Methoden voor gegevensverificatie

Gegevensverificatie is een niet te onderschatten proces in een wereld waarin gegevens steeds meer de belangrijkste bron van besluitvorming worden. Gegevens worden gebruikt voor veel aspecten van organisatorische activiteiten, waaronder klantrelaties, dienstverlening en strategische ontwikkeling. 

Definitie van gegevensverificatie

Gegevensverificatie houdt een bevestiging in dat de verzamelde, ingevoerde of verwerkte gegevens geldig zijn en geen fouten bevatten ergens in het hele proces. Dit betekent dat de verzamelde gegevens worden gecontroleerd aan de hand van de bron om te voldoen aan het nauwkeurigheidscriterium.

Soorten gegevensverificatie

Het belangrijkste bij verificatie is het identificeren van de technieken die van toepassing zijn op de vereiste gegevensverificatie. Dit zijn de typen gegevensverificatie die vaak worden gebruikt:

• Handmatige gegevensverificatie
  Hierbij wordt menselijke tussenkomst gebruikt om door de gegevens te gaan om er zeker van te zijn dat ze kloppen met de originele gegevens. Deze aanpak is nuttig bij het werken met kleine datasets, maar wordt vermoeiend en kan worden beïnvloed door menselijke fouten bij het verwerken van een grote hoeveelheid gegevens.
• Geautomatiseerde gegevensverificatie
  Bij methoden voor kruisdrukcontrole worden gegevens op de specifieke criteria vergeleken met specifieke regels of andere gegevenssets in de computerprogramma's. Deze systemen kunnen onmiddellijk onjuiste overeenkomsten opsporen. Deze systemen kunnen onmiddellijk onjuiste overeenkomsten detecteren en zijn nuttig voor gegevensbewerkingen.
• Dubbele gegevensinvoer
  Bij deze techniek worden gegevens twee keer ingevoerd, waarna de resultaten worden gecompileerd en gecontroleerd op consistentie. Als er afwijkingen worden ontdekt, worden de invoergegevens gecontroleerd en aangepast.
• Steekproefsgewijze controles
  Bij deze methode wordt een klein, willekeurig deel van een enorme gegevensverzameling bemonsterd. De methode van steekproefsgewijze controle is efficiënter dan steekproefvalidatie en kan ook patronen bepalen met betrekking tot de betrouwbaarheid van de gegevens.

Methoden voor gegevensverificatie

Wat zijn de effectieve methoden voor gegevensverificatie?

Het is ook belangrijk om een aantal veelgebruikte methoden voor gegevensverificatie te kennen. Afhankelijk van de grootte van de dataset en het type informatie, kunnen bedrijven een of een combinatie van deze methoden gebruiken:

• Kruiselingse verificatie (bron-naar-bron controle)

Bij deze methode worden gegevens gecontroleerd door ze kruiselings te vergelijken in verschillende systemen of media. Op deze manier is er consistentie, waardoor het gemakkelijk is om verschillen tussen de ene dataset en de andere op te merken.

Een detailhandelsbedrijf kan bijvoorbeeld de bestelgegevens van de klant die door het verkoopteam zijn verstrekt, controleren met de gegevens van de verzendafdeling om te bevestigen dat de adressen van de klanten niet van elkaar verschillen.

• Validatie op basis van regels

Regelgebaseerde validatie zoekt naar patronen in gegevens en controleert deze vervolgens aan de hand van vooraf ingestelde regels of beperkingen. Deze regels worden ingesteld op basis van de eisen van de organisatie en kunnen van alles inhouden, van de wetenschap dat het e-mailaccount aan een bepaald patroon moet voldoen tot de wetenschap dat een bepaald cijfer in de financiële gegevens hoger is dan het geldige bereik.

Een bank kan bijvoorbeeld een beperking definiëren als een regel die betrekking heeft op rekeningnummers die even lang moeten zijn; een e-commerce bedrijf kan controleren op een voorwaarde dat de prijs van zijn producten altijd meer dan nul moet zijn.

• Duplicaat detectie

Het probleem van duplicatie bestaat meestal in de meeste datasets en is een belangrijke bron van het beheer van onjuiste rapporten en organisatorische disfuncties. De detectie van duplicaten van records wordt gebruikt om records te verwijderen die vergelijkbare gegevens hebben, zodat de database alleen nog uit unieke records bestaat.

Een marketingafdeling kan bijvoorbeeld een campagne uitvoeren op een lijst met klantcontacten en als er geen mogelijkheid is om dubbele records te verwijderen, kan de klant meerdere e-mails ontvangen, wat een slechte klantervaring oplevert.

• Dataprofilering

Dataprofilering houdt in dat gegevens worden onderzocht om kwaliteitsproblemen te definiëren, lacunes of onjuiste indelingen op te sporen of de inhoud tussen velden te vergelijken. Het is een eerste en nuttige manier voor commerciële organisaties om enig inzicht te krijgen in de status van bepaalde gegevens voordat er strengere controles op worden uitgevoerd.

Het is bijvoorbeeld mogelijk om profielen van patiëntendossiers te definiëren waarbij profielcontroles elk record identificeren dat een veld mist en elk veld dat op een onjuiste manier is ingevuld, zoals velden voor naam en leeftijd die respectievelijk karakter- en numerieke gegevens moeten bevatten.

Praktisch gebruik van gegevensverificatie

Gegevensverificatie wordt op veel gebieden toegepast om de geloofwaardigheid van gegevens te garanderen en het functioneren van bedrijven te vergemakkelijken. Hier volgt een overzicht van hoe sectoren verificatiemethoden gebruiken.

• Marketing
  Campagnes kunnen niet soepel verlopen als de contactgegevens die aan de marketeers worden verstrekt niet correct zijn. Gegevensverificatie helpt voorkomen dat verkeerde informatie wordt ingevoerd, zoals verkeerde accounts, waaronder verkeerde e-mailadressen, verkeerde telefoonnummers en onjuiste postadressen. Dit voorkomt verwarring die kan optreden wanneer je te maken hebt met een dwarsdoorsnede van het team of wanneer je te maken hebt met een grote groep mensen die betrokken zijn bij marketing.
• Financiën
  Omdat financiën een bedrijfstak is, moeten alle verstrekte gegevens accuraat zijn, ook wat betreft naleving en risico's. Accountverificatietechnieken worden door financiële instellingen gebruikt om te garanderen dat gegevens in transacties, klanten en financiële overzichten correct zijn. Een automatische verificatie van records kan bijvoorbeeld inconsistentie in transacties op verschillende rekeningen detecteren op een manier die alleen maar onwaar of frauduleus kan zijn.
• Gezondheidszorg
  In de gezondheidszorg is het proces van gegevensverificatie belangrijk omdat dossiers correct en up-to-date moeten zijn. De patiëntgegevens, van hun medische geschiedenis tot hun testresultaten, moeten accuraat zijn zodat gezondheidszorgorganisaties de beste zorg kunnen bieden. Geïntegreerde geautomatiseerde systemen kunnen helpen om deze controles uit te voeren en de informatie te valideren met controles van verschillende afdelingen om naleving van de regelgeving af te dwingen.

Conclusie

De controle van gegevens is een kritisch onderdeel dat helpt bij de geloofwaardigheid van gegevens die een organisatie bezit. Toch zijn er veel technieken voor gegevensverificatie beschikbaar, zoals handmatige controle en geautomatiseerde tools. Afhankelijk van de grootte en de niet-aanpasbare parameters van de gegevens die worden geverifieerd, kunnen bedrijven de geschikte kiezen. Met methoden voor gegevensverificatie kunnen bedrijven dure fouten vermijden en de juiste beslissingen nemen.