De waarde van data is duidelijk en ieder logistiek proces heeft het nodig. Echter, de waarde van data is direct afhankelijk van de kwaliteit ervan. Slechte datakwaliteit kan leiden tot verkeerde beslissingen, desinformatie, inefficiënties en uiteindelijk financiële verliezen. En dat wil geen enkel bedrijf! Daarom is het van belang om grip te krijgen op de datakwaliteit binnen jouw logistieke processen.
Wat is datakwaliteit?
Bij datakwaliteit in logistieke processen kan je denken aan aspecten zoals nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie en actualiteit van gegevens. Het gaat om alle data van klantinformatie en voorraadbeheer tot transportgegevens en orderverwerking. Goede datakwaliteit zorgt voor betrouwbare inzichten, efficiënte processen en uiteindelijk betere dienstverlening aan klanten.
Voorbeelden van slechte datakwaliteit:
- Foutieve adresgegevens: Een verkeerde postcode kan een chauffeur naar de verkeerde locatie sturen.
- Onjuiste voorraadlocaties in een magazijn: Niet-geregistreerde locaties in een Warehouse Management Systeem (WMS) kunnen ervoor zorgen dat magazijnmedewerkers een product niet kunnen vinden.
- Verouderde venstertijden: Wanneer de openingstijden van laad- en loslocaties niet up-to-date zijn, kan het juiste moment om te laden en lossen niet worden bepaald.
- Incorrecte goederenspecificaties: Foutieve informatie over goederen kunnen zorgen voor problemen bij het opslaan en vervoeren van de goederen, maar ook bij het online aanbieden in een webshop.
De impact van slechte datakwaliteit in de logistieke keten
Binnen een bedrijf vormen zich problemen wanneer de data van slechte kwaliteit is. Maar het probleem wordt groter wanneer bedrijven de data gaan delen met hun logistieke ketenpartners. De medewerkers bij het bedrijf wat de data ontvangt, hebben namelijk niet de kennis of de informatie goed of fout is. Zij moeten vertrouwen op hun bron, namelijk het bedrijf wat hen de data stuurt. De kans op inefficiëntie en fouten wordt daardoor groter.
De voordelen van goede datakwaliteit
Een hoge datakwaliteit in de logistieke keten biedt tal van voordelen. Het resulteert in nauwkeurigere vraag- en aanbodvoorspellingen, efficiëntere routeplanning en verbeterd voorraadbeheer. Dit leidt uiteindelijk tot lagere kosten en een hogere klanttevredenheid. Bovendien stelt betrouwbare data bedrijven in staat om geavanceerde technologieën, zoals artificial intelligence (AI) en machine learning, effectief in te zetten.
Een systematische aanpak
Om grip te krijgen op datakwaliteit is een systematische aanpak nodig. Dit begint met het in kaart brengen van de huidige staat van de data. Om dit te doen, moet je verschillende databronnen identificeren, datastromen begrijpen en de kwaliteit van bestaande gegevens beoordelen. Veel bedrijven ontdekken in deze fase dat hun data verspreid is over verschillende softwaresystemen en afdelingen. Dit maakt consistentie en toegankelijkheid een stuk moeilijker. Het in kaart brengen van de huidige staat van de data is cruciaal om te ontdekken waar de problemen in datakwaliteit zich bevinden en hoe groot het probleem is.
Werkafspraken maken
Na de inventarisatie is het noodzakelijk om duidelijke werkafspraken vast te stellen voor de datakwaliteit, met alle werknemers die de data gebruiken. Dit gaat over het bepalen van wat jullie acceptabele foutmarges vinden, hoe vaak je de data update en wie er verantwoordelijk is voor databeheer. Een voorbeeld van een werkafspraak is dat één collega altijd de nieuwe klantdata registreerd en dat een andere collega dit checkt.
Implementatie van datakwaliteitscontroles
De volgende stap is de implementatie van datakwaliteitscontroles. Vaak kunnen die ingesteld worden in het softwaresysteem en variëren van eenvoudige validatieregels bij data-invoer tot geavanceerde algoritmen die automatisch de fouten detecteren. Een voorbeeld hiervan is dat de medewerker een foutmelding krijgt wanneer er data wordt ingevoerd die niet voldoet aan de ingestelde definitie of dataformaat. Of een rapport wat dagelijks automatisch wordt gegenereerd met de incorrecte data. Door gebruik te maken van tools voor datavalidatie en -opschoning kunnen fouten vroegtijdig worden opgespoord en gecorrigeerd.
Training en bewustwording
Training en bewustwording onder medewerkers zijn essentieel voor het verbeteren en behouden van datakwaliteit. Iedereen die data invoert of gebruikt moet begrijpen waarom datakwaliteit belangrijk is en hoe zij hieraan kunnen bijdragen. Dit vereist vaak een cultuurverandering waarbij datakwaliteit moet worden gezien als een gedeelde verantwoordelijkheid.
Continu monitoren en meten
Het monitoren en meten van datakwaliteit is geen eenmalige activiteit; het is een continu proces. Door regelmatig controles uit te voeren en regels voor datakwaliteit te definiëren, kunnen bedrijven de voortgang bijhouden en snel ingrijpen waar nodig. Deze metingen kunnen ook dienen als basis voor andere verbeterinitiatieven. Zo kan een logistiek proces waar veel foutieve data in voor komt, interessant zijn om te analyseren en het proces of de software te verbeteren.
Data governance
Een vaak onderschat aspect van datakwaliteit is data governance. Dit is het opstellen van beleid en procedures voor databeheer, het toewijzen van verantwoordelijkheden en het waarborgen van dataprivacy en -beveiliging. Zo blijft de datakwaliteit altijd gewaarborgd en blijft de bedrijfsdata altijd in lijn met de bedrijfsdoelstellingen en de wettelijke vereisten.
