Een “verschil” is pas een probleem als je vooraf definieert wat ruis is.
Toen wij de uitkomsten van twee berekeningen met elkaar wilden vergelijken, liepen we tegen iets klassieks aan: exact gelijk is in de praktijk vaak een slechte eis. Afrondingen, representatieverschillen en timing kunnen mini-afwijkingen introduceren die inhoudelijk niets betekenen.
Daarom hebben we toleranties niet als detail gezien, maar als kern van de vergelijking.
Een voorbeeld van een veldcontrole die we toepassen
- Bedragen moeten gelijk zijn binnen 0,02% marge
- én het verschil moet groter zijn dan €0,01 om als afwijking te tellen
Waarom die combinatie?
- Alleen een percentage ⇒ kleine bedragen schieten snel door op “afwijking” door afronding
- Alleen een absoluut verschil ⇒ grote bedragen kunnen een te groot relatief verschil verbergen
- Samen ⇒ je filtert ruis weg, en houdt de afwijkingen over die je echt wilt onderzoeken
Het resultaat: minder false positives, minder discussie, en sneller naar de kern van waar twee berekeningen écht uit elkaar lopen.
In de volgende post ga ik in op een andere onderschatte oorzaak van “verschillen”: matching. Want als je sleutel niet klopt, vergelijk je al snel appels met peren.
Benieuwd hoe we zulke toleranties configureerbaar maken per veld? Stuur me “tolerantie” in een DM.
