**Introductie tot Data Quality en Data Integrity

Deze les introduceert de cruciale concepten van datakwaliteit en data-integriteit binnen pensioenadministratie. Je leert hoe je data kunt valideren, fouten kunt opsporen en de betrouwbaarheid van je rapportages kunt garanderen.

Learning Objectives

  • Definiëren van datakwaliteit en data-integriteit in de context van pensioenadministratie.
  • Herkenning van veelvoorkomende datafouten en hun impact.
  • Uitleggen van verschillende methoden voor data validatie.
  • Beschrijven van de principes van data-integriteit en hoe deze te handhaven.

Text-to-Speech

Listen to the lesson content

Lesson Content

Introductie tot Datakwaliteit en Data-Integriteit

Datakwaliteit en data-integriteit zijn essentieel voor betrouwbare pensioenadministratie. Datakwaliteit verwijst naar de mate waarin data voldoen aan de eisen van volledigheid, juistheid, consistentie, tijdigheid en geldigheid. Data-integriteit houdt in dat de data correct en consistent blijven gedurende de hele levenscyclus, van invoer tot rapportage. Denk aan een fout in de geboortedatum van een deelnemer – dit kan leiden tot verkeerde premieberekeningen en uiteindelijk tot onjuiste pensioenuitkeringen. Een voorbeeld is het incorrect invoeren van het loon. Dit beïnvloedt alle berekeningen van pensioenopbouw.

Veelvoorkomende Datafouten en Hun Impact

Er zijn verschillende soorten datafouten die kunnen optreden. Denk aan:

  • Typefouten: Fouten bij het invoeren, zoals een verkeerde postcode of naam. Voorbeeld: 'Amsterdam' geschreven als 'Amsterdm'.
  • Ontbrekende data: Velden die leeg gelaten worden, zoals de pensioendatum. Dit kan leiden tot incomplete analyses.
  • Inconsistente data: Verschillende waarden voor hetzelfde gegeven in verschillende systemen. Voorbeeld: Een deelnemer staat geregistreerd met verschillende adresgegevens in twee verschillende databases.
  • Ongeldige data: Data die niet voldoen aan de gestelde criteria, zoals een onjuiste leeftijd of een ongeldige contractperiode. Denk aan een deelnemer met een leeftijd van 120 jaar.

Deze fouten kunnen leiden tot foutieve rapportages, onjuiste berekeningen, ontevreden deelnemers en boetes van de toezichthouder (De Nederlandsche Bank).

Methoden voor Data Validatie

Data validatie is het proces om ervoor te zorgen dat data correct en betrouwbaar zijn. Er zijn verschillende methoden:

  • Validatie bij invoer: Systemen kunnen controles uitvoeren op het moment van invoer. Bijvoorbeeld: een postcode moet voldoen aan het Nederlandse formaat (4 cijfers, spatie, 2 letters). Een andere check is of de leeftijd van een deelnemer realistisch is.
  • Validatie met behulp van checklijsten: Regelmatige controles op data, zoals het controleren van de consistentie van adresgegevens.
  • Geautomatiseerde validatieregels: Het instellen van regels in databases om te controleren op datafouten. Bijvoorbeeld: een regel die ervoor zorgt dat de pensioenleeftijd niet lager kan zijn dan de ingangsdatum van de deelneming.
  • Dubbele invoer & controle: Het invoeren van data door twee verschillende medewerkers en het vergelijken van de resultaten.
  • Steekproeven: Het controleren van een selectie van data om trends en fouten te identificeren.

Principes van Data-Integriteit

Data-integriteit wordt gewaarborgd door het implementeren van beleid en procedures. Belangrijke principes zijn:

  • Autorisatie: Zorgen dat alleen geautoriseerde personen data kunnen aanpassen.
  • Back-ups: Regelmatige back-ups om dataverlies te voorkomen.
  • Audit trails: Het bijhouden van wijzigingen in data, zodat je kunt zien wie, wat en wanneer heeft veranderd.
  • Dataconversie: Grondige controle tijdens het migreren van data van het ene systeem naar het andere.
  • Data governance: Het vastleggen van rollen, verantwoordelijkheden en procedures voor het beheer van data. Denk aan het benoemen van data stewards.
Progress
0%