Katern GEMMA Tactisch Gegevensmanagement


Hoofdstuk: Bijlage C: Kwaliteit

Bronregistraties & kwaliteit

Per bronregistratie moeten kwaliteitsaspecten met bijbehorende kwaliteitsnormen benoemd worden. Bij uitwisseling van gegevens dienen afspraken gemaakt te worden ten aanzien van het voldoen aan de kwaliteitsaspecten en kwaliteitsnormen.

Borging van de kwaliteit van gegevens in een bronregistratie is primair de verantwoordelijkheid van de bronhouder van de registratie. De bronhouder dient processen in te regelen die de kwaliteit van de geregistreerde gegevens borgen. De bronhouder heeft een onderzoeksplicht op het moment dat er door afnemers melding van gerede twijfel aan de juistheid van gegevens wordt gedaan. Afnemers hebben echter ook een rol ten aanzien van de kwaliteit van gegevens. Enerzijds hebben afnemers de plicht om bij gerede twijfel aan de juistheid van gegevens deze twijfel bij de bronhouder terug te melden en anderzijds hebben distributeurs de plicht richting afnemers om de kwaliteit van de aan de afnemers geleverde gegevens te borgen.

Een voorbeeld van het bovenstaande is de bijhouding en distributie van persoonsgegevens. Deze gegevens worden bijgehouden in de gemeentelijke BRP administratie. Rondom de bijhouding zijn in het Logisch Ontwerp (LO) processen gedefinieerd die de bijhouding van de gegevens standaardiseren en kwaliteit van de persoonsgegevens borgen. Ter controle van de kwaliteit van de persoonsgegevens is de gemeente is als bronhouder verplicht om jaarlijks via steekproeven inzage te geven in de kwaliteit van de geregistreerde gegevens. Ten behoeve van het melden van gerede twijfel aan de juistheid van verstrekte persoonsgegevens wordt een voorziening geboden aan afnemers. De gemeente is als bronhouder verplicht om deze terugmeldingen te onderzoeken en is verplicht om het resultaat van dit onderzoek te melden aan de afnemers. Het voorgaande beschrijft de taken die de bronhouder uitvoert om de kwaliteit van de persoonsgegevens te borgen en constant te verbeteren. Bij eenmalige vastlegging van gegevens zou hier de vereiste kwaliteitsborging van de persoonsgegevens kunnen stoppen. Het is echter niet zo dat alle gegevens eenmalig worden vastgelegd. In het geval van de persoonsgegevens worden deze gedistribueerd naar vakafdelingen. Deze vakafdelingen gebruiken de gegevens bij de uitvoering van de bedrijfsprocessen en leggen de gegevens veelal redundant vast. Net zoals er eisen aan de kwaliteit van persoonsgegevens uit de BRP worden gesteld dienen ook kwaliteitseisen aan redundante persoonsgegevens gesteld worden. Ook deze redundante gegevens worden immers door vakafdelingen gebruikt binnen bedrijfsprocessen. De kwaliteit van deze redundante gegevens moet gemanaged worden en aan vooraf gestelde kwaliteitseisen voldoen.

Kwaliteit zoals hierboven is geïllustreerd omvat verschillende aspecten. Om die te beoordelen en te garanderen zijn de volgende producten noodzakelijk:

  • Kwaliteitseisen: het vastleggen van afspraken over de gewenste kwaliteit;
  • Metingen: om de afwijkingen tussen gewenste en gerealiseerde kwaliteit (inhoudelijk, tijdigheid, beveiliging, etc.) te monitoren vinden metingen plaats (ook vergelijking van verschillende bronnen is mogelijk);
  • Regelmatige audits: om duidelijk te maken hoe in de organisatie de kwaliteit is vastgesteld en geborgd;
  • Metingen en audits kunnen leiden tot verbetervoorstellen.

Gegevenskwaliteit verbetering stappenplan

In grote lijnen is het continu verbeterend stappenplan als volgt:

Kwaliteitstappen
Figuur - Kwaliteitstappen


I Beschrijven en inventariseren

  • Wat zijn de eisen, die een indicatie geven van de gegevenskwaliteit?
    • Wettelijk - Wat is een door de wet gestelde eis aan de kwaliteit? Dit kunnen bepaalde (interventie)waarden zijn, tijdigheid etc..
    • Normen - Wat zijn geldende normen? Heeft de organisatie ervoor gekozen om aan een bepaalde ISO-norm te voldoen bijvoorbeeld?
    • Servicenorm - Wat is een norm die binnen de organisatie is afgesproken? Denk hieraan bijvoorbeeld aan afhandeltermijnen, die afwijken van de wettelijke norm bijvoorbeeld.
    • Gewenste (sturings-)informatie - Dit kan informatie zijn, die door het management gevraagd wordt. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het aantal objecten in een registratie of het aantal onderzoeken, dat uitgevoerd moet worden. Zodra hier een norm aan verbonden wordt (een maximum aantal zaken bijvoorbeeld), valt dit echter onder de servicenorm.
  • Benodigde input/gegevensverzameling
    • Welke informatie heb je nodig om een beeld te krijgen van de kwaliteit of om een vraag te kunnen beantwoorden?
  • Hoe kom je aan de informatie? Wat is wel/niet beschikbaar?
    • Waar haal je je informatie vandaan? Heb je bepaalde query's nodig, haal je informatie uit een bronapplicatie?
  • Hoe vaak/wanneer heb je het nodig?
    • Vloeit mogelijk voort uit de wettelijke eisen, maar kan ook gebaseerd zijn op ervaring. Een jaarlijkse wettelijke verplichting kan een gewenste maandelijkse monitoring met zich meebrengen.
  • Wie rapporteert/is verantwoordelijk? Wie levert/verzamelt de informatie?
    • Degene die verantwoordelijk is voor de kwaliteit, hoeft niet per se dezelfde te zijn als degene die informatie verzamelt. Door dit goed te beleggen, is de informatie compleet en beschikbaar op het moment dat er gerapporteerd moet worden.
  • Wat is de output?
    • Is het voldoende om de opgevraagde gegevens te bewaren?
    • Gebruik je delen of uitkomsten in een rapportage of wordt ook om een interpretatie gevraagd van wat er aan informatie is opgehaald? Per onderdeel kan dit verschillen, waardoor het goed is om dit vast te leggen. Ook bij overdracht of vervanging, is het dan meteen duidelijk wat er verwacht wordt.

II Verzamelen

Als je eenmaal hebt beschreven, hoe je de kwaliteit gaat monitoren, is het van belang om je input te (laten) verzamelen. Je haalt in deze stap alleen de informatie op en interpreteert nog niets. Om een goede indruk te krijgen van het verloop van de kwaliteit door de tijd heen, is het handig om met een peildatum (bijvoorbeeld de eerste van elke maand) of een bepaalde zoekperiode te werken. Informatie die je alleen live kunt raadplegen, haal je het liefst zo consequent mogelijk op.

III Aanvullen

Zeker als je net begint met het monitoren van de gegevenskwaliteit, zal nog niet alles beschikbaar zijn en heb je vaak hulp nodig van bijvoorbeeld een applicatiebeheerder, DBA'er of gegevensanalist. Ga niet zitten wachten tot je alles hebt, voordat je begint met rapporteren. Signaleer de zwarte gaten en de blinde vlekken en zet acties uit binnen de organisatie om je overzicht compleet te krijgen.

IV Rapporteren

Nadat alle informatie verzameld is, ga je rapporteren. De informatie op zichzelf zegt nog niet zoveel over de kwaliteit. Je zult dit tegen de normen aan moeten houden, om te zien in hoeverre je daar al aan voldoet. De rapportage is ook je verantwoording voor bepaalde afwijkingen (zowel positief als negatief). Zo kun je naderhand ook teruglezen wat er in een bepaalde periode gespeeld heeft.

Afhankelijk van de gewenste vorm (een lijstje, een rapport of een uitgebreide toelichting), is het handig om een bepaald sjabloon te hebben. Dit kun je toepassen voor zowel het verzamelen, als het rapporteren. In een goed sjabloon staat in principe alles wat je in een jaar moet rapporteren. De onderdelen, die je in een bepaalde maand of je rapportperiode niet nodig hebt, kun je dan verwijderen. De kans dat je dan een onderdeel in je rapport over het hoofd ziet, die je deze maand wel had moeten meenemen, wordt daarmee kleiner.

V Bijschaven

Het opzetten van een kwaliteitsmonitoring is een doorlopend groeiproces en is dus niet dwingend in beton gegoten. Bovendien kunnen eisen of wensen veranderen, waardoor je je systeem moet aanpassen. Dit kun je het beste doen op basis van de ervaring. Wat is de behoefte van degene, die de rapportage ontvangt, wat vind jij handig qua layout, methode etc.? En geeft je rapportage wel weer wat je dacht dat je inzichtelijk probeerde te maken? Ga hiervoor terug naar de basis en pas je beschrijving aan en daaropvolgend de basis voor je rapportage.

Kwaliteitsdimensies

Deze dimensies zijn overgenomen uit het voorstel gegevenskwaliteit in de omgevingswet.


Stelling
Nauwkeurigheid (Accuracy) De mate waarin gegevens de echte waarde van het bedoelde attribuut of een concept of gebeurtenis in een specifieke gebruikscontext goed weergeven.
Compleetheid (Completeness) De mate waarin gegevens gerelateerd aan een object waarden hebben voor alle verwachte attributen en gerelateerde object instanties in een specifieke gebruikscontext.
Consistentie (Consistency) De mate waarin gegevens niet in tegenspraak zijn met andere gegevens in een specifieke gebruikscontext. Dit kan zowel binnen de context van een object als tussen vergelijkbare attribuutwaarden van verschillende objecten.
Plausabiliteit (Credibility)' De mate waarin gegevens worden beschouwd als waar en geloofwaardig door gebruikers in een specifieke gebruikscontext.
Actualiteit (Currentness) De mate waarin gegevens recent genoeg zijn in een gebruikscontext.
Compliance (Compliance) De mate waarin gegevens conformeren aan standaarden, conventies of regelgeving gerelateerd aan gegevenskwaliteit in een specifieke gebruikscontext.
Precisie (Precision) De mate waarin gegevens exact of onderscheidend genoeg zijn voor een gebruikscontext.
Traceerbaarheid (Traceability) De mate waarin toegang tot gegevens of wijzigingen erin vastgelegd worden in een audit trail in een specifieke gebruikscontext.
Begrijpelijkheid (Understandability) De mate waarin gegevens eenvoudig gelezen en geïnterpreteerd kunnen worden door gebruikers, en zijn verwoordt in geschikte talen, symbolen en eenheden in een specifieke gebruikscontext.
Deze pagina is het laatst bewerkt op 6 okt 2023 om 02:57.