De wederopstanding van datamanagement

Door: Marc Govers en Marcel de Wit

Oude wijn in nieuwe zakken of datamanagement in een nieuwe jas?

Eind jaren tachtig stond datamanagement volop in de belangstelling. Destijds was de belofte ook groot. Bij kwalitatief goede en centraal opgeslagen data beschikbaar voor alle bedrijfsprocessen, zouden veel problemen worden opgelost. Helaas bleek de praktijk weerbarstiger. Datamanagement was vooral een ICT feestje. Daarbij bleek dat het nog niet zo makkelijk was data vanuit een centraal punt toegankelijk te maken voor diverse gebruikers. Zo kreeg datamanagement een stoffig karakter. De meerwaarde voor de business was gering en de bijdrage vanuit architectuur werd niet ingevuld.

In het huidige informatietijdperk is er sprake van een complete opleving van datamanagement. Het besef dat informatie een cruciale rol speelt bij het succesvol ondernemen in tijden van voortdurende veranderingen groeit. En zolang data nog altijd de bouwsteen is om tot relevantie te komen, staat datamanagement opnieuw hoog op de agenda. Echter, organisaties vragen zich af hoe te leren van fouten uit het verleden en hoe data vanuit de business te beheren. En daarmee direct waarde te creëren voor de organisatie. Hoog tijd dus voor een hernieuwde inventarisatie van bronnen, doelen en aanpak!

Oude en nieuwe databronnen.

Het is allang niet meer zo dat alleen interne databronnen relevant zijn. Databronnen van toen zijn inmiddels aanzienlijk uitgebreid. De hedendaagse bronnen op een rij:

  • Master data

Dit is de data die voor de organisatie van vitaal belang is. Met de masterdata kan men voldoen aan 80 procent van alle informatiebehoeften. Bijkomend voordeel is dat masterdata slechts 20 procent van de aanwezige datasoorten behelst. Er is hier dus sprake van een tachtig-twintig regel. Als de masterdata op orde is, is minder inspanning nodig om verbeterde informatievoorziening te realiseren.
Ketendata: De databronnen van klanten en leveranciers zijn van groot belang voor zowel het behalen van doelen als de interne bedrijfsvoering. Data wordt al vaker over de keten gedeeld om integraal kosten te besparen en processen te versnellen.

  • Big data

Dit is de snel groeiende verzameling van data die via het internet en meer specifiek via sociale media platforms beschikbaar komt. Deze veelal klantendata is beschikbaar in ongestructureerde vorm. Steeds meer organisaties erkennen de meerwaarde van deze enorme databron.  Het oude adagium 'ken uw klant’ wordt onderstreept wanneer deze big data ontsloten en gecombineerd wordt met interne bedrijfsgegevens.
Basisregistraties: In de publieke sector kunnen gemeenten, ministeries en provincies et cetera, gebruik maken van bronnen met gestandaardiseerde data aanwezig in de basisregistraties. Het gaat hier  niet zozeer om een kans maar meer om een wettelijke verplichting het interne applicatielandschap aan te laten sluiten op de aanwezige basisregistraties. Zeker nu in een tijd waarin de overheid moet hervormen en bezuinigen, is koppeling van basisregistraties essentieel.

  • Open data

Dit overheidsinitiatief stelt publieke data beschikbaar voor het bedrijfsleven. Denk aan milieugegevens (metingen van water en lucht), voorzieningen (oplaadpunten en parkeergarages) en demografische gegevens (geboortecijfers, veiligheidszaken). Deze data is in eerste instantie voor een ander doel verzameld. Tegelijkertijd ligt het voor velerlei kansen voor het oprapen.
Geo data: In ons tijdperk waarin mobiliteit een absolute vereiste is, voegen locatiegegevens een nieuwe dimensie toe aan bedrijfsadministraties. Geografische visualisatie biedt nieuwe inzichten.

Datamanagement in een nieuwe jas.

De diversiteit, omvang en complexiteit van  bovengenoemde oude en nieuwe bronnen stellen compleet nieuwe eisen aan datamanagement dan het tijdperk van de jaren tachtig. Niet zo vreemd dus dat er sprake is van een ware wederopstanding van datamanagement. Doelstellingen van toen zijn niet meer. Vandaag de dag moet effectief datamanagement minimaal voldoen aan de volgende doelstellingen:

  • Datakwaliteit is op orde

Deze klassieke doelstelling wordt over het algemeen gestuurd op kwaliteitsaspecten als juistheid, volledigheid en beschikbaarheid. Dat was toen en is nu niet anders. Echter, de omstandigheden van organisaties zijn veranderd. Waar interne data relatief makkelijk onder controle te houden is, is dat bij externe data geenszins het geval. Nog maar niet te spreken over big data. Hierbij spelen aspecten als diversiteit (gestructureerde en ongestructureerde data), snelheid (de beschikbaarheid van data is een concurrentiefactor) en flexibiliteit (in een maatschappij waar verandering de enige constante is, zal de beschikbare informatie zich daarop moeten kunnen aanpassen) een steeds grotere rol. Dit lijken tegenstrijdige aspecten in relatie tot het altijd op orde hebben van de datakwaliteit.

  • Een stabiele data infrastructuur

De data infrastructuur is het geheel van technische middelen waarbinnen de data beheerd wordt. Het is een gebruikelijk architectuurprincipe dat afhankelijk van de gestelde requirements de techniek daar invulling aan moet geven. Zo is bijvoorbeeld het datawarehouse een robuuste en gecontroleerde oplossing voor de stabiele informatiebehoefte. Echter deze moderne tijd vraagt organisaties ook aan andere eisen te voldoen. Eisen waarvoor andere technologieën kunnen worden ingezet. Bijvoorbeeld masterdata management voor eenduidige vastlegging en distributie en de enterprise service bus voor de gecontroleerde uitwisseling en distributie van gegevens. De vereiste data-infrastructuur wordt steeds complexer. Dat vraagt om een planmatige en beheerde aanpak.

  • Heldere data governance

Naast de data (bouwstenen) en de techniek (ict en data infrastructuur) is de wijze waarop de organisatie met zijn data omgaat (data governance) minstens zo belangrijk. Dat vergroot de kans op toegevoegde waarde. Inmiddels wordt data als een corporate asset beschouwd; een belangrijke productiefactor bepalend voor het bereiken van organisatiedoelen. Succesvolle data governance is gericht op het eigenaarschap en de verantwoordelijkheid voor de data. Daarmee ontstaat duidelijkheid over wie aan te spreken cq af te rekenen op effectiviteit en inzet van data. Daarom is het logisch dat data governance bij de business ligt.

  • Effectief combineren van databronnen

Nu de randvoorwaardelijke doelen  helder zijn, wordt het tijd voor de inhoudelijke kant van data. Tot nu toe beperken veel rapportages zicht tot de bekende, veelal interne databronnen. En dat terwijl de toegevoegde waarde juist moet komen van het combineren van databronnen. Zo kan bijvoorbeeld het in verband brengen van wat klanten op sociale media uiten met wat er intern over de klant bekend is, leiden tot verbeterde klantenservice op maat en het vergroten van omzet (cross-selling). In de publieke sector kan de implementatie van basisregistraties leiden tot rationalisering van het applicatielandschap met alle bijkomende efficiëncy voordelen. De mogelijkheden zijn eigenlijk onbeperkt. Tegelijkertijd is dat exact de uitdaging.

  • Efficiënt gebruik van data

Met de inzet van business intelligence zijn we de laatste jaren steeds beter in staat de juiste informatie op het juiste moment toegankelijk te maken voor de juiste doelgroep. Selfservice bi, zelf in relevante informatiebehoefte voorzien, wordt echt gemeengoed. Aan de andere kant vragen nieuwe ontwikkelingen en technologieën ook om aangepaste vaardigheden. Zo ontstaat een grote behoefte aan allround data-analisten met de intrede van big data en de wijze waarop analyses worden gemaakt. Deze nieuwe generatie data scientists moet van alle markten thuis zijn; wetenschappelijk opgeleid, communicatief en technisch vaardig en verstand hebben van de business. Veel organisaties zijn al op zoek naar deze schapen met meer dan vijf poten.

Nieuw leven.

Datamanagement krijgt een nieuw leven. Klassieke doelstellingen worden herijkt. Dat mogen ongetwijfeld ambitieuze doelstellingen zijn. Echter, ze zijn een absolute voorwaarde voor de belofte van een succesvolle inzet van data. Stel daarom een strategisch plan op met een roadmap waarin beschreven wordt hoe deze herijkte doelstellingen behaald worden. Collega’s uit de business zijn daarbij aan zet. Datamanagement in een nieuw jasje voorkomt fouten uit het verleden. Sterker nog, we gaan zo eindelijk een grote belofte waarmaken.

Neem voor betrouwbaar inzicht en betere beslissingen met Business Intelligence & Analytics contact op met Chris Vlaanderen