Van het onderwerp datakwaliteit wordt niemand heel enthousiast. Als technologie een dans was, zou datakwaliteit de hele avond aan de kant blijven staan. Terwijl Big Data, mobiel en security ten dans worden gevraagd, krijgt datakwaliteit geen aandacht.
Desondanks zorgt datakwaliteit (of eigenlijk het gebrek eraan) voor tal van problemen voor bedrijven. Heel af en toe komen die problemen in het nieuws. Zoals in 1999 toen de 125 miljoen dollar kostende Mars Orbiter crashte als gevolg van het door elkaar halen van centimeters en inches.
Sommige datakwaliteitsfouten zijn ronduit lachwekkend. Zo bestelde een groot telefoniebedrijf eens dozen voor zijn nieuwe telefonielijn in centimeters in plaats van in millimeters. Dat probleem werd pas duidelijk toen de trucks dozen begonnen uit te laden met een volume dat duizend keer te groot was. Met deze fout was een 25 miljoen dollar gemoeid.
Oude adressen
De meeste datakwaliteitsproblemen zijn 'gewoner': oude adressen van klanten, incorrecte productcodes, verkeerde voorraaddetails. Maar al deze simpele, op het eerste gezicht kleine problemen leiden tot grote datakwaliteitsproblemen.
Uit onderzoek uit 2010 bleek dat bedrijven gemiddeld 10 procent van het budget uittrekken aan datakwaliteit. De kosten bedragen daarentegen in de praktijk 30 procent van het originele budgetproject.
Software
Er zijn tal van softwareproducten en consultants die beloven te helpen met het verbeteren van de datakwaliteit. Ik geloof echter dat het probleem voornamelijk wordt veroorzaakt door een gebrek aan awareness. Dat wordt niet in de laatste plaats veroorzaakt door de software-industrie die zich slechts op een paar aspecten van de datakwaliteit richt.
Mensen zijn zich wel bewust dat er wat problemen zijn, maar ze vermoeden dat het probleem van ondergeschikt belang is. Er komt pas echt aandacht voor als de mislukkingen zijn. Om met Henry Ford te spreken: "Kwaliteit betekent dat je het goed doet als niemand kijkt."
Commissie
Een belangrijke reden voor het probleem van de datakwaliteit is gelegen aan de menselijke natuur: een telesales-medewerker let zeer op de financiële details van de klant, omdat zijn commissie daarvan afhankelijk is.
Dezelfde sales-medewerker boeit het echter een stuk minder of de betreffende klant al een bestaande account heeft. Ook het afleveradres is van ondergeschikt belang, net zoals de kredietwaardigheid van de klant.
Als iemand wel data moet verzamelen maar niet de impact voelt als die data niet kloppen, hoeft het niet te verbazen als die persoon net wat minder aandacht besteedt aan de kwaliteit. De bestaande datakwaliteitssoftware biedt hiervoor geen oplossing. Hier ligt een grote lacune.