Data & analytics, Data Cultuur
Wat je als organisatie nodig hebt om datagedreven te kunnen werken, is een complete en betrouwbare data-architectuur als basis van een slim dataplatform. Voor elke functionele component in je architectuur de beste technologische fit vinden is een uitdaging. Toch speelt ook technologie een belangrijke rol bij de bouw van een gezonde en breed gedragen datacultuur.
De implementatie van een dataplatform is enkel mogelijk dankzij een juiste balans tussen mensen, processen én technologie. Om een datagestuurde organisatie te worden zijn investeringen nodig in datacultuur, maar ook in technologie. Het zijn technologie en automatisering die in bijna elke sector voor een revolutie zorgen. Wil je als bedrijf data inzetten om efficiënter te werken, inzichten te verwerven en betere beslissingen te nemen, sta dan zeker ook lang genoeg stil bij de rol van technologie bij het opzetten van een modern dataplatform.
Het samenbrengen van verschillende databronnen
Trends tonen aan dat het aantal data de afgelopen jaren exponentieel is gegroeid en alleen maar blijft toenemen. Als organisatie beschik je over een enorme hoeveelheid verschillende data waar een dataplatform mee moet kunnen omgaan. De verschillende databronnen komen uit bijvoorbeeld applicaties of Excel-bestanden en situeren zich binnen je organisatie, maar ook extern: data van partners, klanten of medewerkers. Publieke data halen we dan weer online of via sociale media. Héél veel databronnen dus, die ook nog eens onderverdeeld kunnen worden in verschillende types. Transactionele data zeggen iets over het gedrag van een klant en zijn aankoopgeschiedenis . Timeseries data zijn een set waarden die geordend zijn op tijd. En dan heb je ook nog data in de vorm van foto’s, video’s of files.
Het dataplatform is een centrale plek, en kan snel en efficiënt omgaan met al die verschillende soorten data. Op een heel efficiënte en effectieve manier zal het alle data structureren en analyseren.
Het cleanen van alle databronnen
Je wil dat je gegevens steeds correct en betrouwbaar zijn, dus de volgende stap is het opschonen van alle data. Klantengegevens ontdubbelen stuurt eenzelfde mail niet twee keer naar dezelfde klant. Maar je wil ook dat je data foutloos zijn, dat is broodnodig om bijvoorbeeld correct te rapporteren of budgetten op te maken. Wat is de levenscyclus van de data en zijn ze correct en integer? Een dataplatform kan data wijzigen en slim omgaan met aanpassingen. Het zorgt ervoor dat je data in de juiste vorm en op de juiste plaats snel binnen handbereik hebt.
De aangepaste data ter beschikking stellen
En nu begint het. Wil je deze data gebruiken om datagedreven te worden, moet je ze opnieuw ter beschikking stellen. Zo heb je een solide basis om analyses te maken, voorspellingen te doen of data door te geven aan andere systemen.
- Business Intelligence (BI) genereren zodat je als organisatie onderbouwde operationele en strategische beslissingen kan nemen.
- Met Artificial Intelligence (AI) betere voorspellingen maken en geavanceerde analyses uitvoeren.
- Automatiseringen doen en zo tijd en geld winnen.
Compliance bewaken
In een gezonde datacultuur is het belangrijk om na te denken over privacy en gegevensbeveiliging, zeker als je als bedrijf klantgegevens opslaat en verwerkt. Hoe ga je om met sensitieve data? En met persoonsgebonden data? Technologie reduceert de risico’s en kan ondersteunen zodat je een goed en stevig data compliancebeleid hebt.
En wat met de unknown unknowns?
Right, ook die blinde vlekken vormen een gigantische uitdaging. Enkele maanden geleden hadden we amper gehoord van ChatGPT en nu zijn de slimme chatbots niet meer weg te denken en hebben ze een gigantische impact. The future is now! Ook met deze gamechangers en challenges moet een dataplatform kunnen omgaan.
Is jouw organisatie klaar voor serieuze data-uitdagingen? Oquila is graag jouw partner doorheen het hele traject.
