Efficiënter werken met de Data Quality Agent (DQA)

Veel organisaties staan voor een groeiende uitdaging als het gaat om het beheren van data binnen hun project- en portfoliomanagementsystemen. Tools zoals Jira, Azure DevOps en ServiceNow worden op grote schaal gebruikt om workflows en processen te stroomlijnen, maar de kwaliteit van de gegevens in deze systemen laat vaak te wensen over. Incomplete, foutieve of inconsistente gegevens zorgen niet alleen voor frustratie binnen teams, maar hebben ook een directe impact op de besluitvorming en operationele effectiviteit.

Daarnaast besteden portfolio- en productmanagers een aanzienlijk deel van hun tijd aan handmatige controles en aanpassingen om deze dataproblemen op te lossen. Dit tijdsintensieve werk leidt af van belangrijkere strategische taken en veroorzaakt inefficiënties binnen organisaties. Xeleron speelt in op deze problematiek met een nieuwe oplossing: de Data Quality Agent (DQA). Deze tool automatiseert datavalidatie en -beheer, met als doel de kwaliteit van data te verbeteren en kostbare tijd te besparen.

Uitdagingen in datakwaliteit

Inconsistenties in data
Incomplete of foutieve gegevens ontstaan vaak door tijdsdruk of onduidelijke processen. Dit kan leiden tot inefficiënte workflows en onjuiste rapportages, wat de besluitvorming binnen organisaties ernstig belemmert. Het vinden en corrigeren van dergelijke inconsistenties is niet alleen tijdrovend, maar ook foutgevoelig wanneer het handmatig gebeurt.

Handmatig werk
Portfolio- en productmanagers besteden veel tijd aan het controleren en corrigeren van data. Deze werkzaamheden nemen hen weg van strategisch belangrijke taken en leiden tot een lagere productiviteit. Handmatige processen maken het daarnaast lastig om consistentie te waarborgen, wat kan resulteren in verdere problemen met datakwaliteit.

Gebrek aan eigenaarschap bij data-eigenaren
Een veelvoorkomend probleem bij het beheer van data is het gebrek aan eigenaarschap bij degenen die verantwoordelijk zijn voor de data. Wanneer data-eigenaren hun verantwoordelijkheden niet volledig nemen, blijven velden onvolledig of foutief ingevuld. Dit leidt niet alleen tot frustraties binnen teams, maar zorgt er ook voor dat portfolio- en productmanagers meer tijd moeten besteden aan het corrigeren van deze fouten. Dit gebrek aan eigenaarschap heeft directe gevolgen voor de betrouwbaarheid van rapportages en de operationele effectiviteit.

Hoe werkt de Data Quality Agent?

Automatische datacontrole
De DQA controleert systematisch op ontbrekende of inconsistente gegevens. Denk hierbij aan het verifiëren van eigenaarschap en het controleren van start- en einddatums. Deze geautomatiseerde controles zorgen ervoor dat datakwaliteit op een consistente manier wordt gehandhaafd.

AI-gedreven validatie
Met behulp van AI analyseert de DQA inhoudelijke velden op basis van organisatie-specifieke eisen. Dit kan bijvoorbeeld betrekking hebben op acceptatiecriteria, projectbeschrijvingen of andere essentiële data-elementen. Hierdoor wordt de inhoud van velden gevalideerd en afgestemd op de behoeften van de organisatie.

Geautomatiseerde meldingen
Eigenaren van werkitems ontvangen geautomatiseerde notificaties wanneer verbeteringen nodig zijn. Deze meldingen bevatten duidelijke instructies en maken het mogelijk om data direct bij te werken, zonder extra handmatige tussenkomst.

Regelmatige rapportages
De DQA genereert maandelijkse of tweewekelijkse rapportages met inzichten in datakwaliteitsscores. Dit biedt organisaties een overzicht van hun voortgang en helpt bij het identificeren van mogelijke knelpunten in databeheer.

Adviezen voor verbeteringen
Naast het signaleren van problemen geeft de DQA ook advies over hoe je de datakwaliteit verder kunt verbeteren. Denk hierbij aan gerichte aanbevelingen voor het aanvullen of corrigeren van specifieke velden, gebaseerd op de kwaliteitscriteria die je organisatie heeft ingesteld. Dit maakt de tool niet alleen een controle-instrument, maar ook een partner in het continu optimaliseren van data.

Voordelen van de DQA

Tijdbesparing
Door repetitieve en tijdrovende taken te automatiseren, besparen portfolio- en productmanagers tot wel 20% van hun tijd. Deze tijd kan worden herverdeeld naar strategische initiatieven, wat bijdraagt aan een efficiëntere werkwijze. 

Betere datakwaliteit
De DQA zorgt voor consistente en correcte gegevens. Dit heeft een directe impact op de betrouwbaarheid van rapportages en de kwaliteit van besluitvorming binnen de organisatie. 

Geïntegreerde aanpak
De tool is ontworpen om naadloos samen te werken met bestaande systemen zoals Jira en Azure DevOps. Hierdoor kunnen organisaties profiteren van verbeterde datakwaliteit zonder ingrijpende wijzigingen in hun workflows.

Verminderde werkdruk
Automatisering neemt routinetaken uit handen van medewerkers en voorkomt handmatige fouten. Dit verlaagt de werkdruk en verbetert de samenwerking tussen teams.

Wat betekent dit voor jouw organisatie?

Met de Data Quality Agent verbeter je het beheer van data binnen je organisatie op meerdere fronten. Door de automatisering van repetitieve taken bespaar je tot wel 20% van je tijd, wat je kunt inzetten voor strategische activiteiten. Je profiteert daarnaast van een hogere datakwaliteit, wat leidt tot betrouwbaardere rapportages en betere besluitvorming. De tool werkt naadloos samen met systemen zoals Jira en Azure DevOps, waardoor je geen grote aanpassingen hoeft te doen in je huidige workflows. Bovendien verlaagt de DQA de werkdruk, doordat het routinetaken automatiseert en handmatige fouten voorkomt. Dit maakt de Data Quality Agent een efficiënte en effectieve oplossing voor het verbeteren van je databeheer.

Wil je meer weten over deze oplossing? Neem contact met Martin van Langen op voor meer informatie of een demo.