en moeten voldoen aan alle procedures en richtlijnen.
- Voorbeeld:
De klantgegevens in de e-commerce business van een organisatie worden verzameld op verschillende gebieden, waaronder formulieren, checkouts en klantenservice. Om de juistheid van deze gegevens te controleren, moeten ze geharmoniseerd of overeengekomen zijn op alle sites. Bijvoorbeeld, een adres dat wordt ingevoerd op het moment van betaling en levering van de bestelling moet overeenkomen met de gegevens uit het profiel en de betalingsinformatie van de klant.
Stap 2: Op regels gebaseerde controles
Nadat de gegevens zijn verzameld, is de volgende logische stap het uitvoeren van regelgebaseerde controles. Hierbij worden alleen bepaalde richtlijnen/gegevensstandaarden gedefinieerd waaraan de gegevens moeten voldoen, bijvoorbeeld het bereik dat de numerieke waarden moeten bevatten, de datumnotatie die moet worden gebruikt en e-mailadressen of telefoonnummers die moeten worden opgenomen.
- Voorbeeld:
In een banksysteem moeten rekeningnummers altijd een formaat hebben dat normaal wordt gedefinieerd door enkele cijfers. In het gegevensverificatieproces kunnen we bepaalde regels gebruiken om alle rekeningnummers te elimineren die niet aan deze standaard voldoen. Als een rekeningnummer te weinig cijfers bevat of het verkeerde patroon heeft, wordt dit gemarkeerd als een fout.
Op dezelfde manier is er voor e-mail-ID's een regelgebaseerde controle mogelijk om te controleren of de gegevens in het formulier het juiste formaat hebben (zoals name@domain.com). Elk e-mailadres dat hier niet aan voldoet, wordt herkend voor extra controle.
Stap 3: Consistentiecontroles
Controles op gegevensconsistentie zijn essentieel omdat hiervoor een gegevensreeks of meerdere bronnen nodig zijn om het consistentieniveau te handhaven. Als je in verschillende systemen informatie hebt zoals twee telefoonnummers van een klant, geeft dat aan dat iemand zich vergist en verkeerde acties onderneemt.
- Voorbeeld:
Consistentiecontroles zijn belangrijk in de gezondheidszorg vanuit het oogpunt van patiëntveiligheid. Patiëntendossiers op een afdeling, zoals cardiologie of oncologie, moeten bijvoorbeeld overeenkomen met dezelfde dossiers op een andere afdeling met vergelijkbare dossiers. Als een patiënt in het ene systeem allergisch is voor penicilline en in het andere niet, kan dit dodelijk zijn. Consistentiecontroles voeren deze verificaties uit om te controleren of verschillende afdelingen accurate gegevens gebruiken in hun activiteiten.
Stap 4: Kruisverwijzingen
Bij kruisverwijzingen wordt een onafhankelijke bron gecontroleerd met een andere bron om na te gaan of de verzamelde gegevens accuraat zijn. Het is erg nuttig als verificatie-instrument omdat het vergelijken van verschillende bronnen gemakkelijk is om fouten of gemiste informatie aan te wijzen.
- Voorbeeld:
In marketing kunnen bijvoorbeeld de verschillende contacten uit de verschillende databases met elkaar worden vergeleken. De contactgegevens van klanten uit het CRM kunnen bijvoorbeeld worden vergeleken met andere marketinglijsten van derden om de betrouwbaarheid van de gegevens en de update ervan te controleren. Als een klantnummer bijvoorbeeld als “555-1234” geregistreerd staat in de database, terwijl het in een andere “555-4321” is, dan kun je er zeker van zijn dat deze twee records naar hetzelfde nummer verwijzen, dat in de toekomst gebruikt moet worden voor communicatie met de klant.
Een ander voorbeeld is waar, bij financiële controle, records van transacties uit het boekhoudsysteem van een bedrijf worden vergeleken met afschriften van de bank om het totaal te verifiëren en te controleren op weggelaten of zelfs vervalste transacties.
Stap 5: Duplicaatdetectie
Deze dubbele gegevens hebben gevolgen die zeer pijnlijk zijn voor bedrijven. Het brengt verwarring in werkgroepen, inefficiëntie in de workflow en verkeerde rapportages. Recordduplicatie verwijst naar het identificeren van records die soortgelijke informatie bevatten en het uitwissen ervan. Dit wordt normaal gesproken bereikt met geautomatiseerde instrumenten die een overvloed aan databases doorzoeken op overeenkomende records aan de hand van bepaalde parameters, zoals naam, e-mailadres of klantidentificatienummer.
- Voorbeeld:
Dit kan gebeuren in een online retailplatform waar klanten meerdere accounts aanmaken met kleine variaties in details zoals voornaam en achternaam (bijv. “John Kim” en “John K”). Deze records worden gedetecteerd door duplicatietools, zodat de detailhandelaar de twee accounts kan samenvoegen en ervoor kan zorgen dat alle bestelhistorieken aan de specifieke account zijn gekoppeld.
Stap 6: Rapporteren en corrigeren van fouten
Nadat het verificatieproces een aantal fouten aan het licht heeft gebracht, zoals afwijkingen, tekortkomingen of herhalingen, is het volgende proces de rapportage. De geautomatiseerde systemen kunnen zichzelf presenteren in de vorm van het creëren van foutenrapporten die de aard van de problemen in de dataset in detail beschrijven. Dergelijke rapporten worden vervolgens bestudeerd en de nodige correctiemaatregelen worden genomen.
- Voorbeeld:
Met betrekking tot een verzekeringsmaatschappij kunnen dergelijke rapporten wijzen op inconsistenties tussen de gegevens over polishouders en bepaalde claims. Als bijvoorbeeld de geboortedatum van een polishouder verschilt tussen systemen, of als er een claim is waarvan de informatie niet volledig is (zoals een ontbrekend polisnummer), zal het foutenrapport deze informatie markeren. De verzekeringsmaatschappij kan dan teruggaan en de nodige stappen ondernemen om de afwijking te corrigeren. Hierdoor zullen claims de volgende keer veel eenvoudiger worden verwerkt.
Stap 7: Gegevens opschonen
Naast het opsporen en rapporteren van fouten, wordt de laatste fase van het gegevensverificatieproces het opschonen van gegevens genoemd. Dit omvat de correctie van fouten die tijdens de verificatie aan het licht zijn gekomen. Het opschonen van gegevens omvat het opschonen van verkeerde informatie, ontdubbeling of het toepassen van een methode om ontbrekende gegevens op te nemen.
- Voorbeeld:
In de detailhandel is het opschonen van gegevens het wijzigen van klantgegevens om ervoor te zorgen dat deze correct zijn of het verwijderen van verkeerde verzendadressen. Als een klant bijvoorbeeld naar een ander huis is verhuisd en zijn of haar gegevens zijn gedetecteerd tijdens de verificatiefase, dan worden de records van de verzendgegevens bijgewerkt om de kans op een verkeerde levering bij de volgende bestellingen te voorkomen.
Het opschonen van gegevens verbetert de kwaliteit van gegevens die worden gebruikt voor analyse, rapportage en bedrijfsactiviteiten en garandeert dat de daaropvolgende gerelateerde activiteiten worden uitgevoerd op basis van correcte gegevens.
Leer hoe tools voor gegevensverificatie worden geïntegreerd in het grotere proces van gegevensvalidatie in het proces voor gegevensverificatie.
Conclusie
Het proces van gegevensverificatie is belangrijk voor het beheer en de kwaliteit van gegevens. Het kan helpen om verschillende fouten te voorkomen en kritieke informatie te leveren die bedrijven nodig hebben om effectieve beslissingen te nemen. De toepassing van het genoemde proces en het gebruik van tools voor gegevensverificatie zal dus helpen om de nauwkeurigheid van gegevens en het vertrouwen in activiteiten die erop gebaseerd zijn binnen een organisatie te vergroten.
Reacties