Hoewel iedereen weet dat AI in 2024 weer in de schijnwerpers zal staan, zijn er ook veel andere trends op het gebied van datamanagement die jouw aandacht vragen. Dit jaar zijn er verschillende trends die verder gaan dan het gebruikelijke AI-verhaal. Dit artikele onderzoekt de ontwikkelingen op het gebied van datamanagement, inclusief hun achtergrond, en impact op het vakgebied. Daarnaast krijg je praktische inzichten en tips om effectief met deze ontwikkelingen om te gaan. AI is de belangrijkste focus, maar datamanagement kent vele trends die net zo interessant zijn.

1. Van hype naar realiteit: GenAI om waarde voor de organisatie te creëren

Sommige organisaties hebben GenAI met succes opgenomen in hun dagelijkse activiteiten, maar veel organisaties zijn nog aan het onderzoeken hoe ze het effectief kunnen gebruiken. In 2024 is AI niet langer een trendy woord, maar een nuttig hulpmiddel voor organisaties om zich te verbeteren.

De uitdaging voor veel organisaties is de stap naar een gerichte aanpak om AI strategisch in te zetten. De focus ligt op de verschuiving van AI als trend naar de praktische integratie ervan in specifieke operationele gebieden.

Veel organisaties stellen zich vragen als: welke unieke problemen kan AI voor ons oplossen? Hoe kunnen we AI naadloos integreren in onze bestaande processen, en welke vaardigheden en infrastructuur hebben we nodig om het volledige potentieel ervan te benutten?

Deze verschuiving in de toepassing van GenAI verandert het landschap van datamanagement, omdat organisaties nu prioriteit geven aan het afstemmen van hun datastrategieën op AI-mogelijkheden. De focus ligt op het verbeteren van de datakwaliteit, het verbeteren van de infrastructuur, en het ontwikkelen van de benodigde vaardigheden om het potentieel van AI volledig te benutten. Deze evolutie naar praktische implementatie van AI in datamanagement betekent een volwassen benadering van het gebruik van deze technologie. AI verandert van een futuristisch concept in een belangrijk onderdeel van de hedendaagse datastrategie.

Tips

  • Ga voor een gerichte probleemoplossing: identificeer uitdagingen waar GenAI effectief kan worden toegepast in je organisatie.
  • Ga aan de slag met het opwaarderen van je infrastructuur en vaardigheden: zorg ervoor dat je data-infrastructuur GenAI ondersteunt en zorg ervoor dat je team zich verder bekwaamt in AI.
  • Start met pilots en breidt dit uit: begin met kleinschalige GenAI-projecten om te testen en te verfijnen, en integreer deze vervolgens geleidelijk in bredere organisatiesprocessen voor verbeterde efficiëntie en impact.

Bovenstaande stappen zijn gericht op het effectief integreren van GenAI in je organisatie, door het op een georganiseerde en gerichte manier nauw af te stemmen op je algehele datamanagementstrategie.

2. Het toenemend belang van Data Quality

Datakwaliteit is uit de schaduw getreden om zijn rechtmatige plaats op te eisen als de hoeksteen van datamanagement. Het is cruciaal voor het succes van trends als Generative AI, datademocratisering, Data Mesh en meer. Zonder een solide basis van kwalitatief goede data dreigen al deze trends te mislukken.

De aandacht voor datakwaliteit zal dit jaar om verschillende redenen toenemen. Nu generatieve AI centraal staat, erkennen organisaties dat de uitvoerkwaliteit van AI onlosmakelijk verbonden is met de data die het verwerkt. Kwalitatief goede data is de meest waardevolle grondstof voor het operationele succes van AI. Bovendien wordt in een tijdperk van krappe budgetten de rol van kwaliteitsdata steeds duidelijker. Kostenefficiëntie staat voorop. Daarbij gaat het niet alleen om het verminderen van de onoverzichtelijkheid van data, maar zeker ook om het optimaliseren van activiteiten en het nemen van slimmere, impactvollere beslissingen.

Tegelijkertijd dwingt het streven naar grotere klanttevredenheid organisaties om zwaar te vertrouwen op kwalitatief goede data. Gepersonaliseerde klantervaringen, op maat gemaakte diensten en verbeterde retentiestrategieën worden allemaal aangestuurd door diepgaande, inzichtelijke gegevens. Datakwaliteit is een cruciale onderscheidende factor om de behoeften van de klant te begrijpen en daarin te voorzien.

2024 markeert een jaar waarin datakwaliteit niet slechts een ondersteunende rol heeft, maar een leidende kracht in het verhaal van datamanagement, die het succes van verschillende innovatieve trends ondersteunt.

Tips

  • Geef prioriteit aan belangrijke data-assets: richt je op je belangrijkste data-assets en identificeer gebieden voor kwaliteitsverbetering.
  • Implementeer monitoringoplossingen: gebruik tools voor het monitoren van datakwaliteit om de datakwaliteit continu te volgen en te beoordelen.
  • Los kwaliteitsproblemen op: gebruik Data Quality oplossingen om geïdentificeerde datakwaliteitsproblemen effectief aan te pakken en te corrigeren.
  • Geleidelijk opschalen: na het verbeteren van de kwaliteit in kritieke datagebieden, breidt je je aandacht uit naar minder essentiële systemen, en gebruik je automatisering om de datakwaliteit in je hele organisatie te verbeteren.

Door deze stappen te volgen, kun je de kwaliteit van je data aanzienlijk verhogen en ervoor zorgen dat het alle aspecten van je datamanagement-strategie ondersteunt en verbetert.

3. Unified platforms in plaats van Modern Data Stack

Herinner je je nog de buzz rond de moderne datastack? Het kwam met de belofte van een revolutie in datamanagement – het werd strak, geavanceerd en, nou ja, modern. Maar veel organisaties kunnen ontmoedigd raken als de realiteit eenmaal doordringt. De zoektocht naar de perfecte stack kan leiden tot een chaotische mix van technologieën, elk met overlappende functionaliteit, wat verwarring en inefficiëntie veroorzaakt.

Stelt je je eens voor hoe het is om te jongleren met meerdere tools met verschillende interfaces – het is alsof je meerdere talen tegelijk vloeiend probeert te spreken, elk met zijn eigen unieke dialect. Het integreren van deze tools is een fulltime (en prijzige) aangelegenheid, waarbij gebruikers moeten navigeren tussen verschillende platforms met unieke eigenaardigheden in het ontwerp.

Maak kennis met ‘Unified platforms’. Dit zijn de ‘midle of the road’-helden in ons verhaal. ‘Unified platforms’ vormen een evenwicht tussen de ouderwetse monolithische systemen en de gedistribueerde oplossingen voor één doel, en bieden een complete oplossing. Ze voorzien in een breed spectrum van datamanagementbehoeften en integreren tegelijkertijd naadloos andere essentiële technologieën. Deze aanpak stroomlijnt uw datamanagement stack , waardoor deze samenhangender en gebruiksvriendelijker wordt.

Neem bijvoorbeeld een oplossing als Ataccama ONE. Dit platform gaat over meer dan alleen het beheren van data; het stelt organisaties in staat hun data effectief te gebruiken zonder te verzanden in de details van infrastructuurbeheer.

Tips

  • Identificeer de belangrijkste uitdagingen op het gebied van datamanagement: herken de belangrijkste use cases waarop je je richt.
  • Zoek uitgebreide oplossingen: ga op zoek naar uniforme platforms die je belangrijkste uitdagingen aanpakken en een breed scala aan functionaliteiten bieden.
  • Streef naar samenhangende integratie: kies een oplossing die goed integreert met je bestaande systemen, waardoor de algehele efficiëntie van datamanagement en de gebruikerservaring worden verbeterd.

Als je deze stappen volgt, kun je overstappen op een meer uniform, efficiënt en effectief datamanagementsysteem dat voldoet aan de complexe moderne databehoeften.

4. AI-Governance

AI Governance is het proces van het opstellen en handhaven van regels, beleid en ethische richtlijnen voor het ontwikkelen en gebruiken van AI-technologieën. Het zorgt ervoor dat AI-systemen eerlijk, verantwoord en transparant werken binnen een organisatie.

Het gaat niet alleen om het beheren van AI-toepassingen, maar ook om het afstemmen van deze toepassingen op het databeleid en de ethische normen die de kern vormen van corporate governance. Dit raakvlak is cruciaal, omdat AI en data governance gezamenlijk belangrijke uitdagingen aanpakken, zoals ethisch gebruik, het voorkomen van vooroordelen en privacybescherming.

Effectieve AI-governance in 2024 houdt in dat AI-beleid wordt verweven in Data Governance en dat ervoor wordt gezorgd dat dit beleid is afgestemd op de doelstellingen van corporate governance. Deze geïntegreerde aanpak creëert een allesomvattend kader voor het besturen van een organisatie. AI zal geen geïsoleerd element meer zijn, maar deel uitmaken van de bredere organisatiestrategie en bijdragen aan verantwoord en effectief technologiegebruik in de hele organisatie.

Naarmate AI-technologieën zich verder ontwikkelen wordt de samensmelting van AI-, data- en corporate governance-strategieën steeds belangrijker, waardoor een governance-aanpak uit meerdere lagen ontstaat die van vitaal belang is voor een ethisch verantwoorde en efficiënte organisatiesvoering.

Tips

  • Communiceer het ‘waarom’: begin met het duidelijk verwoorden van het belang van AI-governance voor je hele organisatie. Benadruk waarom het belangrijk is met de nadruk op de rol die het speelt bij het sturen van verantwoord AI-gebruik en het afstemmen op ethische normen.
  • Stel een AI-raad in: vorm een speciale AI-raad binnen je organisatie. Dit team zal het AI-governance-initiatief leiden, van het definiëren van richtlijnen tot het toezicht houden op de implementatie en opleidingsinspanningen.
  • Initieer zo snel mogelijk trainingen: besef dat sommige werknemers misschien al AI-tools gebruiken. Pak dit aan door zo snel mogelijk basistrainingen te organiseren. Deze moeten gaan over fundamentele aspecten van AI-governance, zodat ze direct worden begrepen en nageleefd.

Door je eerst te richten op de grondgedachte achter AI-governance, een speciale groep te vormen om de inspanning te begeleiden en onmiddellijk te beginnen met training, kunnen organisaties een sterke basis leggen voor verantwoord AI-gebruik dat aansluit bij hun kernwaarden en operationele doelen.

5. Automatisering voor nog meer efficiëntie

In 2024 is de mantra voor datamanagement duidelijk: meer doen met dezelfde middelen die je vandaag hebt. Nu de budgetten krap blijven en de eisen aan datateams toenemen, ligt de focus steeds meer op kostenefficiëntie en slanke bedrijfsvoering. Organisaties staan voor de dubbele uitdaging om nieuwe initiatieven te omarmen, zoals AI-governance en het verbeteren van klantbehoud, en dat alles zonder een aanzienlijke verhoging van hun budgetten voor datamanagement te verwachten. Deze realiteit stuurt organisaties in de richting van één onvermijdelijke oplossing: automatisering.

De redenering is eenvoudig: automatiseringstools kunnen repetitieve, tijdrovende taken afhandelen, waardoor dataprofessionals zich kunnen richten op meer strategische, hoogwaardige activiteiten. Door data governance en kwaliteitsaspecten te automatiseren, kunnen organisaties een consistente toepassing van beleidsregels garanderen, het risico op menselijke fouten verkleinen en hoge datastandaarden handhaven met minder handmatige tussenkomst.

Deze trend naar automatisering gaat niet alleen over het besparen van kosten of tijd; het gaat over het verbeteren van de algehele effectiviteit van datamanagement. Nu organisaties de complexiteit van moderne datalandschappen moeten navigeren, inclusief naleving van veranderende regelgeving en het gebruik van AI-technologieën, blijkt de rol van automatisering in datamanagement belangrijker dan ooit. Het is een strategische ommezwaai die organisaties in staat stelt om wendbaar, responsief en concurrerend te blijven in een snel veranderende omgeving.

Tips

  • Identificeer terugkerende taken: identificeer de meest tijdrovende, repetitieve taken van je workflow voor datamanagement.
  • Maak gebruik van bestaande tools: beoordeel of je huidige datamanagementsysteem deze taken kan automatiseren. Zo niet, onderzoek dan externe automatiseringsoplossingen.
  • Kies voor een aanpak waarbij automatisering op de eerste plaats komt: geef bij nieuwe use cases prioriteit aan het vinden van geautomatiseerde oplossingen boven het uitbreiden van het team, zodat een cultuur van efficiëntie en innovatie ontstaat.

Deze stappen stroomlijnen uw datamanagementprocessen, maximaliseren de productiviteit en minimaliseren de kosten.

Conclusie

Elk van deze vijf trends is belangrijk en vraagt om aandacht, maar ze allemaal tegelijk aanpakken is niet praktisch. De sleutel is om te bepalen welke trend het beste aansluit bij de huidige prioriteiten en het groeipotentieel van je organisatie.

Richt je op wat nu echt belangrijk is voor je organisatie – het verbeteren van de datakwaliteit, het inzetten van AI of het bevorderen van automatisering – en zet daar je tijd en energie op in. Het gaat erom dat je minder dingen doet, maar wel uitzonderlijk goed, zodat je zeker bent van betekenisvolle vooruitgang en tastbare resultaten. Zodra je je zeker voelt, weet je dat je op de goede weg bent.

Onthoud bij het begin van deze reis dat elke stap unieke mogelijkheden en de belofte van transformatie biedt. De wereld van datamanagement biedt veel mogelijkheden, klaar om verkend en benut te worden. Blijf gemotiveerd vooruitkijken terwijl je met jouw beslissingen en acties de toekomst van jouw organisatie vormgeeft. Ataccama ONE is een oplossing voor datamanagement die in de frontlinie staat van al deze trends en innovaties.

Wij de bonen, jullie de koffie

Systemation heeft een wereld voor ogen waarin iedere dataprofessional kan werken met data van de zuiverste kwaliteit. Het is onze missie om in de data gedreven wereld een baken te zijn met onze oplossingen en expertise, en een licht te schijnen op het pad naar het maximale potentieel van jouw data.

We komen graag een keer vrijblijvend brainstormen over data binnen jouw organisatie, onder het genot van een goed bakje koffie. Wij nemen de (gemalen) bonen mee, jullie maken er wat lekkers van.

Bron: https://www.ataccama.com/blog/5-data-management-trends-in-2024-and-how-to-use-them