item home
item what's new
item bedrijfsprofiel
item customer relationship management
item diensten
item projecten
item publicaties
item career opportunities
item reacties

PUBLICATIES
Profijtbeginsel aan de balie

Door Chris den Daas,
managing partner bij iTEM Consultants, Zeist

Het zal de regelmatige lezer van deze column ongetwijfeld zijn opgevallen dat er nogal veel aandacht wordt besteed aan het fenomeen DataWarehousing. Dit is niet zo vreemd als je nagaat dat DataWarehousing een van de meest prominente trends in automatiseringsland is. Het aardige van DataWarehousing is dat het de brug slaat tussen de (traditionele) automatisering en de bedrijfsstrategie van een onderneming. Dit is eigenlijk heel logisch als je stilstaat bij wat een DataWarehouse feitelijk is: een gegevensverzameling met een verzameling toepassingen, die het beslisproces van managers kan ondersteunen. Anders dan bij traditionele toepassingen, die ten doel hebben om specifieke bedrijfsfuncties zoals het administreren van verzekeringspolissen of het verwerken van betalingen te ondersteunen richt het DataWarehouse zich op het verschaffen van inzicht in de totale performance van een organisatie. Dit stelt hele andere eisen met betrekking tot de kwaliteit van gegevens. De kwaliteit van de gegevens wordt inmiddels erkend als de kritieke succesfactor voor het welslagen van een DataWarehouse-implementatie. Waarom is dit nu zo en welke activiteiten moeten er worden ondernomen om de kwaliteit van de gegevens te borgen?

Een DataWarehouse "betrekt" zijn meeste gegevens vanuit de bestaande transactiesystemen van de organisatie. Deze gegevens zijn vaak vervuild. Naast de "gewone" vervuiling, zoals bijvoorbeeld onvolledig of verkeerde naw-gegevens, zijn er ook vaak gegevens bewust niet of verkeerd ingevuld. Uit onderzoeken is gebleven dat de geboortedata in relatiebestanden bij banken in 80% - 90% niet of foutief is ingevuld. Voor de operationele systemen is dit over het algemeen helemaal geen probleem. Het is immers nauwelijks relevant om te weten hoe oud een bepaalde klant is; als zijn saldo maar correct is! De marketingmanager, die het DataWarehouse raadpleegt, bijvoorbeeld omdat hij wil onderzoeken of er markt is voor een nieuw pensioenproduct is echter wel in de leeftijdsinformatie geïnteresseerd.

Bij het vullen van het DataWarehouse dient er een kwaliteitscheck op de gegevens te worden uitgevoerd. Hiervoor is een aantal geautomatiseerde hulpmiddelen ontwikkeld - ik denk aan gespecialiseerde software van bedrijven als Human Inference, Carleton en PRISM. Maar bovenal is het zaak dat zogenaamde "interpretatieteams", bestaand uit materiedeskundigen die in staat zijn om te beoordelen of de inhoud van gegevens stroken met de werkelijke situatie, de gegevens valideren.

Maar hiermee zijn we er nog niet! Aangezien het DataWarehouse continu gevoed wordt met nieuwe gegevens, is het noodzakelijk, dat er een kwaliteitsverhoging wordt bereikt bij de invoer van de gegevens. Hier treedt een organisatorische bottleneck op. De personen die de gegevens invoeren - bijvoorbeeld baliemedewerkers - zijn vaak niet degenen, die profijt hebben van de extra zorg die zij aan de kwaliteit ervan besteden. Sterker, het maakt hun werk alleen maar lastiger en kan zelfs voor onvrede bij balieklanten zorgen. Ik realiseer mij hoe ongeduldig ik was onlangs bij het Internet Working event in april. Het hemd werd mij van het lijf gevraagd, voordat mij een toegangsbadge werd uitgereikt. En dat terwijl ik al 15 minuten in de rij had gestaan, omdat mijn voorgangers ook zo'n uitgebreid vraaggesprek werd afgenomen.

In de meeste DataWarehouseprojecten is men zich niet bewust van de activiteiten die men dient te ondernemen om de kwaliteit van de gegevens permanent te borgen. Een goede start kun je maken door de personen die de gegevens invoeren te informeren over hoe de gegevens uiteindelijk worden gebruikt om bedrijfsbeslissingen te nemen. Hiermee betrek je hen in het management- informatieproces. Nog beter is het toepassen van het profijtbeginsel, waarbij je de resultaten van de hogere kwaliteit gegevens rechtstreeks kunt teruggeven aan diegenen die zich de moeite hebben getroost de gegevens in te voeren. In vele gevallen zal toch de werkdruk van de "clerical workers" dusdanig zijn dat er geen tijd kan worden vrijgemaakt voor het invoeren van op het eerste oog irrelevante gegevens. Herontwerp van het bedrijfsproces kan in deze situaties een uiterste consequentie zijn, maar niet nadat een business case is gemaakt, waarin de te verwachten kosten gejustificeerd kunnen worden. © iTEM Consultants 1997


Terug naar pagina met selectie van artikelen