fbpx

Data speelt een steeds grotere rol in hoe organisaties beslissingen nemen, producten ontwikkelen en diensten aanbieden. Het is dan ook essentieel dat gegevens niet alleen worden verzameld, maar ook correct worden verwerkt. Twee kernbegrippen in dat proces zijn data transformatie en kwaliteitscontrole (QA). Maar wat houden die precies in? En waarom zijn ze zo belangrijk voor bedrijven die werken met data?

Wat is Data Transformation?

Data Transformation betekent simpel gezegd: gegevens omzetten van het ene formaat naar het andere. Denk bijvoorbeeld aan:

Het doel? Gegevens begrijpelijk, vergelijkbaar en bruikbaar maken. Alleen zo kunnen systemen en mensen er correct mee werken.

Wat is kwaliteitscontrole (QA)?


Kwaliteitscontrole binnen dataprojecten is het proces waarbij gecontroleerd wordt of de gegevens correct, volledig, betrouwbaar en consistent zijn. In tegenstelling tot data-analyse of visualisatie draait het bij QA niet om wat de data vertelt, maar of die data in de eerste plaats klopt.

Dit kan handmatig gebeuren — bijvoorbeeld door een dataset te controleren op typefouten of ontbrekende waarden — of met behulp van geautomatiseerde scripts en tools die afwijkingen of patronen detecteren. Vaak gaat het om het controleren van:

Waarom zijn Data Transformation & QA belangrijk?

Voor bedrijven die AI trainen, annotaties maken of werken met grote hoeveelheden gegevens (zoals Oog Voor Detail), zijn deze stappen essentieel. Slechte data = slechte resultaten. Een foutje in de brondata kan leiden tot:

Daarom zorgen wij bij Oog Voor Detail ervoor dat ruwe data eerst wordt getransformeerd én vervolgens grondig wordt gecontroleerd. Pas dan is ze klaar voor gebruik.

Toepassing in de praktijk

In veel dataprojecten gaan kwaliteitscontrole en data transformatie hand in hand. Ruwe data komt zelden in een vorm die meteen bruikbaar is. Daarom worden datasets eerst omgezet naar een gestructureerd formaat (data transformatie), waarna kwaliteitscontrole nagaat of de inhoud klopt, volledig is en logisch opgebouwd.

Het is vaak nodig om gegevens meerdere keren door te lopen en telkens bij te sturen. Denk aan het splitsen van samengestelde kolommen, het standaardiseren van datumnotaties, of het samenvoegen van data uit verschillende systemen. Deze transformaties maken de data geschikt voor analyse, maar brengen tegelijk ook risico’s mee op fouten, inconsistenties of ontbrekende waarden.

Vooral bij samengestelde databronnen, zoals data uit formulieren, Excelbestanden, APIs of manuele invoer, is de kans op onnauwkeurigheden groot. Zowel bij het omzetten als bij het controleren is precisie dus cruciaal.

Door bij elke stap alert te blijven, wordt de datakwaliteit systematisch verbeterd. Dit vereist niet alleen de juiste tools, maar ook kennis van het domein, ervaring met datapatronen én een scherp oog voor detail. Zo ontstaat een betrouwbare basis waarop verdere analyse, rapportage of AI-toepassingen kunnen bouwen.

QA is geen overbodige luxe, maar een fundamentele bouwsteen in elk succesvol dataproject. Vooral bij datatransformatie, waar ruwe data wordt omgezet en aangepast om bruikbare inzichten te creëren, is kwaliteitscontrole cruciaal. Zonder grondige QA kun je geen vertrouwen hebben in je output, want fouten of onnauwkeurigheden in de transformatieprocessen leiden tot onbetrouwbare data. Bij Oog Voor Detail zorgen we ervoor dat data klopt, van bron tot toepassing, en dat iedere stap in de datatransformatie zorgvuldig wordt gecontroleerd voor maximale betrouwbaarheid.

Meer weten?

Heb je vragen over Data Transformation & QA of wil je weten hoe wij dit aanpakken? Neem contact met ons op: https://oogvoordetail.be/contact/

Getagged , , , , , , , , , , , , , , , , ,