Hoe een Data Quality Scorecard te Gebruiken om de Betrouwbaarheid van Bedrijfsgegevens te Verbeteren

Bij het beheren van bedrijfsdata is het essentieel om de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid van informatie te waarborgen. Dit is vooral belangrijk wanneer het gaat om financiële gegevens, zoals accounts payable, waar onvolledige of onjuiste informatie kan leiden tot verlate betalingen, boetes of zelfs verlies van belangrijke leveranciersrelaties. Het gebruik van een data quality scorecard kan een waardevol instrument zijn om de kwaliteit van gegevens te monitoren en te verbeteren. Dit hoofdstuk gaat in op het opzetten van zo'n scorecard, specifiek voor een bedrijfscontext zoals het voorbeeld van een pizza fabriek.

In dit scenario heeft het management van de pizza fabriek gemerkt dat er veel navraag van leveranciers is over openstaande betalingen, waarbij onvolledige gegevens zoals betalingstermijnen en vervaldatums ontbraken, evenals gedupliceerde facturen in het systeem. Deze problemen hadden niet alleen invloed op de relaties met leveranciers, maar vergrootten ook het risico op dubbele betalingen. Het bedrijf wilde niet alleen deze risico’s beperken, maar ook profiteren van eventuele kortingen door tijdig betalingen te doen.

De eerste stap was het opzetten van een data quality scorecard om de integriteit van de gegevens te waarborgen. Aanvankelijk werd besloten om de belangrijkste KPI’s (Key Performance Indicators) zoals volledigheid, nauwkeurigheid, consistentie, tijdigheid en validiteit te meten. Maar om verder te gaan dan de basisprincipes, besloot men ook te letten op relevantie en uniciteit van de gegevens, omdat het essentieel was dat cruciale informatie zoals betalingstermijnen correct werd vastgelegd en gedupliceerde facturen werden vermeden.

Bij het creëren van de scorecard in Google Sheets werd de volgende aanpak gehanteerd. Eerst werden de metriek en de bijbehorende KPI’s gedefinieerd. Voor elke KPI werd de score gedefinieerd op basis van de mate van volledigheid van de gegevens. Daarna werd een schaal ontwikkeld om deze KPI’s te scoren, zowel kwalitatief als kwantitatief. De keuze viel op kwantitatieve metrics omdat het eenvoudiger was om gewichten toe te kennen aan verschillende componenten.

Na het vaststellen van de KPI’s en hun gewichten, werd elke KPI beoordeeld. Voor volledigheid, bijvoorbeeld, werd vastgesteld dat ongeveer 15% van de gegevens ontbrak, waardoor de score op 85% kwam. Bij nauwkeurigheid werd opgemerkt dat er ongeveer 10% fouten waren, wat resulteerde in een score van 90%. Consistentie en tijdigheid werden op ongeveer 80% beoordeeld, terwijl validiteit hoog werd ingeschat, met een score van 95%. Voor relevantie werd echter vastgesteld dat de betalingstermijnen en vervaldatums vaak niet correct waren ingevoerd, wat resulteerde in een score van slechts 60%. Bij uniciteit waren er duplicaten in de gegevens, wat leidde tot een score van 70%.

Met deze scorecard kreeg het management een duidelijk overzicht van waar de gegevenskwaliteit verbeterd moest worden. Het team stelde zichzelf belangrijke vragen om verdere verbetering te realiseren, zoals hoe de relevantie van gegevens verhoogd kon worden en welke velden essentieel waren voor de bedrijfsdoelstellingen. Ook werden stappen bedacht om duplicaten te voorkomen, bijvoorbeeld door geavanceerdere controles en validering toe te voegen aan het invoerproces van facturen.

Het gebruik van een scorecard biedt niet alleen inzicht in de prestaties van de gegevenskwaliteit, maar helpt ook om een actieplan op te stellen dat specifiek gericht is op het verbeteren van de zwakkere punten. Wanneer deze actiepunten worden uitgevoerd, kan het bedrijf niet alleen tijdig betalingen uitvoeren, maar ook profiteren van eventuele kortingen, de kans op dubbele betalingen minimaliseren en de relatie met leveranciers versterken. Dit zorgt voor een stevigere controle over de financiële processen en uiteindelijk voor een efficiënter bedrijfsbeheer.

In de praktijk blijkt het gebruik van tools zoals Google Sheets bijzonder nuttig, aangezien het gemakkelijk delen en samenwerken mogelijk maakt. In tegenstelling tot Microsoft Excel biedt Google Sheets de voordelen van cloudgebaseerd werken, wat de samenwerking tussen teams vergemakkelijkt. Het is belangrijk om bij het opzetten van een scorecard niet alleen te kijken naar de technische aspecten van gegevenskwaliteit, maar ook naar de bredere impact die deze gegevens op het bedrijfsproces kunnen hebben. Zo moet men zich bewust zijn van de noodzaak om realistische, meetbare doelen te stellen voor het verbeteren van de datakwaliteit en het ontwikkelen van strategieën om deze doelen consistent te halen.

Hoe kunt u dataintegriteitsproblemen oplossen met behulp van Business Intelligence-tools?

In de wereld van Business Intelligence (BI) zijn tools zoals Power BI, Tableau en Alteryx onmisbaar voor het beheren van datakwaliteit en -integriteit. In dit hoofdstuk bespreken we hoe BI-tools effectief kunnen worden ingezet om dataintegriteitsproblemen op te lossen, met name in financiële datasets. Door de juiste technieken toe te passen, kunnen we ervoor zorgen dat de gegevens die we gebruiken voor analyses zowel consistent als betrouwbaar zijn. Dit is essentieel, want de kwaliteit van de gegevens bepaalt in belangrijke mate de nauwkeurigheid van de beslissingen die we op basis van deze gegevens nemen.

Een veelvoorkomend probleem is inconsistente spelling en uitspraak in plaatsnamen. Zo kan een plaats als 'Bateau' verkeerd gespeld zijn, of kan er verwarring ontstaan tussen 'Bateau' en 'Bateau Bay'. Het corrigeren van dergelijke fouten kan eenvoudig worden gedaan met de gebruikelijke BI-tools. Wanneer de gegevens zijn geladen, kunnen we eenvoudig zoeken naar foutieve of ongeldige waarden. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door de 'Not Valid'-filter te gebruiken, waarmee we de foutieve records kunnen identificeren. Na het toepassen van deze filter, kunnen we kiezen om de waarde te bewerken of te vervangen door 'Null'. Wanneer we de waarde van een plaatsnaam aanpassen, zoals 'Bateau' naar 'Bateau Bay', verdwijnen deze foutieve records uit de lijst van ongeldige waarden.

Een ander belangrijk aspect van datacleaning is het beheer van datarollen en -relaties. Dit houdt in dat we de juiste relaties moeten vaststellen tussen verschillende datasets om ervoor te zorgen dat de gegevens samenhangend blijven. Vooral bij grote datasets, bijvoorbeeld in de financiële sector, kan het moeilijk zijn om alle relaties goed te beheren, maar met BI-tools kunnen we eenvoudig gegevensprofielen opstellen en de kwaliteit van de data op column-niveau analyseren. Dit zorgt ervoor dat we snel onregelmatigheden kunnen identificeren en verwijderen.

Wat betreft financiële gegevens, waar nauwkeurigheid van cruciaal belang is, moeten we zeker zijn van de juistheid van de datatypes en het formaat van de gegevens. Het gebruik van standaardformaten voor datatypen zoals datum, valuta en percentages kan veelvoorkomende fouten voorkomen. Wanneer bijvoorbeeld datums in verschillende formaten worden opgeslagen (zoals 'dd/mm/yyyy' en 'mm/dd/yyyy'), kan dit leiden tot verwarring en fouten in de berekeningen. Dit gebeurt vaak wanneer gegevens uit verschillende bronnen worden gecombineerd zonder te letten op de consistentie van het datumnotatieformaat. In dergelijke gevallen kan een extra validatiestap worden ingevoerd om de formaten te uniformeren.

Het corrigeren van dataintegriteitsproblemen vereist een systematische aanpak. Eerst moeten we controleren of de gegevensconsistentie op het juiste niveau ligt: zijn de datatypes uniform? Daarna kunnen we de gegevens filteren op foutieve waarden en deze corrigeren. Met tools als Power BI en Tableau kunnen we zelfs geavanceerde technieken toepassen zoals data-profielen om de integriteit van de data te verbeteren. Daarnaast moeten we bij het werken met financiële gegevens vooral alert zijn op mogelijke fouten bij de verwerking van datums en andere essentiële gegevens. Kleine fouten in deze gebieden kunnen leiden tot aanzienlijke onnauwkeurigheden in financiële analyses en rapportages.

Verder is het van groot belang dat bij het werken met BI-tools altijd een controlemechanisme aanwezig is voor het identificeren van uitbijters in de gegevens. Door middel van visualisaties kunnen we snel waarden vinden die significant afwijken van het gemiddelde en deze verder onderzoeken. Dit voorkomt dat we met foutieve gegevens werken, die anders een vertekend beeld zouden geven van de werkelijkheid.

Tot slot moeten we, wanneer we werken met zeer grote datasets, de flexibiliteit van de BI-tools benutten om effectief om te gaan met grote hoeveelheden gegevens. Hier kunnen we ook technieken zoals het valideren van datarollen gebruiken om ervoor te zorgen dat alle gegevens op een betrouwbare manier zijn gekoppeld en geanalyseerd. Dit verhoogt de algehele kwaliteit van de data en helpt om dataintegriteit te waarborgen, wat cruciaal is voor betrouwbare besluitvorming.

Hoe de Horizontale Analyse van de Balanshelft Bedrijfsprestaties Verduidelijkt

Financiële rapporten zijn de belangrijkste middelen voor het analyseren van de gezondheid van een bedrijf en het nemen van weloverwogen beslissingen. Ze bestaan uit verschillende soorten overzichten, maar de balans, de resultatenrekening en het kasstroomoverzicht zijn de meest gebruikte voor een gedetailleerd inzicht in de bedrijfsvoering. Het begrijpen van deze financiële rapporten en hoe ze te interpreteren, stelt zakelijke professionals in staat om betere strategische keuzes te maken.

In deze sectie richten we ons op horizontale analyse, een methode die wordt gebruikt om de veranderingen in de financiële gegevens over een specifiek tijdsbestek te beoordelen. Dit is een waardevolle techniek omdat het helpt bij het identificeren van trends, groeipercentages en de algehele prestatie van een bedrijf in de loop van de tijd.

Horizontale analyse wordt doorgaans uitgevoerd door de cijfers van een bepaald jaar te vergelijken met die van voorgaande periodes. Dit kan eenvoudig worden gedaan door de verschuivingen in percentage of dollarbedrag tussen verschillende perioden te berekenen. Het doel is niet alleen om de verschillen te identificeren, maar ook om te begrijpen waarom deze veranderingen plaatsvonden en welke impact ze hebben op het bedrijf.

Bijvoorbeeld, stel je voor dat we de balans van een hypothetisch bedrijf, XYZ Company, analyseren. De rapportageperiode eindigt op 31 december 2022, vergeleken met dezelfde periode in het voorgaande jaar. De totale activa van het bedrijf bedragen in 2022 $452.024, terwijl de totale verplichtingen $170.388 zijn, wat een aandeel heeft van zowel kortlopende als langlopende verplichtingen. Het eigen vermogen van de aandeelhouders bedraagt $281.636, waarvan $161.636 het ingehouden resultaat van dit jaar is.

Met de cijfers in handen kunnen we beginnen met het uitvoeren van horizontale analyse. Dit gebeurt door het verschil tussen 2022 en 2021 voor elk onderdeel van de balans te berekenen. Het verschil kan zowel in absolute termen als in percentage worden weergegeven. Bijvoorbeeld, de kaspositie is gestegen van $10.000 in 2021 naar $53.174 in 2022, een stijging van $43.174 of 432%. Zo kunnen we het patroon van groei en veranderingen in het vermogen, de verplichtingen en het eigen vermogen van het bedrijf over de tijd visualiseren.

Wanneer we de veranderingen per post analyseren, ontstaan er belangrijke inzichten. Bijvoorbeeld, het vermogen van het bedrijf in de vorm van vaste activa zoals onroerend goed is met 230% gestegen, wat voornamelijk te wijten is aan de aankoop van een gebouw voor $260.000. Dit heeft een aanzienlijke impact op de balans en moet verder worden onderzocht in de kasstroomoverzichten en de resultatenrekening. Het verstrekken van een lening voor de aankoop van het gebouw heeft de langlopende schulden met 376% verhoogd.

Deze verschuivingen in de financiële cijfers kunnen verdere vragen oproepen. Hoe zijn deze veranderingen ontstaan? Zijn ze in lijn met de verwachtingen en bedrijfsactiviteiten van dat jaar? Hoe verhouden deze veranderingen zich tot andere financiële overzichten? Door dergelijke vragen te stellen, kunnen we begrijpen hoe de kasstromen en andere activa de operationele en strategische beslissingen van het bedrijf beïnvloeden.

Verder kunnen we uit de stijging van de kaspositie van $43.174 (432%) opmerken dat het bedrijf in staat is om zijn kortlopende schulden beter te dekken, wat zijn liquiditeit verbetert. Dit heeft een positief effect op de toekomstige operaties, omdat een bedrijf niet alleen winstgevend moet zijn, maar ook in staat moet zijn om zijn kasstroom te beheren.

Wanneer je de horizontale analyse uitvoert, is het belangrijk om verder te kijken dan de cijfers op de balans zelf. De redenen achter de veranderingen – bijvoorbeeld de aankoop van onroerend goed, de uitgifte van aandelen, of de opname van een lening – moeten worden onderzocht, omdat ze aangeven hoe de kasstromen worden gegenereerd en hoe de toekomstige financiële situatie van het bedrijf eruit zou kunnen zien.

Daarnaast moet worden gekeken naar de langetermijneffecten van dergelijke veranderingen. Een stijging van de langlopende schulden kan bijvoorbeeld wijzen op een verhoogde afhankelijkheid van externe financiering, wat invloed heeft op de toekomstige rentelasten en kasstromen. Het begrijpen van deze factoren is essentieel om de langetermijngezondheid van het bedrijf te waarborgen.

Bij het uitvoeren van horizontale analyse is het ook belangrijk om de financiële gegevens in de bredere context van de industrie en concurrenten te plaatsen. Een stijging in het vermogen of een daling van de kasstroom kan bijvoorbeeld positief lijken, maar als deze niet overeenkomt met de trends in de sector, kan dit duiden op een inefficiënt gebruik van middelen. Daarom is het waardevol om de prestaties van het bedrijf niet alleen in vergelijking met voorgaande jaren te analyseren, maar ook met die van soortgelijke bedrijven in de sector.

Het uitvoeren van horizontale analyse en het correct interpreteren van de financiële gegevens stelt bedrijven in staat om beter te begrijpen waar ze staan en waar ze heen gaan. Het is een essentieel hulpmiddel voor elke zakelijke leider die zijn bedrijf effectief wil leiden, omdat het niet alleen inzicht biedt in de prestaties van het bedrijf, maar ook in de onderliggende oorzaken van deze prestaties. Door deze inzichten kan het management betere, meer geïnformeerde beslissingen nemen, wat leidt tot strategische groei en operationele efficiëntie.

Hoe Anomalieën in Financiële Transactiegegevens Detecteren en Analyseren met Kunstmatige Intelligentie

In de wereld van financiële gegevensbeheer is het essentieel om de nauwkeurigheid en integriteit van de gegevens te waarborgen. Een van de methoden om fouten te identificeren en te corrigeren is het gebruik van kunstmatige intelligentie, met name via hulpmiddelen zoals ChatGPT, die in staat is om patronen te herkennen en anomalieën te detecteren in grote hoeveelheden data. Dit proces speelt een cruciale rol in het voorbereiden van gegevens voor verdere analyses en rapportages.

Bijvoorbeeld, wanneer je gegevens controleert in de kolom 'Hoeveelheid' van een transactie, kun je de prompt gebruiken om de top 10 transacties met de hoogste hoeveelheden op te vragen. De resultaten zullen een lijst geven van de transacties die mogelijk afwijken van de verwachte normen. Wanneer een hoeveelheid ongewoon hoog blijkt te zijn, kan dit een aanwijzing zijn voor een invoerfout, zoals het per ongeluk invoeren van het aantal als 20.000 in plaats van 200. In dit geval kan de juiste actie zijn om deze transactie bij te werken naar de correcte hoeveelheid, waarna je de bijgewerkte gegevens kunt exporteren naar een Excel-bestand.

De gegevens kunnen vervolgens worden geëxporteerd naar Excel voor verdere controle en analyse. Na het corrigeren van de gegevens, bijvoorbeeld het aanpassen van de foutieve transactie, kan het bestand worden gedownload en opgeslagen voor latere verwerking. Een belangrijk aspect om op te merken is dat AI-gestuurde tools, zoals ChatGPT, soms onnauwkeurige resultaten kunnen genereren. Dit betekent dat het essentieel is om de door AI gegenereerde gegevens altijd zorgvuldig te controleren.

Naast het opschonen van de gegevens, biedt kunstmatige intelligentie de mogelijkheid om visualisaties te genereren die kunnen helpen bij het identificeren van patronen en afwijkingen. Een voorbeeld hiervan is het genereren van een spreidingsdiagram, waarbij de gegevens in de kolom 'Hoeveelheid' tegen de maanden worden uitgezet. Dit visuele hulpmiddel maakt het gemakkelijker om te zien of er gegevenspunten zijn die buiten het normale bereik vallen, zoals het geval kan zijn met transacties in de maand oktober. Door deze visualisatie te combineren met andere hulpmiddelen, zoals histogrammen, kan men de distributie van de waarden verder onderzoeken en eventuele afwijkingen identificeren.

Een histogram biedt een visuele weergave van de frequentie van gegevenspunten binnen specifieke reeksen, ook wel bins genoemd. Dit helpt om te begrijpen hoe de waarden verdeeld zijn en om eventuele uitbijters (outliers) te identificeren. Het gebruik van histogrammen kan nuttig zijn voor het ontdekken van onregelmatigheden in de gegevens die verder onderzocht moeten worden. Het is belangrijk te weten dat de grootte van de bins invloed heeft op hoe de gegevens worden gepresenteerd en geanalyseerd. In het gegeven voorbeeld wordt een bin-grootte van 1.553 gebruikt, maar het is mogelijk om deze aan te passen op basis van de gegevens die worden geanalyseerd.

Door een histogram te creëren op basis van de opgeschoonde gegevens kan men zien hoe de gecorrigeerde gegevens zich verhouden tot de oorspronkelijk ingevoerde waarden. Deze visuele representatie helpt om te begrijpen of de fouten in de data daadwerkelijk zijn gecorrigeerd en of de gegevens nu binnen een normaal bereik vallen. Als er nog steeds een transactie is die sterk afwijkt van de verwachte waarden, kan dit wijzen op een uitbijter die verder moet worden onderzocht.

Het gebruik van kunstmatige intelligentie in het detecteren van anomalieën in financiële gegevens gaat verder dan alleen het opschonen en visualiseren van de gegevens. Het biedt de mogelijkheid om patronen in de gegevens te identificeren die anders misschien niet opgemerkt zouden worden. Dit kan niet alleen helpen bij het verbeteren van de gegevenskwaliteit, maar ook bij het versnellen van het proces van gegevensanalyse en rapportage. Tools zoals ChatGPT maken het mogelijk om snel en efficiënt te werken met grote hoeveelheden financiële gegevens, waardoor bedrijven betere besluitvorming kunnen ondersteunen.

Verder, bij het werken met financiële gegevens, is het cruciaal te begrijpen dat de effectiviteit van AI in gegevensbeheer niet volledig afhankelijk is van de technologie zelf, maar ook van de manier waarop prompts en instructies worden geformuleerd. Het verfijnen van de zoekopdrachten en prompts kan leiden tot meer nauwkeurige en bruikbare resultaten, wat de algehele kwaliteit van de gegevensanalyse verder versterkt.