Het belang van datakwaliteit
Jesse Asowata - SAP Master Data Governance Consultant
In een tijdperk waar data de drijvende kracht is achter elke beslissing, is het beheer en de kwaliteit van deze data van cruciaal belang voor elk bedrijf. Maar hoe zorg je ervoor dat de data waarop je vertrouwt accuraat, consistent en betrouwbaar is?
In deze blogpost verkennen we de rol van SAP Data Quality Management (SAP DQM) in het realiseren van deze doelstelling. We onderzoeken hoe DQM niet alleen de integriteit van data waarborgt, maar ook bijdraagt aan betere zakelijke besluitvorming, compliance, en kostenbesparing.
In de wereld van bedrijfsgegevens en informatiebeheer spelen Master Data Governance (MDG) en Data Quality Management (DQM) een essentiële rol. SAP DQM is een geïntegreerd component binnen SAP MDG voor het beheren, controleren en waarborgen van de masterdata. Waar MDG zich richt op het beheer van masterdata binnen een organisatie, ligt de focus bij DQM juist op het waarborgen van de kwaliteit van deze masterdata.
DQM is beschikbaar voor Products vanaf S/4HANA 1809 en voor Business Partners vanaf de S/4HANA 1909 release.
Binnen SAP DQM wordt er gesproken over 4 fundamentele elementen die essentieel zijn voor effectief datamanagement:
1. Define Quality: Het definiëren van kwaliteit is de eerste stap in het proces. Hier stel je vast wat 'goede' datakwaliteit betekent voor jouw organisatie en welke ‘data quality rules’ er nodig zijn in het systeem.
2. Enter Quality: Het invoeren van kwalitatieve data is cruciaal om te zorgen dat nieuwe en bestaande data voldoen aan de vastgestelde kwaliteitsnormen. Bij het invoeren van data worden de gedefinieerde ‘data quality rules’ in real-time toegepast. Zo wordt gewaarborgd dat de data vanaf het begin aan de kwaliteitseisen voldoet.
3. Monitor Quality: Het monitoren van de kwaliteit is een continu proces waarbij je de staat van de data regelmatig beoordeelt om de kwaliteit te handhaven.
4. Improve Quality: Het verbeteren van de kwaliteit omvat het nemen van acties om bestaande datakwaliteitsproblemen op te lossen en toekomstige problemen te voorkomen. Denk hierbij aan toevoegen van nieuwe ‘data quality rules’, het updaten van bestaande data, en het optimaliseren van processen voor voor dataverzameling en -invoer.
Functies en mogelijkheden van SAP DQM
SAP Data Quality Management focust dus op de verbetering van de kwaliteit van data en doet dit op meerdere cruciale manieren. In onderstaande tabel worden de belangrijkste functionaliteiten beschreven.
| DQM functionaliteit | Beschrijving | |
|---|---|---|
| Datanormalisatie en -standaardisatie | Normaliseert en standaardiseert data naar een uniform formaat, cruciaal voor analyse en rapportage. | |
| Datavalidatie en -correctie | Controleert en corrigeert data op nauwkeurigheid en volledigheid, waarbij fouten of ontbrekende data worden aangepakt. | |
| Identificatie en samenvoeging van duplicaten | Identificeert en voegt duplicaten samen om de betrouwbaarheid van de data in het systeem te verbeteren. | |
| Data profiling en kwaliteitsmonitoring | Biedt tools voor het analyseren van datakwaliteit, waardoor continu inzicht en verbetering van data mogelijk is. | |
| Integratie met externe databronnen | Maakt koppeling met externe bronnen mogelijk voor het verrijken en verdiepen van data-analyse. | |
| Compliance en governance | Ondersteunt het voldoen aan regelgeving en standaarden door te waarborgen dat de data aan specifieke kwaliteitseisen voldoet. |
Data quality rules
In essentie fungeren data quality rules, of datakwaliteitsregels, als het fundament waarop de DQM-processen zijn gebouwd. Dit zijn regels die handmatig door de organisatie worden opgesteld en geactiveerd of die via de ‘rule mining’ functionaliteit gegenereerd kunnen worden. Deze regels stellen organisaties in staat om de kwaliteit van bepaalde data te valideren en te verbeteren.
Voor het beheren van deze regels maakt DQM gebruik van de Business Rule Framework plus (BRF+) technologie, een 'low-code' oplossing. Deze 'low-code' benadering van DQM stelt een breder scala aan eindgebruikers in staat om actief deel te nemen aan het proces van datakwaliteitsbeheer. Gebruikers kunnen hierdoor zelf complexe data quality rules definiëren en beheren zonder programmeerkennis. Daarnaast is het belangrijk om te benoemen dat deze regels eenvoudig geïmporteerd en geëxporteerd kunnen worden tussen systemen, wat de flexibiliteit en schaalbaarheid van DQM benadrukt.
Ter verduidelijking van het concept van data quality rules, vindt u hieronder een afbeelding die een voorbeeld van zo'n regel illustreert. Deze regel is ontworpen om bij alle bestaande leveranciers te controleren of een 'Tax Indicator' aanwezig is. Door deze controle kan het facturatieproces geoptimaliseerd worden
De veelzijdigheid van DQM-regels komt duidelijk naar voren doordat ze niet alleen op zichzelf functioneren, maar ook naadloos kunnen worden geïntegreerd binnen andere MDG-processen, zoals Central Governance, Consolidation & Mass Processing. Zo kan de 'Tax Indicator' regel uit het voorbeeld hierboven ook direct worden toegepast wanneer nieuwe master data via Central Governance wordt aangemaakt. Deze integratie versterkt het toepassingsbereik en effectiviteit binnen het gehele datamanagement proces.
Het gebruik van SAP DQM
Het gebruik van SAP Data Quality Management (DQM) is van groot belang voor bedrijven vanwege de cruciale rol die het speelt in het verbeteren van de kwaliteit van masterdata. Deze verbetering brengt talrijke voordelen met zich mee voor organisaties.
Allereerst zorgt het voor betere besluitvorming; door hoogwaardige data te leveren, helpt DQM bedrijven om meer inzicht en precisie in hun beslissingen te verkrijgen.
Compliance en risicobeheer zijn ook significant verbeterd met DQM, aangezien veel sectoren strenge regelgeving hebben met betrekking tot datakwaliteit. Dit helpt bedrijven om aan deze regels te voldoen en hun risico's te minimaliseren. Daarnaast kan slechte kwaliteit van data leiden tot fouten en inefficiënties. Door het vroegtijdig herkennen en verbeteren van de kwaliteit van deze data kunnen bedrijven kosten besparen en hun processen stroomlijnen.
Hieronder een aantal praktijkvoorbeelden ter illustratie hoe DQM bedrijven in verschillende sectoren kan helpen:
Een grote online retailer gebruikt DQM om productinformatie te standaardiseren en te valideren. Dit leidt tot nauwkeurigere productbeschrijvingen en verbeterde zoekresultaten, wat essentieel is in een competitieve online markt.
Een bank implementeert DQM om klantdata te valideren en te verrijken. Dit is cruciaal voor het voldoen aan KYC (Know Your Customer) regelgeving en helpt bij het tegengaan van fraude, wat de betrouwbaarheid en veiligheid van de bankdiensten verhoogt.
In een ziekenhuis wordt DQM toegepast om de nauwkeurigheid van patiëntgegevens te verbeteren. Dit verhoogt de precisie van medische dossiers en verbetert de patiëntenzorg, wat direct bijdraagt aan betere zorg en welzijn.
Deze voorbeelden tonen aan hoe DQM niet alleen bijdraagt aan de efficiëntie van bedrijfsprocessen, maar ook een directe impact heeft op de kwaliteit van de dienstverlening en klanttevredenheid in diverse sectoren. DQM is daarmee een essentiële tool voor elk bedrijf dat streeft naar data-excellentie en operationele efficiëntie.
Data monitoring, analytics en verbetering
Zoals eerder al benoemd biedt DQM de mogelijkheid om regelmatige evaluaties uit te voeren op de data in uw systeem. Deze evaluaties tonen de trend in datakwaliteit en geven realtime inzicht in data die niet voldoet aan de vastgestelde regels. Op basis van deze evaluaties kunnen weer verbeteringen en wijzigingen worden geïnitieerd via single of mass processing, een integraal onderdeel van MDG. Hierdoor kunnen organisaties snel reageren en waar nodig maatregelen nemen.
Naast het monitoren biedt DQM ook data analytics. Deze analytics functionaliteit duikt het dieper in deze data om patronen en trends te identificeren, wat bedrijven in staat stelt om proactief te handelen. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om hun strategieën te verfijnen, de klantervaring te verbeteren, en operationele efficiëntie te verhogen. Bovendien helpt de integratie van data monitoring en analytics in de bedrijfsvoering bij het ondersteunen van data gestuurde besluitvorming, waardoor organisaties meer gefundeerde beslissingen kunnen nemen die leiden tot duurzame groei en concurrentievoordeel.
Conclusie en vooruitblik
De impact van SAP DQM strekt veel verder dan alleen het verbeteren van datakwaliteit. Met SAP DQM zijn bedrijven uitgerust om het volle potentieel van hun data te benutten, wat leidt tot geïnformeerde beslissingen, verbeterde prestaties en duurzame groei. Het stelt bedrijven in staat om met vertrouwen beslissingen te nemen, voldoen aan regelgeving en kosten te besparen door efficiënter te werken.
Het legt een robuuste basis voor bedrijven om niet alleen vandaag te excelleren, maar ook klaar te zijn voor een dynamische toekomst. SAP heeft namelijk onlangs aangekondigd dat DQM compatibel blijft in de Cloud Ready mode.
Verder belooft de integratie van geavanceerde technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning een nog grotere automatisering en verfijning van processen rondom datakwaliteit. Dit betekent dat bedrijven niet alleen efficiënter zullen werken, maar ook pro-actiever kunnen inspelen op marktveranderingen en klantbehoeften.
Meer informatie
Voor verdere vragen of informatie over dit onderwerp of voor andere vragen op het gebied van SAP Workflow, Fiori, SAP Invoice Management of SAP Master Data Governance (MDG) kunt u contact opnemen met Sander van der Wijngaart.
Gerelaterde posts
