Slechte data bestaan niet?
Verslag
Onder de titel Ruimtelijke data op orde Datakwaliteit organiseerde Ruimteschepper op 3 juli een bijeenkomst
bij Wageningen Environmental Research (WENR). De kwaliteit van ruimtelijke data is natuurlijk van belang bij
beleidsvorming en de onderbouwing ervan. Dat werd van verschillende kanten belicht. Behalve de sprekers
mochten ook de aanwezigen hun zegje doen. Eén van de vragen aan de ruim 50 aanwezigen was of ze het
eens waren met de stelling 'Slechte datakwaliteit bestaat niet'.
42
Geo-Info I 2019-5
Antwoorden
Wies Vullings introduceerde het onderwerp.
Kwaliteit is volgens ISO de mate waarin gegevens
geschikt zijn voor het doel waarvoor ze gebruikt
worden. Het zou mooi zijn om een sterren
systeem te hebben, zoals bij hotels, om aan te
geven wat de kwaliteit is van data. Maar waar
dat bij hotels heel goed werkt, omdat het doel
eenduidig is (een nachtje slapen), is het doel bij
gebruik van data steeds weer anders. Data wordt
gebruikt voor analyses, visualisaties, juridische
aspecten. En ieder gebruik stelt weer andere
eisen. Fitness for use is dan ook dé manier om
met kwaliteit van data om te gaan.
In de presentaties kwamen deze aspecten
aan de orde. Wies Vullings sloot af met een
enquête. De antwoorden, gemiddeld vijftig
per vraag, staan in het kader 'Antwoorden'.
Interne en externe kwaliteit
Als producent van een databestand wil je natuurlijk
weten of je eigen interne kwaliteitsnormen
gehaald worden. Kadaster liet daartoe de kwaliteit
van de Basisregistratie Topografie onderzoeken.
Spreker Maarten Storm (WENR) schetste hoe
hij deze 'BRT Audit' had aangepakt. Na het
opstellen van een controleprotocol werd een
Wies Vullings, WENR.
1. Waar werkje?
41% (Lokale) overheid, 39% GIS/GEO-
Bedrijf, 16% Anders, 4% Onderwijs/
Onderzoek
2. Slechte datakwaliteit bestaat niet.
80% oneens, 20% eens
3. Welk kwaliteitskenmerk vindt u het meest
belangrijk?
42% betrouwbaarheid, 20% actualiteit,
14% volledigheid, 6% nauwkeurigheid,
6% toegankelijkheid, 12% anders
4. Kwaliteit is eigenlijk een kostenverhaal:
Risico's bepalen welke marge je aan kan
houden
78% eens, 22% oneens
5. Wat is volgens u de belangrijkste succes
factor voor het realiseren van benodigde
datakwaliteit?
56% Gerichtheid op business en gebrui
kers, 42% Regie samenwerking in de
gegevensbeheerketen, 2% Structurele
toereikende financiering
6. Onze organisatie heeft een datakwaliteits
strategie.
48% Nee, 28% Ja, 24% Wordt aan gewerkt
7. Architectuur en procesmanagement is leuk;
maar de data moet gewoon precies kloppen
63% oneens, 37% eens
8. Het opstellen van data architectuur moet
gedaan worden:
51%: Op hoofdlijnen voordat je de toepas
sing gaat implementeren, 37%: Voordat
je de toepassing gaat implementeren,
12%: Tijdens gebruik van de toepassing,
wanneer herbruikbaarheid nuttig blijkt,
0%: Terwijl je de toepassing aan het
implementeren bent.
9. Laat burgers zèlf meten en data verzame
len: het is dé garantie voor goede datakwa
liteit.
63%: De wet van de grote getallen bevor
dert de datakwaliteit, 33%: Massa heeft
collectief meer kennis en creativiteit dan
officiële instanties, 4%: Dat kan nooit wat
worden
