Dataschoning in vijf stappen

Eén van de belangrijkste doelstellingen van financiële dienstverleners is het optimaal bedienen van relaties. Natuurlijk het liefst op maat. Maar hoe kun je een relatie optimaal bedienen als de gegevens van een relatie niet juist, niet volledig of zelfs verouderd zijn? Inderdaad, dat gaat niet.

Dataschoning helpt het verbeteren van je relatiedata. Met dataschoning worden alle gegevens zorgvuldig onder de loep genomen, en waar nodig gewijzigd en aangevuld. Hoe je een relatiedata weer actueel en kloppend maakt? Via onderstaande vijf fases.

Fase 1 – de scope bepalen

Allereerst bepaal je welke relaties en gegevens je gaat meenemen in de dataschoning. Voor deze gegevens maak je een onderscheid tussen:

• De status van het attribuut. Dit zegt iets over de waarde van de velden en of deze gevuld of leeg zijn. Door deze tussen de verschillende systemen te vergelijken komen onder andere synchronisatiefouten snel aan het licht.
• De status van het record. Dit zegt iets over het soort relatie. Bijvoorbeeld particulieren, zakelijke relaties, UBO’s of tussenpersonen. Je kunt kiezen om bepaalde relaties uit te sluiten bij de schoning, of misschien kan de data wel met pensioen?

Fase 2 – plan van aanpak

De volgende stap naar een opgeschoond relatiebestand is het opstellen van een plan voor de schoning. Houd hierbij rekening met welke gegevens en relaties je gaat schonen. En breng in kaart welke systemen relevante informatie bevatten voor de analyse. Naast systemen voor klantbeheer, bieden polisadministraties ook bruikbare inzichten. Verwerk de gekozen systemen in het plan van aanpak.

Bepaal vervolgens waar je de gegevens uit de verschillende systemen verzamelt om analyses uit te voeren. Vaak wordt hier een verrijkingstool voor gebruikt zodat het op een centrale plek staat. Met dit hulpmiddel kun je versneld grote hoeveelheden data inladen, analyseren en issues wegpoetsen.

Fase 3 – data analyse

Nu kan het analyseren beginnen! Leg hierbij eerst de focus op de status van de attributen. Hierdoor zie je hoe de data is opgebouwd en welke issues moeten worden opgeschoond. Hierna verleg je de focus naar de status van het record. Onderzoek of de relaties actief of inactief zijn en wat de relatiesoort is. En of alles ‘klopt’ natuurlijk. Het kan zomaar voorkomen dat aan een bedrijf een geslacht is toegekend.

Fase 4 – dataschoning

Na al het voorwerk kan de data daadwerkelijk geschoond worden. Het doel in deze fase is het opleveren van een geschoond relatiebestand. Bekijk alle gevonden issues van de status van het attribuut en de status van het record. Maak per issue een keuze voor de schoning. Houd daarbij rekening met de regels die in de verschillende systemen gelden om te voorkomen dat het aangepaste relatiebestand niet verwerkt kan worden.

Fase 5 – verwerking

Tot slot wordt de geschoonde data verwerkt in de systemen. Afhankelijk van hoe het IT-landschap eruitziet zijn hier verschillende mogelijkheden voor. Je kunt kiezen om dit in de oorspronkelijke systemen te verwerken of in een centraal systeem waar de relatiedata wordt verzameld. Een combinatie van beide opties is ook mogelijk. 

Opgeruimd staat netjes

Zo: opgeruimd staat netjes. In plaats van veel tijd kwijt te zijn aan ‘poetsen’, bijvoorbeeld het bijwerken van (email)adresgegevens en telefoonnummers, kan de focus nu gelegd worden op het optimaal bedienen van de klant. Als financiële dienstverlener brengt dit verschillende voordelen met zich mee. Ten eerste levert het inperken van de ‘onderhoudskosten’ van data een fikse kostenbesparing op. Daarnaast stijgt natuurlijk de klanttevredenheid wanneer zij optimaal en persoonlijk bediend kunnen worden.

Over de auteur: Daniel Ghebrial is senior business consultant bij ITDS Business Consultants.