Datakwaliteit verbeteren met first time right: zo pak je het aan
Datakwaliteit verbeteren begint op het moment dat data ontstaat. Wordt een product, klant of order meteen goed ingevoerd, dan hoef je achteraf niets te herstellen. Dat heet het first time right-principe. Align-IT helpt webshops en groothandels hun datakwaliteit op orde te brengen, van productdata tot orders.
Elke dag stromen er producten, orders, klanten en leveranciers door je systemen. Eén fout bij het invoeren reist mee naar je webshop, je magazijn en je rapportages. We leggen uit wat goede datakwaliteit is, wat slechte data kost en hoe je het in vier stappen verbetert.
Wat is goede datakwaliteit?
Data is van goede kwaliteit als je erop kunt bouwen. Daar horen vijf kenmerken bij:
- Volledig: alle verplichte velden zijn gevuld.
- Juist: de waarde klopt, zoals de EAN-code of de prijs.
- Consistent: dezelfde informatie staat in elk systeem hetzelfde.
- Actueel: gegevens als voorraad en levertijd zijn bijgewerkt.
- Uniek: elk product en elke klant staat er één keer in.
Wat kost slechte datakwaliteit?
In e-commerce merk je slechte data direct:
- foute productinformatie, en daardoor meer retouren
- lagere conversie
- handmatig correctiewerk
- dashboards met foute cijfers, en daardoor verkeerde beslissingen
- koppelingen die fouten doorgeven aan andere systemen
- vragen en verwarring binnen je team
In kwaliteitsmanagement heet dit de 1-10-100-regel. Een fout voorkomen bij het invoeren kost 1. Achteraf corrigeren kost 10. Niets doen, zodat de fout bij je klant terechtkomt, kost 100.
Wat kost het je om niet te automatiseren?
Vul vijf getallen in en zie direct wat één handmatig proces je per jaar kost, in euro's, uren en werkweken.
Reken het zelf uitWat is het first time right-principe?
First time right (FTR) komt uit kwaliteitsmanagement, zoals Lean Six Sigma. Het idee: zorg dat iets in één keer goed gebeurt, zodat er verderop geen fouten ontstaan.
Voor data betekent dat:
- data meteen correct en volledig invoeren, op het moment dat het ontstaat
- automatische controles bij het invoeren
- vaste standaarden en validatieregels
- één bron die klopt (single source of truth)
Zo voorkom je dat kleine fouten zich door je systemen verspreiden en uitgroeien tot grotere problemen.
Datakwaliteit verbeteren in vier stappen
1. Leg eigenaarschap vast
Breng in kaart welke soorten data je hebt. In e-commerce zijn dat meestal product, klant, order, voorraad, leverancier en verzendlabel. Leg per datatype vast in welk systeem het wordt aangemaakt en wie er verantwoordelijk voor is. Klopt er iets niet, dan weet iedereen bij wie het hoort.
2. Stel standaarden en validatieregels op
Bepaal per datatype welke velden verplicht zijn en hoe ze worden opgeslagen. Voor een product kan dat zijn:
- producttitel is verplicht
- datums altijd als dd-mm-jjjj
- kleuren en maten uit een vaste lijst
Bij een klant maak je bijvoorbeeld de NAW-gegevens verplicht, en het veld branche alleen voor zakelijke klanten. Zo heeft elk datatype algemene regels en regels per soort.
3. Controleer automatisch
Kijk hoe ver je huidige systemen verplichte velden en regels ondersteunen. Een PIM-systeem zoals Akeneo controleert bij het invoeren of data aan de regels voldoet. Je krijgt dan direct een melding bij een fout.
Kan je systeem dat niet, dan vang je het op twee manieren op:
- een duidelijke instructie per datatype, zodat iedereen het op dezelfde manier aanmaakt
- een Excel-bestand waarin je een export controleert met formules: zijn de verplichte velden gevuld?
Tegenwoordig kan ook een AI dat controlewerk doen. Die kijkt periodiek met jouw regels naar je data en meldt wat afwijkt. Hoe dat werkt, lees je in onze blog over product data management.
4. Train je medewerkers
Mensen die snappen waarom het belangrijk is, werken zorgvuldiger. Neem een uur met je team, zonder telefoons. Deel stap-voor-stapinstructies met screenshots uit, en laat een schermopname zien van hoe je de taak uitvoert.
Laat ook zien wat er misgaat als data niet klopt, zoals een verkeerde verkoopanalyse of foute informatie naar een klant. En laat zien wat er goed gaat als het in één keer goed is. Laten zien werkt beter dan vertellen.
Voorbeeld: een nieuw product invoeren
Zonder first time right gebeurt het dat:
- de productomschrijving ontbreekt
- de EAN-code fout is
- de prijs ontbreekt of niet klopt
- de verkeerde afbeelding gekoppeld is
Met first time right:
- krijgt de medewerker direct een melding bij ontbrekende velden
- worden formaten en codes automatisch gecontroleerd
- staat duidelijk beschreven wat verplicht is
Datakwaliteit meten en levend houden
Meet per datatype welk percentage van de verplichte velden goed is gevuld, en deel dat elke maand met je team. Zakt het percentage van 99,5% in maart naar 98,5% in april, dan gaan mensen zich afvragen hoe dat komt. Zo blijft first time right leven in je team.
Data governance: de afspraken eromheen
Data governance is het geheel van afspraken, rollen en processen over hoe je organisatie met data omgaat. Wie is eigenaar, welke regels gelden en hoe bewaak je ze? First time right is daar een onderdeel van.
Wil je zelf de basis leggen? Download onze gratis data governance-tool met uitlegvideo.
Veelgestelde vragen
Hoe verbeter je datakwaliteit?
Begin bij de bron: leg eigenaarschap per datatype vast, stel verplichte velden en validatieregels in, controleer automatisch en train je medewerkers. Align-IT noemt dat werken volgens het first time right-principe.
Wat is first time right?
First time right betekent dat iets in één keer goed gebeurt, zodat er verderop geen fouten ontstaan. Bij data houdt dat in: meteen correct en volledig invoeren, met automatische controles en vaste regels.
Hoe meet je datakwaliteit?
Meet per datatype welk percentage van de verplichte velden goed is gevuld, en volg dat per maand. Daalt het percentage, dan zoek je de oorzaak bij de invoer.
Wat kost slechte datakwaliteit?
Volgens de 1-10-100-regel kost een fout voorkomen 1, achteraf corrigeren 10 en niets doen 100. In e-commerce zie je dat terug in retouren, lagere conversie, correctiewerk en verkeerde beslissingen.
Wat is het verschil tussen data governance en datakwaliteit?
Datakwaliteit zegt hoe goed je data is: volledig, juist, consistent, actueel en uniek. Data governance zijn de afspraken, rollen en processen die zorgen dat die kwaliteit op peil blijft.
Welke tools helpen bij het verbeteren van datakwaliteit?
Een PIM-systeem zoals Akeneo controleert productdata bij het invoeren. Zonder PIM werkt een Excel-controlebestand, of een AI die periodiek met vaste regels naar je data kijkt. In de Grip & Groei-scan meet Align-IT je datakwaliteit en adviseert welke aanpak past.
Geschreven door Stan Peters
Bedrijfskundige en developer. Werkt sinds 2020 aan de processen en systemen van webshops en groothandels.
Datakwaliteit verbeteren?
In 45 minuten bespreken we waar je tegenaan loopt en of de Grip & Groei-scan het juiste startpunt is.
Plan een kennismakingVrijblijvend · 45 minuten · je weet daarna of de scan bij je past