Grip op datakwaliteit, van structureel inzicht naar verbetering
Datakwaliteit voel je meestal pas als het misgaat: een foutieve aanslag, een inwoner die twee keer wordt aangeschreven, een vergunning die te laat de deur uit gaat. Dit dashboard maakt zichtbaar waar dat risico zit — per organisatie, per dataset — zodat je gericht kunt bijsturen in plaats van achteraf te herstellen.
1Kies een organisatie en een dataset
2Zie in één oogopslag waar het risico zit, met concrete voorbeelden
3Wijs toe, volg op en deel een rapportage met je team
⚠️
Dit is een demo met volledig fictieve data — geen echte persoons-, voertuig- of meetgegevens. Statussen en toewijzingen die je aanpast, gelden alleen voor deze sessie (er zit geen backend achter deze demo). Interesse in een variant met jouw eigen datasets en echte opslag? Neem contact op.
🧭
Dit dashboard laat zien wát er misgaat in je data. Wil je eerst weten hóe volwassen jouw organisatie is in het omgaan met datakwaliteit — rollen, verantwoordelijkheden, bewustzijn — doe dan eerst de Beslishulp Datavolwassenheid (5 minuten). Dit dashboard is de logische vervolgstap: van volwassenheid naar meetbare, structurele kwaliteit.
Kies een organisatie
Elke organisatie heeft eigen voorbeelddatasets, met eigen regels en een eigen score.
Kies een dataset
Trend gemiddelde score
Laatste 6 metingen — ongewogen gemiddelde over de geselecteerde regels
Gemiddelde score per NORA-dimensie
Binnen de geselecteerde dataset
Kaartweergave
Schematische weergave ter illustratie — geen echte geografische kaart, gebaseerd op willekeurig gegenereerde steekproefpunten.
Datakwaliteitsregels
Gesorteerd op laagste score eerst. Klik op een regelnaam voor voorbeeldafwijkingen — pas status en eigenaar direct aan in de tabel.