Betrouwbare data begint bij een goed fundament

Door Joris Mooten, Data Owner bij SCAPE Digital

Ik ben mijn carrière niet begonnen met het plan om in data te gaan werken. Bij een klein webbureau doet iedereen een beetje van alles, en ik was toevallig degene die nieuwsgierig en koppig genoeg was om uit te zoeken waarom bepaalde data afweek in Google Analytics. Het één leidde tot het ander, en plotseling was ik degene die scripts schreef, tracking setups repareerde en aan klanten uitlegde waarom hun dashboards niet klopten met wat ze dachten dat er op hun site gebeurde.

Gaandeweg realiseerde ik me: de meeste organisaties worstelen niet met het begrijpen van hun data omdat het ze aan ambitie of interesse ontbreekt. Het probleem is vaak dat de basis gewoon nooit goed is opgezet. Ze hebben een overvloed aan data, maar missen de cijfers die hen daadwerkelijk helpen om beslissingen te nemen.

Datzelfde patroon kwam ik tegen toen ik bij SCAPE kwam werken. Andere klanten, andere sectoren, maar hetzelfde onderliggende probleem: de data is er wel, maar niet compleet of betrouwbaar genoeg om er met vertrouwen mee te werken.

Het probleem begint bij de bron

Veel mensen denken bij dataproblemen meteen aan attributie of dashboards. Terwijl het probleem meestal al ontstaat bij de bron.

Ik heb situaties gezien waarbij analytics tools het ene rapporteren, interne systemen iets anders, en teams meer tijd besteden aan discussiëren over welk cijfer "klopt" dan aan begrijpen wat de cijfers eigenlijk vertellen. Wat je dan vaak ziet, is dat mensen bij gebrek aan een beter alternatief terugvallen op hun onderbuikgevoel. 

Iets wat me opvalt is een verschuiving in houding. Teams voelen zich steeds minder comfortabel bij het vertrouwen op black box-systemen die beperkt inzicht geven in hoe cijfers worden berekend. Ze willen meer eigenaarschap, helderheid en een hands-on begrip van hoe hun data wordt verzameld en verwerkt.

Ik denk dat dit voortkomt uit het groeiende besef dat data niet alleen een rapportagefunctie is. Het is nauw verbonden met hoe producten worden ontwikkeld, hoe marketing wordt geëvalueerd en hoe performance wordt begrepen. Als je niet kunt zien wat er onder de motorkap gebeurt, is het lastig om daar met vertrouwen beslissingen op te baseren.

Betrouwbare data haalt ruis uit de discussie

Wanneer een organisatie de tijd neemt om haar metingen doordacht en consistent opnieuw op te bouwen, is de impact vaak direct merkbaar. Discussies worden helderder omdat mensen niet langer debatteren over welke cijfers ze moeten vertrouwen. Ze gaan op zoek naar verklaringen in plaats van de data zelf in twijfel te trekken. Die verschuiving in helderheid is vaak het eerste teken dat het fundament eindelijk sterk genoeg is om goede besluitvorming te ondersteunen.

Veel teams tracken alleen wat er is gebeurd. Maar de echte waarde zit in het tracken van wat het gedrag heeft beïnvloed. Zoektermen, productposities op de pagina, de campagnecontext, de toegepaste filters en de aanbeveling die de klik heeft getriggerd. Deze details lijken misschien klein, maar daar verschuilt vaak het inzicht. Zonder deze details zie je de uitkomst, maar niet de reis ernaartoe.

Eerst het fundament

De interesse in AI-tooling is groot. Logisch, want het idee dat je data ‘antwoord geeft’ op gewone vragen in plaats van dat je alles moet opvragen via queries, maakt analyse een stuk toegankelijker. Ik gebruik het zelf steeds vaker en merk dat het me tijd bespaart.

Maar zelfs de slimste tool kan onbetrouwbare data niet goedmaken. Als het fundament wankel is, geeft AI je gewoon sneller slechte antwoorden. De organisaties die het meeste profijt hebben van deze tools zijn degenen die er eerst voor zorgen dat hun data compleet en consistent is. Als dat op orde is, wordt technologie een versneller in plaats van een snelkoppeling.

Als ik één verbetering zou mogen kiezen voor elke organisatie, dan zou het een gedeeld beeld van de kerndata zijn. In plaats van tien aparte dashboards voor elk team, één plek waar de cijfers staan en waar iedereen weet hoe ze die moeten lezen.

Je data hoeft niet perfect te zijn, maar het moet wel goed genoeg zijn om het te kunnen vertrouwen. Je hebt geen eindeloze dashboards of ingewikkelde modellen nodig om waarde uit data te halen. Het enige wat je nodig hebt is een solide fundament en de bereidheid om ervan te leren. De rest volgt vanzelf.

‍