Databewerkingen en Datastrategie: zijn niet één en hetzelfde
In het competitieve datalandschap van vandaag correleert het hebben van een goede strategie met betere data intelligentie en data optimalisatie binnen een organisatie. Het doorbreken van het gebruik van data silo’s en het mogelijk maken van datademocratisering voor een betere flexibiliteit en schaalbaarheid. Maar de datastrategie als methodologie moet niet worden verward met databewerkingen, waarmee organisaties de waarde van de data die ze bezitten en de infrastructuur die deze ondersteunt, kunnen maximaliseren om de doelstelling voor het bereiken van volledig gerealiseerde data-empowerment te versnellen. Dat wil zeggen, de mogelijkheid om data te gebruiken om te transformeren en alles te kunnen veranderen.
Maar om de kansen die data ons bied volledig te begrijpen, moeten we eerst herkennen waar datastrategie en alle andere strategieën kritieke processen kunnen versterken, en begrijpen hoe de belangrijkste strategieën dienovereenkomstig passen in de adoptie van datastrategieën.
Datastrategie versus databewerkingen wat is het verschil?
Datastrategie is het samenvoegen van verschillende datastromen voor gegevensbeheer die is gericht op het verbeteren van de communicatie, integratie en automatisering van gegevensstromen voor gegevensbeheerders en consumenten binnen een organisatie. Het doel van datastrategie is om sneller waarde te genereren door voorspelbare toelevering en wijzigingsbeheer van gegevens, gegevensmodellen en gerelateerde objecten te creëren. Datastrategie gebruikt technologie om het ontwerp, de implementatie en het beheer van datastromen te automatiseren met de juiste beveiligingsnormen voorgeschreven in de wetgeving, en het gebruikt metadata om de bruikbaarheid en waarde van data in een dynamische omgeving te verbeteren.
Datastrategie, op zich bestaat al enkele jaren, en is nog steeds een evoluerend concept. Uit een recent onderzoek bleek dat een mix van handmatige en geautomatiseerde processen bij minder dan de helft van alle organisaties reeds de praktijk is, maar dat er ruimte is om meer automatisering in gegevensverwerking op. Daarbij was bijna elk organisatie dat deelnam aan het onderzoek het eens. Als dit goed wordt gedaan, kan datastrategie zorgen voor data-analyseteams die datastromen lokaliseren en de algehele samenwerking tussen organisatie onderdelen verbeteren. Dat is datastrategie in een notendop, maar dataverwerking is veel meer dan dat.
Wat gegevensverwerking anders doet, is rekening houden met de bredere kijk op de gegevens, die in een hybride infrastructuur aanwezig zijn. Met meer aandacht voor welke gegevens er zijn, waar de gegevens zich bevinden en de operationele behoeften van gegevens en prestaties om het potentieel te maximaliseren. Als de kennis over gegevensverwerking niet aanwezig is, kunnen echt innovatieve gegevensbewerkingen niet worden gerealiseerd. In wezen is het alleen mogelijk door de integratie van een volledig geoptimaliseerde datastrategie, met een degelijke gegevensverwerkingsplan, kan data-intelligentie kan worden bereikt.
Gegevensverwerking lijkt een cruciale pijler voor het realiseren van vertrouwen data gegenereerde beslissingen.
Samen met data wetgeving en gegevensbescherming spelen datastrategie en dataverwerking een essentiële rol bij het democratiseren van data die ons in staat te stellen de volledige mogelijkheden van data te realiseren; met als einddoel datavolwassenheid. Als we over data beschikken, zijn we beter in staat om data te benutten om operationele en strategische beslissingen te stimuleren, naleving van de regelgeving te monitoren en groei te stimuleren.
Naarmate het bewustzijn en acceptatie van datastrategieën steeds weer een stukje groter wordt, zal het interessant zijn om te zien welke strategieën het volgende middelpunt worden binnen onze samenleving. En hoe we de te volgen strategie kunnen uitleggen aan iedereen die er een onderdeel van is.