Data-integriteit: van AVG-verplichting naar dagelijkse praktijk

Data-integriteit is geen abstract begrip of louter een technische kwestie. Het is een wettelijke eis uit de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) én een onmisbare voorwaarde voor betrouwbare besluitvorming in organisaties. De AVG stelt expliciet dat persoonsgegevens juist, actueel en volledig moeten zijn. Daarmee raakt het onderwerp niet alleen juristen en privacy officers, maar iedereen die in zijn werk met data te maken heeft.

Waarom data-integriteit meer is dan een vinkje

In de praktijk betekent data-integriteit dat informatie niet ongezien mag verouderen, vervuild raken of willekeurig aangepast worden. Zodra dat gebeurt, lopen organisaties risico’s: verkeerde beslissingen, verlies van vertrouwen bij klanten en mogelijke sancties van toezichthouders. Persoonlijk maakte ik mij meer zorgen dat door een fout in een zorgsystemen of door iemand met toegang onbedoeld mijn bloedgroep werd gewijzigd dan dat mijn e-mail adres via een datalek op staat komt te liggen. Om dit medisch risico te voorkomen wordt ongeacht welke bloedgroep in het systeem staat, je bloedgroep telkens opnieuw vastgesteld vóór een bloedtransfusie. Dus integriteit gaat dus niet alleen over beveiliging tegen hackers, maar ook over de interne discipline om gegevens correct en betrouwbaar te houden.

Single Point of Truth: één waarheid, minder fouten

Een belangrijke gedachte hierbij is het Single Point of Truth. Wanneer verschillende afdelingen eigen kopieën van dezelfde gegevens beheren, ontstaan afwijkingen en fouten. Door gegevens centraal vast te leggen en te beheren, ontstaat één betrouwbare bron waar iedereen uit put. Dit vermindert dubbel werk, verkleint de kans op fouten en vergroot het vertrouwen in de informatie waarop besluiten gebaseerd zijn.

Valideren zo dicht mogelijk bij de bron

Daarnaast is het cruciaal om data zo vroeg mogelijk te valideren. Als informatie direct bij invoer of registratie gecontroleerd wordt op juistheid en volledigheid, voorkom je dat fouten zich door het hele systeem verspreiden. Denk aan automatische controles op verplichte velden, validatie van e-mailadressen of het koppelen van klantgegevens aan bestaande registers. Hoe dichter bij de bron deze controles plaatsvinden, hoe minder herstelwerk en frustratie later in het proces.

Het fundament van betrouwbare AI & algoritmes

De opkomst van kunstmatige intelligentie maakt het belang van data-integriteit nóg groter. AI-systemen zijn immers zo goed als de data waarmee ze worden gevoed. Wanneer die data onvolledig, verouderd of onjuist is, kan het model verkeerde verbanden leggen of vooroordelen versterken. Dit kan leiden tot onbetrouwbare analyses, foutieve beslissingen en zelfs discriminatie. Organisaties die AI inzetten, doen er daarom goed aan extra scherp te zijn op datakwaliteit en transparantie. Zonder robuuste data-integriteit is elke AI-toepassing een kaartenhuis dat vroeg of laat instort.

Een dagelijkse verantwoordelijkheid

Data-integriteit is dus niet alleen een verantwoordelijkheid van de IT-afdeling of de functionaris gegevensbescherming. Het raakt iedereen die gegevens invoert, gebruikt of doorgeeft. Of je nu werkt in sales, HR, finance of operations: een bewuste omgang met data voorkomt fouten en draagt bij aan betrouwbaardere bedrijfsvoering.

Tot slot: een vraag:

Sta even stil bij je eigen werkpraktijk:

• Gebruik jij altijd de meest actuele en betrouwbare bron?

• Controleer je data bij de invoer of vertrouw je erop dat “iemand anders” dat doet?

• Hoe vaak neem je klakkeloos informatie over zonder de juistheid te verifiëren?

  
  

Data-integriteit is geen luxe of bureaucratie. Het is de ruggengraat van elke organisatie die serieus werk wil maken van betrouwbaarheid, compliance en vertrouwen. We helpen je er graag bij!