SlideShare a Scribd company logo
voor een effectieve communicatie, inclusief:
De relevantie van deze vragen;
Hoe je daar als medewerker in mee kunt denken.
Veelgestelde vragen vanuit
het data team!
Achterliggende vragen:
Is de data real-time, dagelijks, wekelijks, maandelijks of minder frequent bijgewerkt?
Welke processen zijn afhankelijk van de frequentie van data-update?
“Hoe vaak wordt de data vernieuwd?
Relevantie van de vraag:
Het data team moet weten hoe actueel de data is om te bepalen of deze geschikt is
voor analyses en rapportages. Verouderde data kan leiden tot onjuiste inzichten en
beslissingen.
Achterliggende vragen:
Worden gegevens consistent ingevoerd, bijv. via verplichte velden of vrije tekstvelden?
Hoe wordt de integriteit van de data-invoer gewaarborgd?
“Wordt de data altijd op dezelfde manier
uitgevraagd?
Relevantie van de vraag:
Consistentie in data-invoer zorgt voor uniforme en betrouwbare datasets. Variatie in
data-invoer kan leiden tot fouten en onbetrouwbare analyses, wat de kwaliteit van
de beslissingen beïnvloedt.
Achterliggende vragen:
Zijn er specifieke regels of gevallen waarbij de data afwijkt van de norm?
Hoe worden deze uitzonderingen gedocumenteerd en beheerd?
“Zijn er uitzonderingen op de data?
Relevantie van de vraag:
Uitzonderingen kunnen significante impact hebben op de analyse. Het data team
moet deze uitzonderingen begrijpen om nauwkeurige en contextuele interpretaties
van de data te kunnen maken.
Achterliggende vragen:
Hebben verschillende medewerkers toegang tot dezelfde datasets of zijn er
gepersonaliseerde datasets/inzichten?
Hoe worden toegangsrechten en dataprivileges beheerd?
“Is de data voor verschillende medewerkers
hetzelfde of verschillend?
Relevantie van de vraag:
Het data team moet begrijpen of en hoe data gepersonaliseerd is om analyses
op maat te kunnen bieden. Verschillende toegangsniveaus kunnen invloed
hebben op de data-integriteit en de bruikbaarheid van de inzichten.

More Related Content

Similar to veelgestelde vragen vanuit het data team,

Compact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Compact-2014-2-Pols-DatakwaliteitCompact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Compact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Eric Pols RE
 
Doorlichting voedingsorganisatie
Doorlichting voedingsorganisatieDoorlichting voedingsorganisatie
Doorlichting voedingsorganisatie
Casper van der Most
 

Similar to veelgestelde vragen vanuit het data team, (20)

Presentatie Gegevenskwaliteit voor Nationaal Archief
Presentatie Gegevenskwaliteit voor Nationaal ArchiefPresentatie Gegevenskwaliteit voor Nationaal Archief
Presentatie Gegevenskwaliteit voor Nationaal Archief
 
HR analytics & HR reporting = HR Intelligence, een introductie
HR analytics & HR reporting = HR Intelligence, een introductieHR analytics & HR reporting = HR Intelligence, een introductie
HR analytics & HR reporting = HR Intelligence, een introductie
 
DB/M Congres 2006 - Flexibele data controle
DB/M Congres 2006 - Flexibele data controleDB/M Congres 2006 - Flexibele data controle
DB/M Congres 2006 - Flexibele data controle
 
Presentatie Datamanagement - SURF, Oktober 2013
Presentatie Datamanagement - SURF, Oktober 2013Presentatie Datamanagement - SURF, Oktober 2013
Presentatie Datamanagement - SURF, Oktober 2013
 
DDM14 Spreker 3 rogier van nieuwenhuizen
DDM14 Spreker  3 rogier van nieuwenhuizenDDM14 Spreker  3 rogier van nieuwenhuizen
DDM14 Spreker 3 rogier van nieuwenhuizen
 
http://weekvanhetdigitaalerfgoed.nl/ 1 b1 keeswaterman certificering
http://weekvanhetdigitaalerfgoed.nl/ 1 b1 keeswaterman certificeringhttp://weekvanhetdigitaalerfgoed.nl/ 1 b1 keeswaterman certificering
http://weekvanhetdigitaalerfgoed.nl/ 1 b1 keeswaterman certificering
 
Data Ethics - The Intellerts appraoch
Data Ethics - The Intellerts appraochData Ethics - The Intellerts appraoch
Data Ethics - The Intellerts appraoch
 
Master data: een must voor iedere organisatie
Master data: een must voor iedere organisatieMaster data: een must voor iedere organisatie
Master data: een must voor iedere organisatie
 
LEAN MDM ; wat is het en hoe kun je het optimaal gebruiken?
LEAN MDM ; wat is het en hoe kun je het optimaal gebruiken?LEAN MDM ; wat is het en hoe kun je het optimaal gebruiken?
LEAN MDM ; wat is het en hoe kun je het optimaal gebruiken?
 
2010 I Rendementbijeenkomst
2010 I Rendementbijeenkomst2010 I Rendementbijeenkomst
2010 I Rendementbijeenkomst
 
Een slagvaardiger studentenadministratie - Stella Böger en Eric Jan Krupe - H...
Een slagvaardiger studentenadministratie - Stella Böger en Eric Jan Krupe - H...Een slagvaardiger studentenadministratie - Stella Böger en Eric Jan Krupe - H...
Een slagvaardiger studentenadministratie - Stella Böger en Eric Jan Krupe - H...
 
Compact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Compact-2014-2-Pols-DatakwaliteitCompact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Compact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
 
Audit en feedback aan huisartsen
Audit en feedback aan huisartsen Audit en feedback aan huisartsen
Audit en feedback aan huisartsen
 
6 norman manley geen big data zonder small data
6 norman manley   geen big data zonder small data6 norman manley   geen big data zonder small data
6 norman manley geen big data zonder small data
 
Smart lean: Big Data and Machine Learning
Smart lean: Big Data and Machine LearningSmart lean: Big Data and Machine Learning
Smart lean: Big Data and Machine Learning
 
Stroomlijn processen in een digitale wereld
Stroomlijn processen in een digitale wereldStroomlijn processen in een digitale wereld
Stroomlijn processen in een digitale wereld
 
Workshop Business Intelligence : To the Stars and Beyond
Workshop Business Intelligence : To the Stars and BeyondWorkshop Business Intelligence : To the Stars and Beyond
Workshop Business Intelligence : To the Stars and Beyond
 
Software for big data - setting the scene
Software for big data -   setting the sceneSoftware for big data -   setting the scene
Software for big data - setting the scene
 
Learning analytics
Learning analyticsLearning analytics
Learning analytics
 
Doorlichting voedingsorganisatie
Doorlichting voedingsorganisatieDoorlichting voedingsorganisatie
Doorlichting voedingsorganisatie
 

More from SuzanZieverink

More from SuzanZieverink (12)

snowflake model de voor en nadelen van het model
snowflake model de voor en nadelen van het modelsnowflake model de voor en nadelen van het model
snowflake model de voor en nadelen van het model
 
Ster model De voor en nadelen van het model
Ster model De voor en nadelen van het modelSter model De voor en nadelen van het model
Ster model De voor en nadelen van het model
 
ster model - data model de voor en nadelen
ster model - data model de voor en nadelenster model - data model de voor en nadelen
ster model - data model de voor en nadelen
 
een extra kolom toevoegen kan veel impact hebben
een extra kolom toevoegen kan veel impact hebbeneen extra kolom toevoegen kan veel impact hebben
een extra kolom toevoegen kan veel impact hebben
 
Een extra kolom toevoegen kan veel impact hebben
Een extra kolom toevoegen kan veel impact hebbenEen extra kolom toevoegen kan veel impact hebben
Een extra kolom toevoegen kan veel impact hebben
 
Samenstelling Data Team, in verschillende rollen.
Samenstelling Data Team, in verschillende rollen.Samenstelling Data Team, in verschillende rollen.
Samenstelling Data Team, in verschillende rollen.
 
Bakkie pleur met Fleur - Lancering koffiebonen
Bakkie pleur met Fleur - Lancering koffiebonenBakkie pleur met Fleur - Lancering koffiebonen
Bakkie pleur met Fleur - Lancering koffiebonen
 
Check onze vacatures & join team Techspread
Check onze vacatures & join team TechspreadCheck onze vacatures & join team Techspread
Check onze vacatures & join team Techspread
 
data kwaliteit -bij data transformaties aanpassen
data kwaliteit -bij data transformaties aanpassendata kwaliteit -bij data transformaties aanpassen
data kwaliteit -bij data transformaties aanpassen
 
data kwaliteit - door invoerder laten aanpassen
data kwaliteit - door invoerder laten aanpassendata kwaliteit - door invoerder laten aanpassen
data kwaliteit - door invoerder laten aanpassen
 
Hoe werkt een AI-programma, zoals ChatGPT?
Hoe werkt een AI-programma, zoals ChatGPT?Hoe werkt een AI-programma, zoals ChatGPT?
Hoe werkt een AI-programma, zoals ChatGPT?
 
De eerste stap
De eerste stapDe eerste stap
De eerste stap
 

veelgestelde vragen vanuit het data team,

  • 1. voor een effectieve communicatie, inclusief: De relevantie van deze vragen; Hoe je daar als medewerker in mee kunt denken. Veelgestelde vragen vanuit het data team!
  • 2. Achterliggende vragen: Is de data real-time, dagelijks, wekelijks, maandelijks of minder frequent bijgewerkt? Welke processen zijn afhankelijk van de frequentie van data-update? “Hoe vaak wordt de data vernieuwd? Relevantie van de vraag: Het data team moet weten hoe actueel de data is om te bepalen of deze geschikt is voor analyses en rapportages. Verouderde data kan leiden tot onjuiste inzichten en beslissingen.
  • 3. Achterliggende vragen: Worden gegevens consistent ingevoerd, bijv. via verplichte velden of vrije tekstvelden? Hoe wordt de integriteit van de data-invoer gewaarborgd? “Wordt de data altijd op dezelfde manier uitgevraagd? Relevantie van de vraag: Consistentie in data-invoer zorgt voor uniforme en betrouwbare datasets. Variatie in data-invoer kan leiden tot fouten en onbetrouwbare analyses, wat de kwaliteit van de beslissingen beïnvloedt.
  • 4. Achterliggende vragen: Zijn er specifieke regels of gevallen waarbij de data afwijkt van de norm? Hoe worden deze uitzonderingen gedocumenteerd en beheerd? “Zijn er uitzonderingen op de data? Relevantie van de vraag: Uitzonderingen kunnen significante impact hebben op de analyse. Het data team moet deze uitzonderingen begrijpen om nauwkeurige en contextuele interpretaties van de data te kunnen maken.
  • 5. Achterliggende vragen: Hebben verschillende medewerkers toegang tot dezelfde datasets of zijn er gepersonaliseerde datasets/inzichten? Hoe worden toegangsrechten en dataprivileges beheerd? “Is de data voor verschillende medewerkers hetzelfde of verschillend? Relevantie van de vraag: Het data team moet begrijpen of en hoe data gepersonaliseerd is om analyses op maat te kunnen bieden. Verschillende toegangsniveaus kunnen invloed hebben op de data-integriteit en de bruikbaarheid van de inzichten.