Data is pas echt waardevol wanneer zij betrouwbaar, volledig, actueel en geschikt voor gebruik is.
In de praktijk blijkt dat veel organisaties worstelen met onduidelijke definities, inconsistente registraties,
ontbrekende waarden, doublures en beperkte grip op de oorzaken van kwaliteitsproblemen. Dit leidt niet alleen
tot inefficiëntie en frustratie, maar ook tot risico’s in rapportages, processen, compliance en besluitvorming.
In deze eendaagse specialisttraining verdiep je je in de uitgangspunten, methoden en
organisatiemechanismen van Data Quality Management volgens de
DAMA-DMBOK. Je leert hoe datakwaliteit systematisch kan worden beoordeeld, bewaakt en verbeterd,
en hoe organisaties datakwaliteit niet als een incidentele schoonmaakactie benaderen, maar als een structureel
onderdeel van professioneel datamanagement.
De training behandelt zowel de inhoudelijke als de organisatorische kant van
datakwaliteit. Daarbij komen thema’s aan bod zoals kwaliteitsdimensies, business rules, meten en monitoren,
root cause analysis, kwaliteitsissues, eigenaarschap, governance en continue verbetering. Ook wordt ingegaan op
de samenhang tussen datakwaliteit en andere disciplines zoals Data Governance,
Master Data Management, metadata en data-integratie.
Je krijgt inzicht in hoe datakwaliteit kan worden vertaald naar beleid, rollen, processen en concrete
verbeteraanpakken. Naast theoretische verdieping is er aandacht voor herkenbare praktijkvoorbeelden,
examengerichte concepten en de toepassing van kwaliteitsprincipes in de eigen organisatie.