B2B DATA QUALITY<br />Presentation given by Spectron Business Solutions<br />
AGENDA<br />Wat is Data Quality?<br />B2B markt in België<br />Veranderingen in B2B gegevens<br />Oplossingen intern en ex...
WAT IS DATA QUALITY?<br />Algemenedefinitie<br />Oorzaken<br />Problemen<br />Uitdagingen<br />
AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />2. The state of completeness, validity, consistency, timelessness and accuracy that mak...
AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />Completeness (volledigheid): is allenodigeinformatieaanwezig?<br />Source: The Data War...
Validity (validiteit): vallen de data waardenbinnen de aanvaardbarenormen van uw business/sector?<br />AlgemenedefinitieDA...
Consistency (consistentie): worden de data elementenvoortdurendgedefinieerd, onderhouden en begrepen?<br />Algemenedefinit...
Accuracy (accuraatheid): reflecteert de data de huidigerealiteit?<br />AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />Verhuisd => Dies...
AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />Timeless (tijdloos): is de data beschikbaarindiennodig (en up-to-date)?<br />Accessibil...
OorzakenDATA QUALITY PROBLEMEN<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002 + study Capscan Aug. 2008 confirms<br />
ProblemenSLECHTE DATA QUALITY<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002 + study Capscan Ltd. Aug. 2008 confirms<br />
Grootste data uitdagingenVANDAAG<br />Source: Graham Rhind, Capscan Ltd. Aug. 2008, perception versus reality<br />
AGENDA<br />Wat is Data Quality?<br />B2B markt in België<br />Veranderingen in B2B gegevens<br />Oplossingen intern en ex...
B2B MARKT IN BELGIE<br />Kenmerken:<br />KMO’s<br />Zelfstandigen<br />Vrijeberoepen<br />VZW’s<br />Verenigingen (sport, ...
AGENDA<br />Wat is Data Quality?<br />B2B markt in België<br />Veranderingen in B2B gegevens<br />Oplossingen intern en ex...
VERANDERINGEN IN B2B DATA<br />Bedrijfsnaam<br />Adres<br />Ondernemingsnummer<br />Juridischevorm<br />Juridische status<...
Bedrijfsnaam<br />Naamswijzigingen<br />Uithangbord<br />Afkortingen<br />2 talen<br />
Adres<br />Verhuizingen<br />Straatnamen in 2 talen<br />Afkortingen<br />Maatschappelijkezetelvsvestiging<br />België:<br...
5 Mio adressen</li></li></ul><li>Ondernemingsnummer<br />Unieknummer<br />Nietvooriedereentiteit/natuurlijkpersoon<br />Vo...
Juridischevorm<br />Zelfstandigen<br />N.V.<br />B.V.B.A.<br />C.V.<br />VZW<br />…<br />
Juridischetoestand<br />
Contactgegevens<br />Telefoonnummer<br />Faxnummer<br />E-mail adres:<br />Soft bounces – hard bounces<br />Veranderen van...
Contactpersonen<br />Job veranderingen:<br />van bedrijfveranderen<br />van functieveranderen<br />“What’s in a title?”<br...
AGENDA<br />Wat is Data Quality?<br />B2B markt in België<br />Veranderingen in B2B gegevens<br />Oplossingen intern en ex...
OPLOSSINGEN INTERNHoe aanpakken?<br />Preventief: <br /><ul><li>vermijdendatfouten in systeemkomen</li></ul>Behandeling: <...
Gebruikmasks (bv:                                             )
Optimaliseerformaten   (bv: …………………………@................)
Gebruikreferentie data  (bv: straatreferentiebestand)
GebruikDQ software (bv: QAS)
GebruikASP-tools
wanneerexterne data wordttoegevoegdaanuw DB:
Gebruik ETL (Extract, Transform and Load)-tools, om compliance met uwbeheersregelstegaranderen</li></li></ul><li>2. Behand...
gebruikDQ software(in-source)
gebruik batch opkuis in service bureau (out-source, e.g. WDM Belgium, Spectron, …)</li></li></ul><li>3. Schade beperkingve...
Encodering van post retours (bv. De Post)
Call center (klachten, …)
Cfr. Data Entry technieken</li></li></ul><li>OPLOSSINGEN EXTERN<br />Hoe kwaliteit van data meten?<br />Data Quality traje...
OPLOSSINGEN EXTERNHoe kwaliteit van data meten?<br />Interne audit via externe software (SAS, Siebel, Oracle, …)<br />Exte...
Actief of niet-actief
Dubbels
Consistentieallegegevenssamen</li></li></ul><li>OPLOSSINGEN EXTERNData Quality traject?<br />ACE principe:<br />3 stappen ...
Data Quality trajectAUDIT<br />AUDIT: watis de huidigedatakwaliteit van uwbestand? <br /><ul><li>structuur van hetbestand
foutieveadressen (adres, naam, BTW, …)
inactievebedrijven (faling, stopzetting, …)
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Data quality in BtB

1,005

Published on

Published in: Technology, Business
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
1,005
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
15
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • Zijn de gegevensnog up-to-date, accuraat?
  • Timeless:Kan ik op het moment datik de data nodigheb, over de meest accurate data beschikken?En is die data op elk moment beschikbaar op eeneenvoudigemanier.
  • Als we naar de grootste data uitdagingenvragenbinnen de ondernemingen,danzijndeze heel sterkbezig met data kwaliteit, in de eersteplaatsnog op eenoperationeelniveau, heel technischgezien. Positiefnummer 1 link data accuraatheid met impact echtewereld.Alsditgoed zit, danzijn heel watandereuitdagingen reeds beantwoord.
  • Data quality in BtB

    1. 1. B2B DATA QUALITY<br />Presentation given by Spectron Business Solutions<br />
    2. 2. AGENDA<br />Wat is Data Quality?<br />B2B markt in België<br />Veranderingen in B2B gegevens<br />Oplossingen intern en extern<br />
    3. 3. WAT IS DATA QUALITY?<br />Algemenedefinitie<br />Oorzaken<br />Problemen<br />Uitdagingen<br />
    4. 4. AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />2. The state of completeness, validity, consistency, timelessness and accuracy that makes data appropriate for specific use.<br />
    5. 5. AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />Completeness (volledigheid): is allenodigeinformatieaanwezig?<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002<br />
    6. 6. Validity (validiteit): vallen de data waardenbinnen de aanvaardbarenormen van uw business/sector?<br />AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002<br />
    7. 7. Consistency (consistentie): worden de data elementenvoortdurendgedefinieerd, onderhouden en begrepen?<br />AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002<br />
    8. 8. Accuracy (accuraatheid): reflecteert de data de huidigerealiteit?<br />AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />Verhuisd => Diestesteenweg, Leuven<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002<br />
    9. 9. AlgemenedefinitieDATA QUALITY<br />Timeless (tijdloos): is de data beschikbaarindiennodig (en up-to-date)?<br />Accessibility (beschikbaarheid): is de data eenvoudigbeschikbaar en eenvoudigtegebruiken?<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002<br />
    10. 10. OorzakenDATA QUALITY PROBLEMEN<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002 + study Capscan Aug. 2008 confirms<br />
    11. 11. ProblemenSLECHTE DATA QUALITY<br />Source: The Data Warehousing Institute, 2002 + study Capscan Ltd. Aug. 2008 confirms<br />
    12. 12. Grootste data uitdagingenVANDAAG<br />Source: Graham Rhind, Capscan Ltd. Aug. 2008, perception versus reality<br />
    13. 13. AGENDA<br />Wat is Data Quality?<br />B2B markt in België<br />Veranderingen in B2B gegevens<br />Oplossingen intern en extern<br />Case: fusie 2 bedrijven<br />Vragen<br />
    14. 14. B2B MARKT IN BELGIE<br />Kenmerken:<br />KMO’s<br />Zelfstandigen<br />Vrijeberoepen<br />VZW’s<br />Verenigingen (sport, cultuur, …)<br />Overheid<br />… <br />
    15. 15. AGENDA<br />Wat is Data Quality?<br />B2B markt in België<br />Veranderingen in B2B gegevens<br />Oplossingen intern en extern<br />Case: fusie 2 bedrijven<br />Vragen<br />
    16. 16. VERANDERINGEN IN B2B DATA<br />Bedrijfsnaam<br />Adres<br />Ondernemingsnummer<br />Juridischevorm<br />Juridische status<br />Contactgegevens:<br />Telefoonnummer, faxnummer, e-mailadres<br />Contactpersonen<br />
    17. 17. Bedrijfsnaam<br />Naamswijzigingen<br />Uithangbord<br />Afkortingen<br />2 talen<br />
    18. 18. Adres<br />Verhuizingen<br />Straatnamen in 2 talen<br />Afkortingen<br />Maatschappelijkezetelvsvestiging<br />België:<br /><ul><li>140.000 straten in België
    19. 19. 5 Mio adressen</li></li></ul><li>Ondernemingsnummer<br />Unieknummer<br />Nietvooriedereentiteit/natuurlijkpersoon<br />Voordelen en nadelen van ondernemingsnummer?<br />Hoe gegevensingebracht?<br />Maatschappelijkezetel (= ondernemingsnummer) vsvestiging (geenondernemingsnummer)<br />
    20. 20. Juridischevorm<br />Zelfstandigen<br />N.V.<br />B.V.B.A.<br />C.V.<br />VZW<br />…<br />
    21. 21. Juridischetoestand<br />
    22. 22. Contactgegevens<br />Telefoonnummer<br />Faxnummer<br />E-mail adres:<br />Soft bounces – hard bounces<br />Veranderen van e-mailadres<br />
    23. 23. Contactpersonen<br />Job veranderingen:<br />van bedrijfveranderen<br />van functieveranderen<br />“What’s in a title?”<br />Grote vs. kleinebedrijven<br />Wattedoen met post vooreencontactpersoonuitdienst?<br />doorgevenaannieuwecontactpersoon?<br />signaleren?<br />vuilbak?<br />
    24. 24. AGENDA<br />Wat is Data Quality?<br />B2B markt in België<br />Veranderingen in B2B gegevens<br />Oplossingen intern en extern<br />Case: fusie 2 bedrijven<br />Vragen<br />
    25. 25. OPLOSSINGEN INTERNHoe aanpakken?<br />Preventief: <br /><ul><li>vermijdendatfouten in systeemkomen</li></ul>Behandeling: <br /><ul><li>analyseren en opkuisen van de bestaandegegevens in database</li></ul>Schadebeperking: <br /><ul><li>verbeteren op basis van gebruikfoutegegevens</li></li></ul><li>1. Preventiefvermijdendatfouten in systeemkomen<br /><ul><li>bij data entry:
    26. 26. Gebruikmasks (bv: )
    27. 27. Optimaliseerformaten (bv: …………………………@................)
    28. 28. Gebruikreferentie data (bv: straatreferentiebestand)
    29. 29. GebruikDQ software (bv: QAS)
    30. 30. GebruikASP-tools
    31. 31. wanneerexterne data wordttoegevoegdaanuw DB:
    32. 32. Gebruik ETL (Extract, Transform and Load)-tools, om compliance met uwbeheersregelstegaranderen</li></li></ul><li>2. Behandelinganalyseren en verbeterenbestaandegegevens<br /><ul><li>gebruikanalyse (statistieken, formules, …) omlegevelden, abnormalewaarden en inconsistentestructurenteidentificeren(bv. SAS)
    33. 33. gebruikDQ software(in-source)
    34. 34. gebruik batch opkuis in service bureau (out-source, e.g. WDM Belgium, Spectron, …)</li></li></ul><li>3. Schade beperkingverbeterendoorgebruikfoutievegegevens<br /><ul><li>Encodering van Mail-ID feedback (De Post)
    35. 35. Encodering van post retours (bv. De Post)
    36. 36. Call center (klachten, …)
    37. 37. Cfr. Data Entry technieken</li></li></ul><li>OPLOSSINGEN EXTERN<br />Hoe kwaliteit van data meten?<br />Data Quality traject<br />ROI en Data Quality<br />
    38. 38. OPLOSSINGEN EXTERNHoe kwaliteit van data meten?<br />Interne audit via externe software (SAS, Siebel, Oracle, …)<br />Externe audit:<br /><ul><li>Kwaliteit NAW en Ondernemingsnummer
    39. 39. Actief of niet-actief
    40. 40. Dubbels
    41. 41. Consistentieallegegevenssamen</li></li></ul><li>OPLOSSINGEN EXTERNData Quality traject?<br />ACE principe:<br />3 stappen om uw datakwaliteit te verbeteren<br />
    42. 42. Data Quality trajectAUDIT<br />AUDIT: watis de huidigedatakwaliteit van uwbestand? <br /><ul><li>structuur van hetbestand
    43. 43. foutieveadressen (adres, naam, BTW, …)
    44. 44. inactievebedrijven (faling, stopzetting, …)
    45. 45. aantaldubbels
    46. 46. profiel op basis van omzet/WN/activiteit</li></li></ul><li>Data Quality trajectCLEAN<br />CLEAN: opkuisenvan uwbestand? <br /><ul><li>herstructureren (alles in hetjuiste veld)
    47. 47. standaardiseren (schrijfwijzeadres, …)
    48. 48. opsporendubbeleadressen
    49. 49. valideren van gegevens op juistheid</li></li></ul><li>Data Quality trajectCLEAN: herstructureren<br />input bestand<br />herstructuring<br />BVBA Molop<br />Dhr Jan Peters<br />Wetstraat 15<br />1000 Brussel<br />
    50. 50. 35<br />Data Quality trajectCLEAN: standaardiseren<br />...<br />Wetstr. 10 1070<br />Wetstraat, 123 B 1040 Bruxelles<br />Wettstraat 123 1040 Etterbeek<br />Wet 21 Brux.<br />Wetstr. 10 1040 <br />Rue de loi 54 1040 Bruxelles<br />La loi 89 Bruxelles<br />r. Loi 42 B09 Brussels<br />Rue de la loi 1040 Etterbeek<br />Loi 204 Etterbeek<br />78, r. de la loi Bruxelles (1040)<br />Bruxelles R. de Loi 22<br />...<br />Bestand = <br />resultaat data verzameling via verschillendekanalen<br />
    51. 51. 36<br />Data Quality trajectCLEAN: standaardiseren<br />standaardisatieadressen<br />...<br />Wetstraat 10 1040 Brussels<br />Wetstraat 123 B 1040 Brussels<br />Wetstraat 123 1040 Brussels<br />Wetstraat 1040 Brussels<br />Wetstraat 10 1040 Brussels<br />Rue de la Loi 54 1040 Bruxelles<br />Rue de la Loi 89 1040 Bruxelles<br />Rue de la Loi 42 B09 1040 Bruxelles<br />Rue de la Loi 1040 Bruxelles<br />Rue de la Loi 204 1040 Bruxelles<br />Rue de la Loi 78 1040 Bruxelles<br />Rue de la Loi 22 1040 Bruxelles<br />...<br />
    52. 52. Data Quality trajectCLEAN: ontdubbelen<br />Hoe ontstaandubbels?<br />Bijfusies en overnames<br />Input medewerkers<br />Beperktevisibiliteit en linkentussenverschillendesystemen<br />Externebestanden<br />Source: Business objects. Data Quality: A survival guide for marketing, 2008<br />
    53. 53. Data Quality trajectCLEAN: ontdubbelen<br />Ontdubbelen: wathebik? watwilik?<br /><ul><li>meerderecontactpersonenbinnenbedrijf?
    54. 54. meerdereadressen van bedrijf(leveringsadres, facturatie-adres, exploitatie-adres, …)
    55. 55. verschillendebedrijfsnamen: afkorting, maatschappelijkenaam, commerciëlenaam, …
    56. 56. prospecten versus klanten
    57. 57. marketing campagne versus operationeel
    58. 58. underkill versus overkill</li></li></ul><li>Data Quality trajectCLEAN: ontdubbelen<br />Ontdubbelen: hoe?<br /><ul><li>op niveau van bedrijf-adres
    59. 59. op niveau van contactpersoon-adres
    60. 60. op niveau van bedrijf + historieken
    61. 61. op niveau van ondernemingsnummer
    62. 62. op niveau van adres
    63. 63. …</li></li></ul><li>Data Quality trajectCLEAN: valideren<br />referentiebestand<br />Spectron Business Solutions NV<br />Verlatstraat 10<br />2000 ANTWERPEN<br />vergelijken<br />Arvato Services NV<br />Satenrozen 2<br />2550 KONTICH<br />Op basis van gegevens in input: NAW, BTW, telefoon, … => t.o.v. historieken en huidige gegevens <br />
    64. 64. Data Quality trajectENRICH<br />ENRICH: toevoegen van relevanteinformatie over uwklanten en prospectenaanuwbestand<br /><ul><li>contactgegevens (telefoon, fax, URL, e-mailadres, …)
    65. 65. bedrijfseconomische gegevens (BTW, omzet, faillissement, …)
    66. 66. geografische gegevens (industriezone, …)
    67. 67. sector, activiteit</li></li></ul><li>ROI en DATA QUALITY<br />Kosten die “eenvoudig” temetenzijn:<br /><ul><li>verbeteringklantenbehoud
    68. 68. vermindering mailing kosten
    69. 69. vermindering post retour
    70. 70. verbetering mailing succes ratio
    71. 71. vermindering telemarketing kosten
    72. 72. vluggereverwerking van klantengegevens
    73. 73. churn analyse
    74. 74. fraudedetectie
    75. 75. …</li></li></ul><li>ROI en DATA QUALITY<br />Kosten die “moeilijk” temetenzijn:<br /><ul><li>accuratereanalysezalbeslissingsprocesvergemakkelijken
    76. 76. verlies van geloofwaardigheid
    77. 77. klantenontevredenheid
    78. 78. ontevredenheidwerknemers
    79. 79. imagoverlies
    80. 80. dalendeconcurrentiëlepositie
    81. 81. …</li></li></ul><li>“For data to be truly pervasive it cannot be limited to a single business domain such as customer, financial, product or asset data but must be applied across the organisation to all areas.”<br />Philip Howard, Pervasive Data Quality, Bloor Research, Oct. 2009<br />
    1. Gostou de algum slide específico?

      Recortar slides é uma maneira fácil de colecionar informações para acessar mais tarde.

    ×