10 oktober 2024 | 5 minuten leestijd
Een effectieve datastrategie richt zich niet alleen op het verzamelen van data; het gaat om het creëren van een duidelijke structuur met specifieke rollen en outputs in elke fase van de datalevenscyclus. Onze aanpak verdeelt deze strategie in drie hoofdpijlers, elk met unieke rollen en verantwoordelijkheden: Data-integratie, Datamodellering, en Data-activatie. Dit framework stelt datateams in staat om op een samenwerkingsgerichte en flexibele manier te werken, van technische specialisten in architectuur en engineering tot businessgerichte analisten, zodat data effectief wordt gebruikt voor de beoogde doeleinden.
In de volgende secties verkennen we elke pijler en de rollen binnen ons framework.
De eerste pijler,, Data-integratie, vormt de basis waarop de hele datastrategie wordt gebouwd. Deze fase richt zich op het waarborgen dat data nauwkeurig wordt verzameld, veilig wordt opgeslagen en gemakkelijk toegankelijk is voor verdere verwerking, allemaal binnen de eigen cloudinfrastructuur. Hier ontwerpen en implementeren data-architecten, data engineers en technische webanalisten robuuste systemen die kunnen opschalen met de behoeften van de organisatie.
Tijdens data-integratie worden gegevens vaak uit meerdere bronnen gehaald en gecombineerd in een centraal systeem, zoals een data warehouse of data lake. Om ervoor te zorgen dat de gegevens bruikbaar en consistent zijn, wordt technische datavalidatie toegepast om fouten te verwijderen, ontbrekende waarden te behandelen, formaten te standaardiseren en datatypes consistent te houden. Dit proces zorgt ervoor dat de geïntegreerde data nauwkeurig en betrouwbaar is voordat het wordt opgeslagen of gebruikt voor verdere analyse.
Technische datavalidatie in deze fase is gericht op het waarborgen dat de gegevens uit verschillende bronnen goed op elkaar aansluiten, waardoor problemen worden verminderd bij het samenvoegen van deze bronnen.
De belangrijkste componenten van Data-integratie zijn:
Data-integratie zorgt ervoor dat gegevens systematisch worden georganiseerd en toegankelijk zijn, en biedt een betrouwbare basis voor de volgende fasen van dataverwerking.
Zodra data is geïntegreerd, gaat het over naar Datamodellering, waar het wordt gestructureerd en verfijnd voor analyse. Deze fase richt zich op het transformeren van ruwe data naar georganiseerde, consistente formaten, zodat het klaar is voor nauwkeurige en betekenisvolle inzichten. De rollen hier zijn voornamelijk analytics engineers en data scientists, die gespecialiseerd zijn in het organiseren en interpreteren van data.
Het handhaven van datakwaliteit is ook een essentieel onderdeel van de datamodelleringsfase. Hier richt het zich op ervoor zorgen dat de gegevens die worden gebruikt om analytische modellen te creëren nauwkeurig zijn en geschikt voor de beoogde analyse.
Tijdens deze fase passen analisten validatie- en schoonmaaktechnieken toe om te controleren of sleutels overeenkomen, om outliers te verwijderen of te verminderen, foutieve waarden te corrigeren, gegevensdistributies te normaliseren, of afgeleide variabelen te creëren, waardoor de data voldoet aan de specifieke vereisten van de datamodellen of machine learning-algoritmes die worden gebruikt. Ontdek ook hoe je de data kwaliteit in jouw pipeline kan verbeteren met onze in-depth guide over effectieve data cleaning methoden.
Continue reading below
Neem contact op met onze experts voor een gratis consult en ontdek hoe wij je kunnen helpen om het volledige potentieel van jouw data te benutten.
In onze aanpak wordt Machine Learning opgenomen binnen deze modelleringfase, wat de technische aard van dit werk weerspiegelt.
Belangrijke componenten van Datamodellering zijn:
Datamodellering transformeert ruwe data in gestructureerde formaten, klaar om waardevolle inzichten te bieden die de bedrijfsdoelstellingen ondersteunen. Deze pijler benadrukt technische vaardigheden en datanauwkeurigheid, en legt de basis voor effectieve data-activatie.
De laatste pijler, Data-activatie, brengt data tot leven, waardoor data actiegericht en relevant wordt voor besluitvormers. In deze fase interpreteren business analisten en business intelligence specialisten de data en presenteren deze op manieren die aansluiten bij de organisatiedoelen. Hoewel technische kennis nuttig is, staat in deze fase een businessgerichte aanpak centraal, zodat inzichten zijn afgestemd op praktische toepassingen. Data engineers kunnen echter betrokken zijn bij het leveren van data aan derden of interne systemen in uw ecosysteem.
Belangrijke componenten van Data-activatie zijn:
Data-activatie zorgt ervoor dat data wordt toegepast, wat leidt tot daadwerkelijke impact en verbeteringen in processen en uitkomsten. Deze fase benadrukt het belang van zakelijk inzicht en het vermogen om data om te zetten in actie.
Op het hoogste niveau biedt Strategie sturing door elk dataprodukt en rol af te stemmen op de doelen van de organisatie. Deze laag stuurt elke stap van de datalevenscyclus, zodat van integratie tot activatie, elke component een breder doel dient.
Operationalisering integreert uw verwerkte data in dagelijkse operaties, waardoor deze een doorlopende, praktische rol speelt in besluitvorming en (commerciële) processen. Door rollen duidelijk te definiëren in integratie, modellering en activatie, zorgt deze aanpak ervoor dat elke fase voortbouwt op de vorige, wat leidt tot een samenhangende en effectieve datastrategie.
Dit framework schetst een complete datastrategie, van integratie tot activatie, met een duidelijke rolverdeling in elke fase. Door de krachten van architecten, engineers en business analisten op elkaar af te stemmen, kunnen organisaties data transformeren van ruwe informatie naar een strategisch hulpmiddel, waarmee duurzame groei en innovatie mogelijk worden gemaakt.
We leveren maatwerk passend bij jouw organisatie voor een goede prijs. Geen enorme projecten met doorlooptijd van maanden, wij leveren in weken.