In de hedendaagse bedrijfswereld is data bepalend voor succes. Bedrijven verzamelen enorme hoeveelheden gegevens die, wanneer goed beheerd en geanalyseerd, waardevolle inzichten bieden. Maar hoe zorg je ervoor dat je data-architectuur meegroeit met je bedrijf en beheersbaar blijft? In deze blog duikt Harmen Wessels, één van de oprichters van CrossBreeze, in strategieën voor duurzame business intelligence (BI) en hoe je je data-infrastructuur toekomstbestendig maakt.
Het probleem van versplinterde data-architecturen
Veel, vooral grote, organisaties hebben te maken met versplinterde data-architecturen. Verschillende afdelingen gebruiken uiteenlopende processen en technieken voor vergelijkbare taken. Zo bouwt bijvoorbeeld de financiële afdeling een datawarehouse met SAP HANA en PowerCenter, terwijl marketing hetzelfde doet met AWS en DBT. Feitelijk doen ze allemaal hetzelfde: data ontsluiten, combineren, verrijken en presenteren. Ze doen het echter met verschillende technieken. Dit leidt tot inefficiëntie en complexiteit. Teamleden en kennis zijn bijvoorbeeld minder goed uitwisselbaar omdat andere technische kennis nodig is.
Het belang van traceerbaarheid in data
Een nadeel van deze versplinterde aanpak is dat de traceerbaarheid slecht is. Zeker voor grote financiële instellingen, zoals banken, is het van levensbelang om te kunnen verantwoorden hoe rapportages tot stand komen aan externe stakeholders zoals de DNB en de ECB. Daarnaast is het belangrijk om te voldoen aan de AVG-wetgeving. Ook daarvoor moet je goed inzicht hebben in welke data waar wordt gebruikt. Deze informatie, bekend als lineage, moet direct in het ontwikkelproces worden meegenomen. Als je de lineage pas achteraf gaat vastleggen, is dat niet alleen onhandig en foutgevoelig, maar kan het zelfs leiden tot sancties als bij een audit blijkt dat de traceerbaarheid niet op orde is.
De noodzaak van een uniforme aanpak
Net zoals een fabriek niet twee compleet verschillende productielijnen zal inzetten voor twee op elkaar lijkende producten, zo wil je als organisatie niet compleet verschillende ontwikkelprocessen hebben voor je data-oplossingen. Tegelijkertijd zijn er vaak wel goede redenen waarom je niet overal binnen de organisatie dezelfde technologie en technische architectuur wil inzetten. Stel nu dat je een uniforme aanpak kunt hanteren om vast te leggen welke gegevens er gebruikt worden en hoe deze moeten worden verwerkt om tot de gewenste inzichten te komen. Een aanpak die je op meerdere technologieën kan toepassen en waarbij de lineage direct af te leiden valt vanuit deze vastlegging. Je zou dan als organisatie met minder inspanning kunnen voldoen aan traceerbaarheidsvereisten, makkelijker kennis en resources kunnen uitwisselen en toch per oplossing de meest geschikte technologie inzetten.
Flexibiliteit door een modelgedreven aanpak
Een modelgedreven aanpak maakt het mogelijk om bovengenoemde ‘best of both worlds’ te bereiken. In plaats van je dataoplossing direct in een specifieke techniek te gieten, gebruik je modellen die beschrijven wat je met de data wilt bereiken. Deze modellen kun je vervolgens implementeren met verschillende technologieën, afhankelijk van wat op dat moment het beste past bij je behoeften. En komt er een nieuwe technologie op de markt, dan kun je eenvoudig overstappen zonder je hele oplossing opnieuw te moeten ontwerpen. Een modelgedreven aanpak biedt niet alleen flexibiliteit, maar zorgt er ook voor dat je data-architectuur toekomstbestendig is, waardoor je organisatie wendbaar blijft.
Begin vandaag met duurzame BI
Het implementeren van duurzame BI-strategieën vraagt om een doordachte aanpak en samenwerking tussen alle lagen van de organisatie. Door een modelgedreven aanpak te hanteren, kun je je data-infrastructuur toekomstbestendig maken. Benieuwd hoe dat werkt? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek. Laten we de stap zetten naar een efficiëntere en effectievere manier van werken.