Natuurlijk! Hieronder vind je een gedetailleerd sjabloon voor het beoordelen van datakwaliteit, inclusief belangrijke dimensies, metrics, en secties voor documentatie. Daarna geef ik een voorbeeld van de beoordeling van een verkoopgegevensdataset. --- **Sjabloon voor Datakwaliteitsbeoordeling** **1. Algemene informatie** - Dataset naam: _______________________________ - Beoordelaar: _______________________________ - Datum van beoordeling: _______________________________ - Doel van de beoordeling: _______________________________ --- **2. Dimensies en Metrics** | Dimensie | Metric | Beschrijving / Toelichting | Waarde / Resultaat | Opmerkingen / Bevindingen | |-------------------|-------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|----------------------------------------------|---------------------------------------------------------| | Nauwkeurigheid | Percentage correcte records | Verhouding van correcte gegevens ten opzichte van totale records | ____% | Bijvoorbeeld: gegevenscontrole, steekproefanalyse | | | Foutfrequente velden | Aantal velden met fouten / inconsistenties | __________________________________________ | Bijvoorbeeld: onjuiste datums, foutieve bedragen | | Volledigheid | Percentage ingevulde verplichte velden | Hoeveelheid ingevulde verplichte velden | ____% | Bijvoorbeeld: ontbreken van klantgegevens | | | Aantal ontbrekende records | Hoeveel records missen belangrijke informatie | __________________________________________ | Bijvoorbeeld: ontbrekende verkoopdatum | | Consistentie | Aantal inconsistenties tussen datasets | Hoeveel gevallen van tegenstrijdigheden of afwijkingen | __________________________________________ | Bijvoorbeeld: verschillende klant IDs voor dezelfde klant | | | Validatiepercentage bij controles | Percentage records dat slaagt voor validatiecontroles | ____% | Bijvoorbeeld: validatie van SKU-codes | | Tijdigheid | Gemiddelde tijd tussen gegevensgeneratie en beschikbaarheid | Hoe snel worden gegevens beschikbaar gesteld? | ___________________________ | Bijvoorbeeld: binnen 24 uur na verkoop | | | Frequentie van gegevensupdates | Hoe vaak worden gegevens bijgewerkt? | ___________________________ | Bijvoorbeeld: dagelijks, wekelijks | --- **3. Bevindingen en Analyse** - Samenvatting van de belangrijkste bevindingen: - ________________________________________________________ - ________________________________________________________ - Identificeerde knelpunten of risico’s: - ________________________________________________________ - ________________________________________________________ --- **4. Aanbevelingen** - Verbeteringsmaatregelen: - ________________________________________________________ - ________________________________________________________ - Prioriteit van acties: - Hoog / Midden / Laag --- **Voorbeeldgebruik: Beoordeling van Verkoopgegevens** **1. Algemene informatie** - Dataset naam: Verkoopgegevens Q2 2024 - Beoordelaar: Jan Jansen - Datum: 27 april 2024 - Doel: Beoordelen van de datakwaliteit voor rapportage en analyse --- **2. Dimensies en Metrics** | Dimensie | Metric | Resultaat / Waarde | Opmerkingen | |-------------------|-------------------------------------------------|----------------------------------------|----------------------------------------------------------| | Nauwkeurigheid | Percentage correcte records | 95% | Steekproef van 200 records; enkele fouten in bedragen gevonden | | | Foutfrequente velden | 3 velden met fouten (verkoopdatum, klant-ID, SKU) | Data-invoercontrole geïmplementeerd, fouten verminderen | | Volledigheid | Percentage ingevulde verplichte velden | 98% | Enkele ontbrekende verkoopdatum bij 4 records | | | Ontbrekende records | 5 records zonder klantgegevens | Oorzaak: invoerfout, wordt gecorrigeerd bij invoerproces | | Consistentie | Inconsistenties tussen datasets | 2 gevallen van tegenstrijdige klant-ID’s | Data-integratieproces vereist verbetering | | | Validatiepercentage bij controles | 92% | Foutieve SKU-codes, corrigeren in brongegevens | | Tijdigheid | Gemiddelde tijd tussen verkoop en data-invoer | 12 uur | Over het algemeen snel, verbeteringen mogelijk bij weekends | | | Frequentie van updates | Dagelijks | Data wordt dagelijks bijgewerkt | --- **3. Bevindingen en Analyse** - De dataset is over het algemeen van goede kwaliteit, maar er zijn enkele inconsistenties en enkele fouten in invoer. - Vooral de nauwkeurigheid en validatie kunnen verbeteren door automatische controles en invoervalidatie. - Tijdigheid is adequaat, maar er kunnen efficiëntieverbeteringen worden doorgevoerd. --- **4. Aanbevelingen** - Implementeren van automatische validaties voor invoervelden. - Training geven aan invoerpersoneel over correcte gegevensinvoer. - Periodieke controles uitvoeren op datasetintegriteit. - Prioriteit: Hoog voor validatieverbeteringen, Midden voor invoertraining. --- **Verwachte uitkomsten na beoordeling:** - Verbeterde datakwaliteit en betrouwbaarheid van rapportages. - Minder fouten en inconsistenties. - Betere beslissingsondersteuning door accurate en tijdige gegevens. --- Als je nog verdere specificaties of een aangepast sjabloon wenst, laat het gerust weten!

Zeker, hier is een gedetailleerd sjabloon voor datakwaliteitsbeoordeling in het Nederlands, inclusief een voorbeeld voor Verkoopgegevens: --- ### **Sjabloon: Datakwaliteitsbeoordeling** **Organisatie:** [Naam organisatie] **Beoordelingsdatum:** [Datum] **Beoordeelde dataset:** [Naam dataset] **Eigenaar dataset:** [Naam eigenaar] **Beoordelaar(s):** [Naam beoordelaar(s)] --- #### **1. Inleiding** *Doel:* Het evalueren van de kwaliteit van de dataset om betrouwbaarheid, bruikbaarheid en compliance te waarborgen. *Scope:* Beschrijf de reikwijdte van de beoordeling (bijv. specifieke velden, periode, bronnen). --- #### **2. Dimensies en Metrics** Voor elke dimensie worden metrics, acceptabele drempelwaarden en meetmethoden gedefinieerd. | **Dimensie** | **Metric** | **Beschrijving** | **Acceptabele drempel** | **Meetmethode** | |---------------------|-------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------|-------------------------|---------------------------------------------------------------------------------| | **Nauwkeurigheid** | Foutpercentage | Percentage records met onjuiste waarden (bijv. ongeldige productcodes). | ≤ 2% | Steekproefsgewijze verificatie tegen betrouwbare bronnen. | | | Validiteitsratio | Percentage waarden dat voldoet aan gedefinieerde regels (bijv. datumnotatie). | ≥ 98% | Controle via validatieregels in database/software. | | **Volledigheid** | Ontbrekende waarden | Percentage ontbrekende velden in verplichte kolommen (bijv. klant-ID). | ≤ 5% | Analyse van lege/null-waarden in dataset. | | | Dekkingsgraad | Percentage records dat essentiële informatie bevat (bijv. volledig adres). | ≥ 95% | Telling van incomplete records. | | **Consistentie** | Interne consistentie | Consistentie tussen gerelateerde velden (bijv. orderdatum ≤ leverdatum). | 100% | Logische checks tussen velden. | | | Externe consistentie | Overeenstemming met andere bronnen (bijv. voorraadsysteem). | ≥ 98% | Vergelijking met externe datasets. | | **Tijdigheid** | Actualiteitsgraad | Tijd tussen gebeurtenis en registratie (bijv. vertraging in orderverwerking). | ≤ 24 uur | Analyse van timestamp-verschillen. | | | Refresh-frequentie | Frequentie van datasetupdates (bijv. dagelijks, wekelijks). | Volgens SLA | Evaluatie updatecycli. | --- #### **3. Bevindingen per Dimensie** Documenteer de resultaten van de metingen, inclusief afwijkingen en oorzaken. - **Nauwkeurigheid:** *Resultaat:* [Bijv. "Foutpercentage: 4% (drempel: ≤2%) – 20 van 500 records bevatten ongeldige productcodes."] *Oorzaak:* [Bijv. "Handmatige invoerfouten door gebrek aan validatie in invoerscherm."] - **Volledigheid:** *Resultaat:* [Bijv. "Ontbrekende waarden: 3% in klant-ID-kolom."] *Oorzaak:* [Bijv. "Niet-ingevulde velden bij spoedorders."] - **Consistentie:** *Resultaat:* [Bijv. "95% consistentie met voorraadsysteem."] *Oorzaak:* [Bijv. "Vertraging in synchronisatie tussen systemen."] - **Tijdigheid:** *Resultaat:* [Bijv. "Actualiteitsgraad: 36 uur vertraging."] *Oorzaak:* [Bijv. "Handmatige batchverwerking om de twee dagen."] --- #### **4. Aanbevelingen** Op basis van bevindingen, proposeer concrete acties. 1. **Nauwkeurigheid:** Implementeer dropdown-menu’s voor productcodes om invoerfouten te voorkomen. 2. **Volledigheid:** Stel verplichte velden in bij orderinvoer en train medewerkers. 3. **Consistentie:** Automatiseer data-synchronisatie tussen verkoop- en voorraadsystemen. 4. **Tijdigheid:** Verwerk orders realtime i.p.v. batchgewijs. --- #### **5. Voorbeeld: Beoordeling Verkoopgegevens** **Dataset:** "Maandelijkse Verkooporders – Januari 2024" **Scope:** 1.000 orders, velden: OrderID, KlantID, Productcode, Orderdatum, Leverdatum, Bedrag. **Bevindingen:** - **Nauwkeurigheid:** Foutpercentage van 5% in Productcode (50 orders met niet-bestaande codes). - **Volledigheid:** 8% ontbrekende KlantID’s (80 orders). - **Consistentie:** 10% van orders heeft Leverdatum vóór Orderdatum. - **Tijdigheid:** Gemiddelde vertraging van 48 uur in registratie. **Aanbevelingen:** 1. Koppel Productcode aan een geverifieerde productentabel. 2. Voer pop-upwaarschuwingen in voor ontbrekende KlantID’s. 3. Implementeer een automatische check op Orderdatum-Leverdatum. 4. Upgrade naar realtime orderverwerking. **Verwachte uitkomsten:** - Foutpercentage daalt naar ≤1% binnen 2 maanden. - Ontbrekende KlantID’s reduceren tot ≤2%. - Consistentie bereikt 100% na automatisering. - Vertraging vermindert tot ≤2 uur. --- #### **6. Vervolgstappen** - **Eigenaar acties:** [Naam] volgt aanbevelingen op binnen 30 dagen. - **Volgende beoordeling:** [Datum, bijv. over 6 maanden]. --- Dit sjabloon biedt een gestructureerde aanpak om datakwaliteit te meten, problemen te identificeren en verbeteracties te prioriteren. Pas de metrics en drempels aan op jouw organisatienormen!