Deel 1: Systeemeigenaren zijn de sleutel in data-analyseprojecten
Nathi Dube, directeur Innovatie PBT bij PBT Groep
Bij initiatieven op het gebied van gegevensanalyse ligt de primaire focus vaak op zakelijke gebruikers die de gegevens beheren. Ondanks hun bekendheid met de gegevens en de systemen waarin ze zich bevinden, hebben zakelijke gebruikers meestal geen diepgaand begrip van de manier waarop gegevens worden opgeslagen en opgehaald. Dit is waar de expertise van eigenaars van bronsystemen van onschatbare waarde wordt.
Ze bieden gespecialiseerde technische kennis als het gaat om de datamodellen en de organisatiestructuur binnen de bronsystemen. Hun rol is cruciaal in de waardeketen van gegevens en zorgt ervoor dat gegevens effectief worden beheerd en gebruikt.
Ondersteuning
Eigenaren van bronsystemen hebben invloed op verschillende belangrijke gebieden van gegevensanalyseprojecten. Het begint allemaal tijdens de ontwikkelingsfase, wanneer de eigenaren van bronsystemen vaak een beperkt beeld hebben van de gegevensbehoeften van het bedrijf. Door de gegevensvereisten vroeg in het project te integreren, kunnen de eigenaren van bronsystemen systemen ontwerpen waarin gegevens direct beschikbaar en gemakkelijk toegankelijk zijn.
De volgende stap heeft invloed op het ontwerp van de voorkant. Door betrokken te zijn bij de fase van gegevensvereisten kunnen eigenaren van bronsystemen invloed uitoefenen op het ontwerp van de front-end van het bronsysteem. Dit zorgt ervoor dat alle benodigde informatie efficiënt wordt vastgelegd, zodat de gegevens later gemakkelijker kunnen worden geëxtraheerd en gebruikt.
Een ander essentieel onderdeel is de mogelijkheid om de complexiteit van zoekopdrachten te verminderen. Om datateams te helpen, vooral in scenario’s met complexe query’s waarbij meerdere entiteiten of tabellen moeten worden samengevoegd, kunnen eigenaren van bronsystemen gegevens organiseren op een manier die de complexiteit minimaliseert.
Natuurlijk spelen deze specialisten ook een belangrijke rol bij het vroegtijdig identificeren van mogelijke hiaten in de gegevens van het nieuwe systeem. Deze proactieve aanpak voorkomt dat problemen later in het project worden ontdekt, wat anders zou kunnen leiden tot aanzienlijke bedrijfsimpact en kostbare systeemwijzigingen.
Soms zijn de vereiste gegevens wel beschikbaar, maar niet in het gewenste formaat. Duidelijk gedefinieerde en gecommuniceerde gegevensvereisten, die vroeg in het project worden aangepakt, stellen de eigenaren van bronsystemen in staat om ervoor te zorgen dat gegevens in het juiste formaat en op het juiste moment beschikbaar zijn.
Eigenaren van bronsystemen die nauw samenwerken met datateams kunnen enorm waardevol zijn. Hoewel een grotere nauwkeurigheid van gegevens een belangrijk voordeel is, wordt de algehele efficiëntie bij het leveren van data-analyseprojecten ook aanzienlijk verbeterd door de eigenaren van bronsystemen erbij te betrekken. Deze samenwerking zorgt voor een naadloze informatiestroom tijdens de ontwerp- en analysefasen, waardoor de uitvoeringsfase soepeler en efficiënter verloopt. Problemen met betrekking tot datamapping, transformatieregels en andere brongegevens worden snel opgelost, wat het vertrouwen in het proces bevordert. Bronteams zijn ook beschikbaar voor reconciliaties, waardoor een hoge gegevenskwaliteit wordt gehandhaafd tijdens de ontwikkelingsfase.
Actief zijn
Het succes van data-analyseprojecten staat of valt met de actieve deelname van eigenaren van bronsystemen. Hun technische expertise en samenwerking met datateams zorgen ervoor dat aan de databehoeften wordt voldaan, dat systemen efficiënt worden ontworpen en dat de datakwaliteit op peil blijft. De leiding van het bedrijf moet ook een samenwerkingsomgeving tussen IT-teams stimuleren om deze inspanningen te ondersteunen, zodat innovatieve oplossingen voor gegevensanalyse mogelijk worden die zakelijk succes stimuleren.
Een goed ontworpen data-analyseplatform is fundamenteel voor de groei van bedrijven in het huidige digitale tijdperk. Eigenaars van bronsystemen staan hierbij centraal, omdat zij systemen kunnen optimaliseren om aanzienlijke waarde te onttrekken aan de onderliggende gegevens.
