Data audit: wat je vindt als je eindelijk je data bekijkt
De meeste bedrijven verzamelen data zonder plan. Analytics draaien, CRM’s vullen zich, mailinglijsten groeien. Niemand kijkt echt naar wat er binnenkomt, hoe betrouwbaar het is, of het überhaupt bruikbaar is. Tot het moment dat je een beslissing moet nemen en ontdekt dat je cijfers nergens op slaan.
Een data audit is simpelweg: systematisch bekijken welke data je hebt, of die klopt, en of je er iets mee kan. Klinkt basaal, is in de praktijk verrassend complex omdat de meeste bedrijven hun data nooit hebben georganiseerd.
Waarom bedrijven vastlopen in hun eigen data
Het begint onschuldig. Je installeert Google Analytics, zet een CRM op, verbindt je mailingsysteem, voegt tracking toe aan advertenties. Elk systeem verzamelt zijn eigen data, met zijn eigen definities en formats. Na een paar jaar heb je vijf verschillende bronnen die allemaal beweren te weten hoeveel klanten je hebt, en geen van die cijfers komt overeen.
Dan besluit iemand dat jullie data-driven moeten werken. Er komen dashboards, rapportages, meetings over KPI’s. Alleen blijken die KPI’s gebaseerd op data die niemand echt begrijpt. Conversies worden dubbel geteld omdat Analytics en je advertentieplatform allebei hetzelfde event claimen. Klantwaarde klopt niet omdat returns niet goed worden verwerkt. Het CRM telt contacten die al jaren inactief zijn.
Een data audit legt bloot waar het misgaat. Welke data betrouwbaar is, welke vervuild, en welke compleet nutteloos.
Wat check je tijdens een data audit allemaal?
De eerste vraag: welke data verzamel je eigenlijk? Maak een lijst van alle systemen, tools en platforms die data opslaan. Analytics, CRM, emailmarketing, advertentieplatforms, factuursysteem, klantenservice tools. Voor elk systeem check je: wat wordt er getracked, hoe lang wordt het bewaard, en wie heeft toegang.
Tweede vraag: kloppen de definities? Als drie systemen ‘conversie’ meten, meten ze dan hetzelfde? Vaak blijkt dat Analytics een conversie telt bij checkout, je advertentieplatform bij klik op de button, en je CRM bij daadwerkelijke betaling. Die cijfers vergelijken is zinloos, je vergelijkt appels met peren met bananen.
Derde vraag: is de data schoon? Duplicaten in je CRM, testdata in je Analytics, oude accounts in je mailingsysteem. Vervuilde data leidt tot verkeerde conclusies. Als 30 procent van je mailinglijst bestaat uit inactieve of fake adressen, klopt je open rate ook niet.
Vierde vraag: kan je systemen koppelen? Als je wil weten of je marketing ROI oplevert, moet je advertentie-uitgaven kunnen koppelen aan sales. Dat vereist dat beide systemen hetzelfde klant-ID gebruiken, of dat je handmatig kan matchen. Veel bedrijven kunnen dat niet, dus blijven ze gissen.
Data audit checklist
- Begin met inventarisatie. Zet alle databronnen op een rij: analytics, tags, CRM, e-mail, ads, webshop, finance, support, productdata, spreadsheets. Noteer per bron wie eigenaar is, welke KPI’s ermee worden gerapporteerd, hoe lang data wordt bewaard en wie toegang heeft.
- Check daarna definities en meetlogica. Zijn “lead”, “conversie”, “klant” en “omzet” overal hetzelfde? Leg vast waar een event afgaat, welke velden verplicht zijn, welke filters actief zijn en welke attributie wordt gebruikt. Als definities verschillen, stop dan met vergelijken totdat je ze gelijk trekt. Een goed voorbeeld is ‘lead’. Voor marketing, kan het een download van een whitepaper zijn. Voor sales, kan het een gesprek met een geïnteresseerde partij zijn.
- Kijk vervolgens naar de datakwaliteit. Zoek duplicaten, missende waarden, vreemde uitschieters, testdata, bottraffic, oude segmenten en inconsistenties tussen systemen. Controleer ook of tijdzones, valuta, UTM’s, kanaalgroeperingen en naming conventions consistent zijn. Een simpele steekproef op 20 echte klantcases laat vaak direct zien waar het misgaat. Vaak zie je dat er veel meer te fixen valt dan dat je nu tijd en budget voor hebt. Dat is het moment dat je je als ondernemer realiseert: datakwaliteit is bepalend voor mijn zakelijk succes en dat moet ik waarborgen in de bedrijfsprocessen.
- Tot slot: koppelingen en governance. Kun je marketingkosten koppelen aan orders en retouren? Is er een gedeeld klant-ID of duidelijke matching? Documenteer de belangrijkste datastromen, maak een changelog voor tracking, en leg vast wie iets mag aanpassen. Zonder eigenaarschap groeit de rommel terug.
Data audit software
Voor tracking en event-audits kijk je naar Google Tag Manager Preview, GA4 DebugView en browser tools zoals Tag Assistant helpen je zien wat er echt afgaat en waar events dubbel of verkeerd worden verstuurd. Voor datakwaliteit en profiling: tools als Great Expectations (tests), dbt tests (in je warehouse) en datadiff-achtige checks maken issues zichtbaar voordat ze dashboards ingaan.
Voor het samenbrengen en controleren van bronnen: een data warehouse zoals BigQuery, Snowflake of Redshift met een ELT-tool (Fivetran, Airbyte, Stitch) maakt het mogelijk om één versie van de waarheid te bouwen en datasets onderling te vergelijken. Voor observability en monitoring: Monte Carlo, Bigeye, Databand of Soda signaleren datadrops, schema changes en afwijkingen in waarden. Voor privacy en consent: een CMP en consent logging (bijv. OneTrust of Cookiebot) helpt verklaren waarom data ineens incompleet is.
Als je klein wil starten: begin met één centrale export naar BigQuery of een simpele audit in Looker Studio of Power BI, aangevuld met een vaste checklist en een maandelijkse controle op de paar KPI’s die je echt gebruikt. Software helpt, maar de winst zit in definities, eigenaarschap en discipline.
De pijnpunten die je kunt tegenkomen
Een korte opsomming van veel terugkerende pijnpunten. Deze is zeker niet compleet en verschilt per bedrijf:
- Privacy-instellingen die tracking blokkeren. GDPR heeft veel standaard tracking lastiger gemaakt. Cookies worden geblokkeerd, iOS blokkeert tracking, browsers worden privacy-vriendelijker. Resultaat: je data is incompleet en je weet niet hoeveel je mist.
- Legacy systemen die niet praten met nieuwe tools. Je CRM draait al tien jaar en integreert nergens mee. Elke nieuwe tool staat op zichzelf, data handmatig overzetten kost uren, en niemand doet het consequent.
- Data silo’s: verschillende teams die hun eigen data bijhouden. Marketing heeft een spreadsheet, sales heeft het CRM, finance heeft het factuursysteem. Niemand weet of de cijfers overeenkomen omdat iedereen naar zijn eigen bron kijkt.
- Ontbrekende documentatie. Iemand heeft drie jaar geleden tracking opgezet en is weg. Niemand weet meer wat welk event betekent, waarom bepaalde filters zijn ingesteld, of waarom sommige data wordt uitgesloten. Je hebt cijfers, maar geen context.
Wat doe je met de bevindingen?
Een data audit levert een lijst op met problemen. Die lijst kan overweldigend zijn. Tientallen kleine issues, een paar grote problemen, en structurele tekortkomingen in hoe je met data omgaat. De verleiding is alles tegelijk willen oplossen.
Begin met wat impact heeft. Welke data gebruik je echt voor beslissingen? Focus daarop. Als je elke maand marketing-ROI bespreekt en die cijfers kloppen niet, fix dat eerst. Data die niemand gebruikt kan wachten.
Maak afspraken over definities. Als conversie belangrijk is, definieer het eenduidig en zorg dat alle systemen het consistent meten. Documenteer die definitie zodat nieuwe mensen het ook snappen.
Schoon je databases op. Verwijder testdata, duplicaten, oude accounts. Dat klinkt saai, en het is saai, en het moet gebeuren omdat vervuilde data blijft doorwerken in alles wat je meet.
Koppel wat gekoppeld moet zijn. Als je marketing-uitgaven wil vergelijken met sales, moet die koppeling er zijn. Dat vraagt soms maatwerk, soms gewoon discipline in hoe je data invoert.
Hoe vaak moet je een data audit doen?
Een keer per jaar is minimum. Data veroudert, systemen veranderen, mensen vertrekken en nemen kennis mee. Zonder regelmatige check loop je achter de feiten aan.
Bij grote veranderingen doe je een audit. Nieuw CRM, andere analytics tool, GDPR-updates, nieuwe tracking door iOS-wijzigingen. Elk van die momenten beïnvloedt je data, en je wil weten wat de impact is.
Ook als cijfers raar worden. Plotselinge pieken of dalen in je data kunnen echte veranderingen zijn, of bugs in je tracking. Een audit helpt je het verschil zien.
Waarom bedrijven hun data audit toch uitstellen
Een data audit voelt als huishoudelijk werk. Het levert geen nieuwe klanten op, geen hogere omzet, geen zichtbare groei. Het is opruimen van de rommel die zich heeft opgestapeld. Dus wordt het uitgesteld voor dingen die wél zichtbare impact hebben.
Het probleem: slechte data leidt tot slechte beslissingen. Je investeert in kanalen die lijken te werken terwijl ze floppen. Je stopt met tactieken die goed presteren omdat de data het niet laat zien. Je mist kansen omdat je signalen niet ziet in de ruis. En je AI-strategie kan geen goede start maken, want data vormt het fundament van je AI-succes.
De kosten van slechte data zie je niet direct. Ze stapelen zich op in verkeerde beslissingen, gemiste kansen, en tijd die wordt verspild aan discussies over cijfers die toch niet kloppen. Een data audit voorkomt dat, en dat maakt het de moeite waard.
Reacties