In dit (online)boek draait veel om de vraag: kun je vertrouwen op je data? Om dat scherp te krijgen, is de internationale norm ISO/IEC 25012 relevant. Deze norm legt de belangrijkste kwaliteitskenmerken van data vast. Het is een soort raamwerk waarmee je de eigenschappen van data kunt beoordelen, zodat je weet of je data klaar is om te gebruiken in processen, rapportages en adviezen.
De norm onderscheidt twee grote categorieën:
- Inherent Data Quality
Dit gaat over de intrinsieke eigenschappen van data. Met andere woorden: hoe goed is de data zelf, los van het systeem waarin die draait? Het gaat hier om de vraag of de data de werkelijkheid correct en volledig weergeeft. - System-Dependent Data Quality
Dit gaat over de mate waarin de kwaliteit van data wordt behouden binnen een systeem. Denk aan toegankelijkheid, beveiliging, traceerbaarheid en herstelbaarheid. Hier draait het om de omstandigheden waarin data wordt opgeslagen en gebruikt.
Inherent Data Quality: de kern van data
Binnen deze categorie zijn er vijf principes die de kern van datakwaliteit beschrijven:
- Accuracy (Nauwkeurigheid)
Hoe goed weerspiegelt de data de werkelijkheid?- Syntactische nauwkeurigheid: klopt de waarde technisch? (Bijv. een btw-percentage van 21% i.p.v. 210%).
- Semantische nauwkeurigheid: klopt de waarde inhoudelijk? (Bijv. is die 21% btw wel toegepast op het juiste product?).
- Completeness (Volledigheid)
Zijn alle noodzakelijke gegevens aanwezig? Ontbreken er geen facturen, rekeningen of velden die nodig zijn voor een volledig beeld? - Consistency (Consistentie)
Is de data vrij van tegenstrijdigheden? Worden dezelfde begrippen en coderingen overal op dezelfde manier toegepast? - Credibility (Geloofwaardigheid)
Wordt de data gezien als betrouwbaar en authentiek? Komt ze uit een bron die door gebruikers als echt en geloofwaardig wordt beschouwd? - Currentness (Actualiteit)
Hoe actueel is de data? Zijn gegevens op tijd bijgewerkt, of werk je met informatie die al achterhaald is?
Inherent & System-Dependent: de overlap
Naast de vijf kernprincipes zijn er zeven aanvullende principes die zowel bij de inhoud van data horen als bij de manier waarop systemen ermee omgaan:
- Accessibility (Toegankelijkheid) – kunnen gebruikers de data vinden en gebruiken, ook met ondersteunende technologie?
- Compliance (Naleving) – voldoet de data aan normen, wet- en regelgeving?
- Confidentiality (Vertrouwelijkheid) – is de data alleen toegankelijk voor geautoriseerde gebruikers?
- Efficiency (Efficiëntie) – kan de data verwerkt worden zonder overmatige belasting van systemen?
- Precision (Precisie) – hoe exact en gedetailleerd zijn de waarden?
- Traceability (Herleidbaarheid) – is er een audit trail beschikbaar die laat zien wie data heeft geraadpleegd of gewijzigd?
- Understandability (Begrijpelijkheid) – is de data leesbaar en interpreteerbaar voor gebruikers, met de juiste symbolen, eenheden en taal?
System-Dependent Data Quality: de systeempijlers
Tot slot beschrijft de norm drie principes die specifiek over de systeemomgeving gaan:
- Availability (Beschikbaarheid)
Kunnen geautoriseerde gebruikers of applicaties de data opvragen wanneer dat nodig is? - Portability (Overdraagbaarheid)
Kan de data eenvoudig verplaatst worden naar een ander systeem, zonder kwaliteitsverlies? - Recoverability (Herstelbaarheid)
Kan de data behouden blijven of hersteld worden bij storingen of defecten, zodat continuïteit en kwaliteit gewaarborgd zijn?
Waarom dit relevant is voor accountancy
ISO/IEC 25012 klinkt misschien technisch, maar raakt direct de kern van de accountancypraktijk. Als data niet nauwkeurig, volledig, consistent, actueel of compliant is, dan vallen rapportages en adviezen om. En als data niet toegankelijk, beveiligd of herleidbaar is, loop je risico’s bij klanten en toezichthouders.
Deze bijlage laat zien dat datakwaliteit niet alleen een IT-vraagstuk is, maar een randvoorwaarde voor betrouwbare processen en voorspelbaar advies. Precies daarom is datakwaliteit een sleutelthema binnen het Accountancy Maturity Model.
Kwaliteitsdimensies
Tabel: Kwaliteitsdimensies van data volgens ISO/IEC 25012
| Categorie | Dimensie | Betekenis in de praktijk |
|---|---|---|
| Inherent Data Quality | Accuracy (Nauwkeurigheid) | Komt de data overeen met de werkelijkheid? (Bijv. btw 21% correct toegepast, geen typefouten). |
| Completeness (Volledigheid) | Zijn alle benodigde gegevens aanwezig? (Geen ontbrekende facturen of velden). | |
| Consistency (Consistentie) | Wordt dezelfde codering en logica overal op dezelfde manier toegepast? | |
| Credibility (Geloofwaardigheid) | Komt de data uit een betrouwbare en authentieke bron die door gebruikers wordt vertrouwd? | |
| Currentness (Actualiteit) | Is de data actueel en op tijd bijgewerkt? (Geen verouderde cijfers of achterstallige boekingen). | |
| Overlap Inherent & System | Accessibility (Toegankelijkheid) | Kunnen gebruikers de data eenvoudig vinden en gebruiken, ook met hulpmiddelen of speciale configuraties? |
| Compliance (Naleving) | Voldoet de data aan normen, wet- en regelgeving? (Bijv. btw- en VPB-eisen). | |
| Confidentiality (Vertrouwelijkheid) | Is de data alleen toegankelijk voor geautoriseerde personen? | |
| Efficiency (Efficiëntie) | Kan de data efficiënt verwerkt worden zonder onnodige belasting van systemen of mensen? | |
| Precision (Precisie) | Hoe exact en gedetailleerd is de data? (Bijv. afrondingsverschillen vermijden). | |
| Traceability (Herleidbaarheid) | Is er een audit trail beschikbaar die laat zien wie toegang had en welke wijzigingen zijn doorgevoerd? | |
| Understandability (Begrijpelijkheid) | Is de data leesbaar en begrijpelijk, met de juiste symbolen, eenheden en taal? | |
| System-Dependent Quality | Availability (Beschikbaarheid) | Is de data beschikbaar voor geautoriseerde gebruikers of systemen wanneer dat nodig is? |
| Portability (Overdraagbaarheid) | Kan de data zonder kwaliteitsverlies worden verplaatst naar een ander systeem of omgeving? | |
| Recoverability (Herstelbaarheid) | Kan de data hersteld of behouden blijven bij storingen, zodat continuïteit gewaarborgd is? |
Dit schema kun je als bijlage of hand-out gebruiken: overzichtelijk, bruikbaar als checklist en platformneutraal.
Kwaliteitsdimensies gekoppeld aan de AMM-domeinen
| Kwaliteitsdimensie | Mensen (kennis & gedrag) | Processen (werkwijze & borging) | Data (inhoud & structuur) | Applicaties (systemen & koppelingen) |
|---|---|---|---|---|
| Nauwkeurigheid | Medewerkers begrijpen hoe gegevens juist moeten worden verwerkt en gecontroleerd. | Standaardinstructies voorkomen variatie en fouten in verwerking. | Data is correct gekoppeld (bijv. juiste RGS-codes). | Systemen signaleren afwijkingen en ondersteunen juiste verwerking. |
| Volledigheid | Teams zorgen dat alle input tijdig en volledig wordt aangeleverd. | Processtappen zijn zo ingericht dat niets wordt overgeslagen (bijv. checklists). | Alle relevante attributen en velden zijn gevuld. | Applicaties controleren of data ontbreekt en rapporteren dit. |
| Consistentie | Medewerkers volgen dezelfde regels en interpretaties. | Werkwijzen zijn uniform vastgelegd en worden kantoorbreed toegepast. | Grootboekrekeningen en coderingen zijn geharmoniseerd. | Applicaties passen uniforme mappings toe en voorkomen dubbele invoer. |
| Actualiteit | Medewerkers boeken en controleren tijdig. | Processen bevatten deadlines en vaste ritmes (maand, kwartaal, jaar). | Data wordt actueel gehouden en herzien waar nodig. | Applicaties werken realtime en ondersteunen automatische updates. |
| Compliance | Medewerkers kennen relevante wet- en regelgeving. | Processen borgen dat wettelijke eisen (btw, VPB, WKR) altijd worden toegepast. | Data wordt gecodeerd en opgeslagen volgens normen. | Applicaties bevatten instellingen en validaties die compliance ondersteunen. |