Data biedt bedrijven steeds meer ongekende mogelijkheden om zakelijke kansen te benutten en nieuwe kansen te creëren. Niet alleen omdat er steeds meer data is die we kunnen gebruiken, maar ook omdat de technologische mogelijkheden om de data te gebruiken snel toenemen. Het meest actuele voorbeeld hiervan is natuurlijk het gebruik van Artificial Intelligence (AI).

Maar ondanks het feit dat bedrijven zich richten op de vele mogelijkheden van data, moeten we niet uit het oog verliezen dat we daarom steeds meer moeten regelen om die data op de juiste manier te kunnen gebruiken. Daarom wordt de noodzaak van goed beheer en governance van onze data minstens zo belangrijk. Misschien moeten organisaties zich zelfs eerst afvragen of de kloof tussen de snelheid waarmee datamogelijkheden zich ontwikkelen, niet uit de pas loopt met datamanagement en -governance? In deze blog bespreken we datamanagement én data governance onder dezelfde term ‘datamanagement’. De afgelopen jaren hebben we gezien dat organisaties aandacht zijn gaan besteden aan datamanagement, maar dat gebeurde in golven. Het gebeurt reactief en gefragmenteerd.

Golven

Wat we hebben gezien is dat datamanagementtoepassingen in golven kwamen. Jaren geleden werd er bij organisaties al aandacht besteed aan master data management en reference data management. Enkele jaren geleden verschoof de aandacht naar data governance en recentelijk naar data quality management en data lineage. Enerzijds kwam dit door een push van technologieleveranciers, anderzijds door aandacht van analisten. Daarnaast had het ook te maken met de problemen die in organisaties ontstonden door de toenemende mogelijkheden van data.

Reactief

Door de grote hoeveelheden data die in organisaties zijn ontstaan, ontstond de behoefte om tot een eenduidig beeld van deze data te komen. Bijvoorbeeld een eenduidig beeld van klanten van leveranciers. Dit leidde tot initiatieven op het gebied van master data management. Hetzelfde geldt voor data governance oplossingen waarvoor de behoefte ontstond door toenemende wetgeving rondom het gebruik van data. Tegenwoordig heeft de kwaliteit van data onze aandacht omdat het de basis vormt voor het resultaat van alle inspanningen op het gebied van kunstmatige intelligentie. De ontwikkelingen binnen organisaties zijn tot op heden voornamelijk reactief.

Gefragmenteerd

Naast het feit dat datamanagementmogelijkheden reactief werden geïntroduceerd, zagen we ook dat dit vaak op een gefragmenteerde manier gebeurde. Als we opnieuw master data management als voorbeeld nemen, zien we dat dit meestal werd geïnitieerd vanuit één domein, zoals het klantdomein. De master data managementoplossing werd zelden gezien als een proces en technologie die mogelijk waarde kon toevoegen in andere domeinen. Governance werd meestal aangestuurd door de nieuwe rol van Chief Data Officers binnen een organisatie. Maar dit gedijt alleen als het wordt overgenomen door iedereen die data gebruikt en ervan afhankelijk is in de organisatie.

De relevantie van tijd

Veel organisaties hebben vandaag de dag dus al de eerste stappen gezet op het gebied van datamanagement, maar er zijn ook organisaties die de eerste serieuze stappen nog moeten zetten. De vraag rijst nu hoe het bovenstaande zich verhoudt tot de stappen die organisaties nog moeten zetten op het gebied van datamanagement om de mogelijkheden van data juist en volledig te kunnen benutten? Het is immers realistisch om te denken dat de snelheid waarmee deze kansen zich blijven ontwikkelen steeds hoger zal worden. We hoeven alleen maar te kijken naar hoe snel de AI-kansen zich ontwikkelen, maar ook naar de uitdagingen die ze ons stellen.

Aiken piramide

Als je kijkt naar de piramide van Aiken, die in meer detail wordt besproken in deze blog, kun je een vergelijking trekken met de spreekwoordelijke ijsberg in de oceaan. Onze focus ligt op het topje van de ijsberg dat boven het water uitsteekt, wat in het geval van de Aiken piramide overeenkomt met de enorme mogelijkheden die AI, big data, data analytics en data science onze organisaties te bieden hebben.

Je zult echter meteen begrijpen dat het gevaar schuilt in de omvang en complexiteit van het deel onder de waterlijn, wat in de Aiken piramide datamanagement en het fundament van data governance is. Als je hier overheen kijkt, kan dat een heel stuk van de ijsberg zijn waarop je schip strandt!

Stel jezelf de vraag hoe goed je als organisatie gepositioneerd bent om te reageren op wat er onder de waterlijn zit. Hoe goed zijn mensen, processen en technologie ingesteld om de mogelijkheden van je data optimaal te benutten? En vooral, hoe snel kun je je ontwikkelen op dit gebied om in de pas te blijven lopen met alle mogelijkheden die de data je bieden. Immers, wanneer er tijd en moeite wordt geïnvesteerd in onderwerpen als AI en data-analyse, bestaat de kans dat de inspanningen op het gebied van datamanagement en -governance uit de pas lopen, waar dat eigenlijk niet zou moeten!

Een typische ijsberg heeft 90% van zijn massa onder water, terwijl slechts 10% bestaat uit wat we boven water zien. Dus als we 10% boven water willen laten groeien, zullen we automatisch onevenredig veel meer massa onder water zien. Denk hier eens over na als het gaat om het benutten van de datamogelijkheden voor uw organisatie. Kun en wil je die massa onder water net zo snel laten groeien als de massa die boven water uitsteekt en die je elke dag ziet?

Een belangrijke factor hierbij is technologie. Hoe gemakkelijk of omslachtig is het om bestaande gegevensbeheertechnologie te combineren en te integreren, en hoe gemakkelijk en motiverend is het voor medewerkers om zich bestaande en mogelijk andere technologieën eigen te maken en toe te passen? Of, als u uw reis naar datamanagement nog moet beginnen of heroverwegen, wat zou u dan de meeste flexibiliteit en snelheid geven?

Denk vanuit een platform!

Als je kijkt naar wat we hierboven hebben beschreven en wat we op dit moment zien als vraag vanuit de markt, dan is het unified data management platform de weg vooruit. In een datamanagementplatform komen alle datamanagementmogelijkheden samen, inclusief datagovernance. Maar let op, een platform kan al snel een lege marketingterm worden. Een lint om een set tools die afzonderlijk zijn ontwikkeld of gekocht, maakt niet noodzakelijkerwijs een uniform datamanagementplatform. Een uniform datamanagementplatform biedt een aantal voordelen, die worden geïllustreerd aan de hand van het People, Process, Technology (PPT) framework.

Mensen

Het aanbieden van een platform met één gebruikersinterface aan zijn gebruikers biedt een aantal voordelen.  In de eerste plaats zullen gebruikers blij zijn te begrijpen dat ze moeten leren werken met slechts één gebruikersinterface. Hierdoor kunnen ze met verschillende datamanagementmogelijkheden werken zonder dat ze extra vaardigheden hoeven te leren of tussen applicaties hoeven te wisselen. Bovendien zullen zowel IT- als zakelijke gebruikers die in dezelfde interface werken waarschijnlijk sneller samenwerken. Sneller leren en eenvoudiger samenwerken tussen gebruikers ten slotte, zal de adoptie en het onttrekken van waarde aan het platform versnellen.

Proces

Vanuit het perspectief van gegevensbeheerprocessen biedt een uniform gegevensbeheerplatform gebruikers het voordeel dat ze gemakkelijk kunnen schakelen tussen activiteiten en processen zonder het risico te lopen werk te verliezen. Bovendien hebben ze door de geïntegreerde aanpak altijd een duidelijk beeld van de kwaliteit van gegevens en processen.

Technologie

Het niet hoeven integreren van verschillende technologieën is misschien wel een van de grootste voordelen van een uniform datamanagementplatform. Veel organisaties hebben niet de vaardigheden of de capaciteit om verschillende technologieën te integreren. Het risico bestaat dat de implementatie van een geïntegreerde aanpak van datamanagement in uw organisatie wordt vertraagd omdat er puntoplossingen zijn aangeschaft.

Ataccama ONE – het toonaangevende datamanagement platform

Deze blog is geschreven met het Ataccama ONE Unified Data Management Platform in het achterhoofd. Wat Ataccama ONE het leidende datamanagement platform maakt, is dat het vanaf de grond is opgebouwd als één technologie, gericht op de kwaliteit van uw data, als input voor uw AI, data science en analytics activiteiten. Het Ataccama One platform heeft een aantal specifieke voordelen:

  1. Een van de unieke voordelen van het uniforme platform is de superieure gebruikersinterface waarin alles naadloos is geïntegreerd. Gebruikers kunnen gemakkelijk van de ene activiteit naar de andere gaan zonder over te schakelen naar een andere UI en de helft van de dingen die ze al gedaan hebben opnieuw te doen. Ze kunnen van het vinden van de gegevens die ze nodig hebben in de Data Catalog naar het begrijpen van de kwaliteit ervan, het oplossen van problemen en het gebruik van de gegevens letterlijk in een paar klikken!
  2. En het mooiste is dat deze functionaliteit beschikbaar is voor zowel de zakelijke als de technische mensen. Bedrijven gedijen het beste wanneer de technologie en bedrijfsdoelen op elkaar zijn afgestemd, en dit is eigenlijk heel moeilijk te bereiken. Ataccama ONE stelt zowel de zakelijke als de technische mensen in staat om samen te werken in EEN product en te werken als een team. Business mensen kunnen de self-service interface gebruiken om veel van de taken zelfstandig uit te voeren, en als ze iets complex willen doen, kunnen ze gewoon de benodigde input geven en kan iemand van het technische team het snel implementeren en naar alle relevante systemen sturen, ongeacht de technologie.
  3. Dit brengt ons bij de derde onderscheidende factor en dat is dat Ataccama ONE technologie agnostisch is, wat betekent dat de datakwaliteitsregels en -processen en transformaties die je in één systeem hebt gemaakt, zullen werken op alle honderden of zelfs duizenden systemen in verschillende omgevingen, met verschillende technologieën. De dataverwerking kan horizontaal schalen zodat je praktisch onbeperkte hoeveelheden data kunt verwerken.
  4. Tot slot werd AI in deze blog meerdere keren genoemd, maar een onderwerp als automatisering is net zo belangrijk. Het is belangrijk om te benadrukken dat Ataccama al sinds 2016 AI gebruikt, dat wil zeggen de traditionele AI/ML-algoritmen, en in 2023 ook de eerste GenAI-mogelijkheden heeft toegevoegd. De AI helpt gebruikers nu niet alleen bij het automatiseren en vergroten, maar kan hen zelfs helpen bij het creëren van content.

Een datamanagement-partner

Datamanagement is een complexe en uitdagende onderneming die een zorgvuldige afweging van hulpmiddelen, processen en mensen vereist. Door de juiste tools te kiezen, effectieve processen te ontwerpen en mensen te empoweren en te betrekken, kun je succesvol databeheer realiseren dat waarde en inzichten voor jouw organisatie opleveren. Kies voor een partner die verder kan kijken dan alleen datamanagement. Die alle aspecten van datamanagement kent, en die kan implementeren.

Neem gerust contact met ons op voor een brainstorm over datamanagement binnen jouw organisatie of een demo van het het Ataccama ONE Unified Data Management Platform.