Onze Consulting Director Benelux, Ties Carbo, kwam er onlangs achter dat de visie van Funnel op data wat extra verfijning en verduidelijking behoefde. In een interview met Funnel gaat hij dieper in op de belangrijkste strategieën op het gebied van data waarmee rekening moet worden gehouden.
Bij Funnel durven ze gerust toe te geven dat ze het soms bij het verkeerde eind hebben. Nou ja, misschien niet zozeer ‘fout’ als wel onvoldoende op de hoogte. We zijn tenslotte maar mensen – ondanks alle data waarmee data dagelijks werken.
Dat was onlangs het geval toen een scherpzinnige lezer het recente artikel van Funnel over data las. Hoewel het artikel tal van onderwerpen behandelde die onder de noemer data vallen, ontbrak het wellicht aan enige context en een vooruitstrevende visie op dit gebied.
Gelukkig was dit geen willekeurige lezer. Het was Ties Carbo, Consulting Director bij Artefact een Funnel Solution Partner. Ties is toevallig een expert op data modern data en werkt dagelijks samen met klanten om toonaangevende structuren data op te zetten. Daarom besloten ze om samen om de tafel te gaan zitten en zijn belangrijkste inzichten vast te leggen over wat er in het artikel ontbrak.
Drie misvattingen over data
Aan het begin van het gesprek wees Ties erop dat er volgens hem drie belangrijke punten zijn die zijn cliënten het vaakst verkeerd begrijpen als het om dit onderwerp gaat.
Ten eerste zien veel mensen dit louter als een IT-probleem. Het is niet moeilijk te begrijpen waarom. Data omvat tal van potentieel complexe technische aspecten, zoals modellen, processen en platforms. Vanuit het perspectief van Ties reiken de gevolgen van goed beheer echter veel verder dan het IT-domein.
"Natuurlijk, er komen veel technische aspecten kijken bij data ," zei Ties, "maar het is een onderwerp dat de hele organisatie aangaat."
Dit sluit aan bij de tweede misvatting: mensen denken dat het alleen om naleving gaat.
De waarheid is dat dit onderwerp veel meer omvat. Naleving data rond zaken als de AVG is slechts één onderdeel van de data waarop goed data uw hele organisatie kan beïnvloeden. Ties adviseert klanten dan ook vaak om nalevingskwesties pas als laatste stap in nieuwe structuren data aan te pakken.
Dat brengt ons bij onze derde misvatting.
Volgens Ties werken veel teams aan kwesties data zonder onderling samen te werken. Het ene deel van de organisatie houdt zich bezig met data , maar richt zich uitsluitend op naleving, terwijl een andere groep ervoor zorgt dat data de datawarehouses van de juiste kwaliteit zijn, en nog veel meer.
De juiste aanpak is om dit alles holistisch te bekijken, als één groot data . Zodra je data vanuit een breder perspectief gaat bekijken, begrijp je al snel dat het een zaak is die het hele bedrijf aangaat.
data met een Michelinster
Ties vergelijkt data graag met een keuken. Je moet je keuken zo schoon mogelijk houden. Deze netheid (en het schoonmaken zelf) kun je zien als je taken en verantwoordelijkheden, beleidsregels en processen data . Maar je moet natuurlijk wel in die keuken koken, toch? Waarom zou je anders een keuken hebben?
Ervoor zorgen dat al je kookgerei op zijn plaats staat, je potten en pannen klaar staan, je souschefs goed zijn opgeleid, je recepten worden gevolgd en je gerechten aan de gasten worden geserveerd, vormt de rest van goed data .
Zie je wel? Een schone keuken draagt bij aan een geweldige eetervaring, net zoals data je helpt waarde uit data te halen.
Wat is data nu precies?
Oké. We weten dat compliance slechts één onderdeel is van het totale concept data . Hoe zit het met de rest? Volgens Ties zijn er vier hoofdonderdelen: data , data , data en data .
Het ideale model voor data
Tijdens ons gesprek merkte Ties op dat data in veel organisaties waarmee hij te maken heeft, vaak over het hoofd wordt gezien. Er lijkt echter langzaam verandering in te komen.
Nu bedrijfsleiders zich steeds meer bewust worden van het belang van data strategisch middel, beginnen ze de waarde van goed beheer in te zien.
Zelfs verschillende afdelingen beginnen te beseffen dat data niet langer alleen een IT-kwestie is. Op de marketingafdeling begrijpen we bijvoorbeeld hoe waardevol hoogwaardige data zijn. Maar alleen marketeers kunnen de kwaliteit van de data een marketingcontext beoordelen.
"Het IT-team kan je niet vertellen of de data ", zei Ties. "Ze kunnen je alleen vertellen dat de data op de juiste plek data . Specifieke teams moeten ervoor zorgen dat de data aan de normen voor hun specifieke toepassing."
Volgens Ties is de data -aanpak de ideale manier om met data om te gaan.
"In een echt data organisatie werkt iedereen data met data ", aldus Ties. "Door een gedecentraliseerde bestuursstructuur te hanteren, heeft iedereen een rechtstreeks belang bij de data kan de structuur worden opgeschaald."
Data in het AI
Deze moderne benadering van data , waarbij iedereen binnen de organisatie ‘eigenaar’ is van een deel van de data, wordt steeds belangrijker. Kijk maar naar AI opkomende generatieve AI .
Hoewel veel mensen ChatGPT wel kennen, kan de onderliggende technologie (dankzij het open-sourcekarakter ervan) worden gebruikt om eigen AI te ontwikkelen. Een bedrijf zou bijvoorbeeld GPT-3 of GPT-4 kunnen nemen, dit op een eigen, geïsoleerde server kunnen installeren en het met grote hoeveelheden eigen data kunnen voeden data zo een op maat gemaakte, bedrijfsspecifieke AI te creëren.
Een organisatie een soortgelijk systeem organisatie implementeren om een zeer deskundige chatbot te ontwikkelen die vragen van bestaande en potentiële klanten beantwoordt. Deze chatbot zou gebruikers kunnen adviseren over hoe ze een product het beste kunnen gebruiken, of potentiële klanten kunnen overtuigen waarom de ene software beter is dan de andere.
Deze AI is echter maar zo goed als de data erin invoert.
"De data en de kwaliteit data je in deze tools kunt invoeren, vormen je concurrentievoordeel", aldus Ties. "Goed data is hierbij van cruciaal belang. Zonder goed beheer raken de data in de war, wat leidt tot minder effectieve AI."
Pluk de vruchten van goed data
Elk bedrijf heeft zijn eigen unieke aanpak van data nodig. Door echter een data -aanpak als leidraad te gebruiken, zet u de eerste stap op weg naar een groter concurrentievermogen en betere data .
Of u nu de kwaliteit van uw data wilt verbeteren, wilt voldoen aan de compliance-eisen van een nieuwe markt, nieuwe tools wilt implementeren of nog meer: een strategische en holistische aanpak van uw data helpt u verder te komen.
Neem gerust contact met ons op als u vragen heeft over data !
