Succesvol zijn in een datagestuurde wereld

In de snelle zakenwereld van vandaag is datagedreven worden cruciaal voor succes! Door de kracht van gegevens te benutten, kunt u slimmere beslissingen nemen en een uitgebreid inzicht krijgen in uw klantenbestand. Vertrouw niet alleen op intuïtie - dat is te riskant! Gebruik in plaats daarvan alle beschikbare gegevens om waardevolle inzichten te krijgen in de context van elke klant. Door dit te doen, kunt u verder gaan dan een beperkt perspectief en weloverwogen beslissingen nemen die uw bedrijf positief beïnvloeden. In 2023 is het belangrijker dan ooit om datagestuurde besluitvorming te omarmen. Als u dat niet doet, loopt u het risico achterop te raken bij de concurrentie, die gegevens al in haar voordeel gebruikt. Mis het concurrentievoordeel niet dat kan worden verkregen door alle beschikbare gegevens te analyseren.

Wat zijn enkele van de grootste uitdagingen voor bedrijven die datagestuurd willen worden en hoe kunnen ze die overwinnen?

Laten we beginnen met de eenvoudigste stap in het proces om datagestuurd te worden: het verwerven van gegevens. Veel klanten hebben terabytes aan gegevens die ze hebben verzameld, maar niet effectief gebruiken. De grootste uitdaging is het identificeren van de gegevens die het meest relevant zijn voor het oplossen van een specifiek probleem en het focussen op die gegevens. In plaats van de gemakkelijke weg van het importeren van alle beschikbare gegevens, is het belangrijk om de reikwijdte te bewaken en de gegevens die worden gebruikt te beperken tot daadwerkelijke resultaten. Daarvoor is het cruciaal om te beginnen met zakelijke concepten en doelstellingen. Als een klant bijvoorbeeld meer datagedreven wil worden, is het belangrijk te begrijpen wat dat voor hem betekent. Door het toepassingsgebied te beperken tot een specifiek gebied, zoals verkoop of cross-selling, kunnen bedrijven zich richten op de relevante datapunten die nodig zijn om hun doelen te bereiken. Deze aanpak maakt een gerichter en effectiever gebruik van gegevens mogelijk, in plaats van te verdrinken in een zee van onnodige informatie.

Bij Devoteam G Cloud praten we eerst met de klant om te begrijpen wat hun doel is om meer datagestuurd te worden. We proberen duidelijk te maken wat ze hiermee bedoelen, of ze inzichten willen op alle gebieden van hun bedrijf of alleen op een specifiek gebied zoals verkoop. We kunnen ons bijvoorbeeld richten op het begrijpen waarom bepaalde verkopen succesvol zijn, welke klanten het meest kopen en welke mogelijkheden voor cross-selling er zijn. Vervolgens beperken we de reikwijdte tot alleen cross-selling en bepalen we welke specifieke datapunten we nodig hebben om onze doelstellingen te bereiken. We beoordelen of we nieuwe gegevens moeten vastleggen of dat de vereiste gegevens al beschikbaar zijn. Door uit te gaan van de bedrijfsdoelstellingen en de gewenste acties, kunnen we de noodzakelijke datapunten bepalen en voorkomen dat we verdwalen in een zee van irrelevante informatie.

Hoe kan een bedrijf ervoor zorgen dat zijn gegevens nauwkeurig, volledig en relevant zijn?

Het belang van gegevensrelevantie kan in het bedrijfsleven niet genoeg worden benadrukt. Het is cruciaal om te bepalen of de gegevens relevant en nuttig zijn voor het bedrijf. Als de gegevens relevant zijn, moeten ze worden getest om de geldigheid en nauwkeurigheid ervan te waarborgen. Er zijn twee soorten nauwkeurigheid: nauwkeurigheidsverlies door onjuiste transformaties en nauwkeurigheidsverlies door onjuiste gegevensinvoer. Mensen toegang geven tot gegevens helpt hen de waarde van schone gegevens te begrijpen, wat leidt tot een betere gegevenskwaliteit. Het is belangrijk om iemand verantwoordelijk te maken voor de datakwaliteit en de voortgang ervan te monitoren om de nodige acties te ondernemen om deze te verbeteren.

Managers zijn vaak bang voor de gevolgen van gegevensbeveiliging en hebben moeite om te weten welke gegevens ze hebben als gevolg van hamsteren. Om dit op te lossen is het essentieel om de technische termen te vertalen naar zakelijke termen, zodat u in de volgende fase gemakkelijk de gevoeligheid van attributen kunt definiëren en kunt bepalen wie er toegang toe heeft. Het definiëren van zakelijke termen helpt het beveiligingsteam de gevoeligheid van gegevensattributen te begrijpen, wat leidt tot een betere controle over de toegang tot gegevens. Bij het presenteren van een tabel aan het beveiligingsteam is het cruciaal dat zij de betekenis ervan begrijpen, niet alleen de databasebeheerder.

Welke rol spelen opkomende technologieën zoals kunstmatige intelligentie, machinaal leren en het internet der dingen in de ontwikkeling naar datagestuurde besluitvorming?

IoT, AI en ML zijn verschillende maar verwante concepten die ertoe bijdragen meer waarde te halen uit gegevens. IoT maakt het gemakkelijker om gegevens te verzamelen omdat sensoren goedkoper zijn. Anderzijds gebruiken AI en ML de verzamelde gegevens om gemakkelijk meer inzichten te krijgen.

AI en ML zijn een uitbreiding van data engineering, en ze helpen om veel van dezelfde resultaten binnen data engineering te krijgen, maar dan sneller. Met AI en ML hoeft u uw gegevens niet maximaal te begrijpen; in plaats daarvan identificeert u wat waardevol is, en de modellen zullen leren hoe de stukken aan elkaar gerelateerd zijn om meer waarde uit uw gegevens te halen.

Uiteindelijk gaat het erom meer rendement uit uw investering te halen. Door gebruik te maken van IoT, AI en ML kunt u meer waarde uit uw gegevens halen. Het is niet langer voldoende om alleen gegevens te verzamelen; de echte waarde ligt in de inzichten die uit de gegevens kunnen worden gehaald. Daarom is investeren in deze technologieën noodzakelijk om ervoor te zorgen dat u meer waarde uit uw gegevens haalt, waardoor uw bedrijf succesvoller wordt.

Hoe kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun gegevens veilig zijn en voldoen aan de wettelijke vereisten, en welke technologieën kunnen daarvoor worden gebruikt?

Als het gaat om gegevensbeheer, zijn er een paar belangrijke overwegingen om in gedachten te houden. Ten eerste is lineage cruciaal. U moet weten waar uw gegevens vandaan komen, waar ze naartoe gaan en waar ze eindigen, voor het geval er iets moet worden herroepen. Als een klant bijvoorbeeld de toegang tot een van uw platforms intrekt, moet u begrijpen welke gegevens worden beïnvloed. Gelukkig is Bigquery lineage nu beschikbaar in preview, wat betekent dat u kunt zien hoe gegevens door verschillende tabellen en platforms bewegen.

Naast lineage zijn kolomafscherming en algemene beveiliging essentieel. Met Bigquery kunt u specifieke beveiligingsgroepen definiëren op basis van Google-groepen, die toegang kunnen krijgen tot verschillende ernstniveaus. Niveau drie kan bijvoorbeeld toegang verlenen tot primaire e-mailadressen, maar alleen in een gehashte vorm. Toestemming van niveau vier zou inzage in platte tekst mogelijk kunnen maken, terwijl niveau vijf toegang tot inkomstengegevens zou kunnen toestaan. Door deze regels op te stellen en te documenteren, kunt u ervoor zorgen dat uw beveiligingsteams ze begrijpen en dat u aan de voorschriften blijft voldoen.

Al met al kan gegevensbeheer complex zijn, maar met tools als Bigquery en een duidelijk begrip van lineage en beveiliging kunt u uw gegevens veilig, beveiligd en compliant houden.

Hoe kan een bedrijf een cultuur van datagestuurde besluitvorming in de hele organisatie stimuleren, en welke rol spelen leidinggevenden en managers in dit proces?

Een cruciaal aspect van gegevensbeheer dat vaak over het hoofd wordt gezien, is de behoefte aan duidelijke communicatie over welke gegevens beschikbaar zijn en welke niet. Om dit te vergemakkelijken kan een data dictionary of glossarium ongelooflijk nuttig zijn. Met deze hulpmiddelen kunnen gebruikers binnen het platform naar specifieke gegevens zoeken en er toegang toe krijgen zonder dat ze door IT- of beveiligingssystemen hoeven te gaan voor toestemming.

Als het voor gebruikers gemakkelijk is om toegang te krijgen tot gegevens, zullen ze deze eerder gebruiken. Als voor toegang tot gegevens tickets moeten worden gestuurd of een langdurig proces moet worden doorlopen, zullen mensen zich wellicht tot anderen wenden die al toegang hebben, in plaats van zelf het proces te starten. Dit kan tot inefficiëntie leiden en de besluitvorming vertragen.

Om dit aan te pakken, moeten organisaties prioriteit geven aan het creëren van gebruiksvriendelijke gegevenswoordenboeken of glossaria die gemakkelijk toegankelijk zijn voor alle gebruikers. Op die manier kunnen ze hun teams in staat stellen datagestuurde beslissingen te nemen en hun doelstellingen efficiënter te bereiken. Vergeet niet het belang van duidelijke communicatie als het gaat om gegevensbeheer.

Wat zijn enkele van de belangrijkste statistieken die een CTO moet bijhouden om het succes van de datagestuurde initiatieven van een bedrijf te meten?

Als het gaat om gegevensbeheer, zijn er verschillende belangrijke statistieken waar organisaties op moeten letten. Eerst en vooral moet het aantal mensen dat toegang heeft tot het dataplatform hoog zijn. Dit geeft aan dat het platform wordt gebruikt en dat mensen waarde vinden in de gegevens die het biedt.

Aan de andere kant moet het aantal dashboards dat het bedrijf aanbiedt laag worden gehouden. Hoewel het verleidelijk kan zijn om voor elke mogelijke use case een dashboard te maken, kan het onderhouden ervan moeilijk en tijdrovend zijn. Met meer dashboards vergroot je ook de kans op meerdere interpretaties van dezelfde definitie, wat resulteert in tegenstrijdige dashboards. Daarom is het essentieel een evenwicht te vinden tussen het aantal beschikbare dashboards en hun relevantie voor de behoeften van de organisatie.

Een andere kritische metriek is het aantal feature requests dat de organisatie ontvangt. Dit geeft aan dat mensen actief bezig zijn met het dataplatform en dat er voortdurend wordt gewerkt aan het verbeteren van de mogelijkheden ervan. Het is echter belangrijk om de feature requests effectief te beheren, door prioriteit te geven aan de requests die de meeste waarde opleveren en door het ontwikkelingsteam niet te overladen met te veel requests.

Datakwaliteit is ook een belangrijke maatstaf, hoewel het moeilijk kan zijn die te definiëren en te meten. Hoewel elk bedrijf een andere aanpak heeft voor het berekenen van de gegevenskwaliteit, is het van cruciaal belang ervoor te zorgen dat iedereen dezelfde definitie hanteert en dat de kwaliteit in de loop der tijd verbetert.

Ten slotte zijn de beschikbaarheid en betrouwbaarheid van gegevens cruciale meetpunten. Mensen moeten toegang hebben tot het dataplatform wanneer ze het nodig hebben, en ze moeten vertrouwen hebben in de gegevens die ze daar vinden. Als het dataplatform vaak uitvalt of als de gegevens onjuist zijn, kunnen mensen het vertrouwen erin verliezen en het helemaal niet meer gebruiken.

Kortom, organisaties moeten zich richten op metrics die wijzen op een hoog gebruik van het dataplatform, lage onderhoudsvereisten, voortdurende betrokkenheid bij het platform, verbetering van de datakwaliteit en het waarborgen van de beschikbaarheid en betrouwbaarheid van gegevens. Door dit te doen, kunnen ze een datagestuurde cultuur opbouwen die hun doelstellingen ondersteunt en hen helpt hun doelen te bereiken.

Welk advies heeft u voor bedrijven die net beginnen met het verkennen van datagestuurde besluitvorming en welke stappen moeten zij nemen om te beginnen?

Om een succesvol dataplatform te bouwen, zijn er een paar belangrijke maatstaven om in gedachten te houden. Ten eerste moet het aantal verschillende mensen dat toegang heeft tot het platform hoog zijn, terwijl het aantal dashboards dat het bedrijf aanbiedt laag moet zijn. Het is belangrijk om de drang te weerstaan om te veel dashboards te maken, omdat ze moeilijk te onderhouden kunnen worden en tot tegenstrijdige informatie kunnen leiden.

Een andere belangrijke metric is het aantal ontvangen feature requests of tickets, die hoog genoeg moeten zijn om aan te tonen dat het platform voortdurend verbetert en evolueert. Datakwaliteit is ook belangrijk, hoewel die moeilijk te meten kan zijn. Het is essentieel om een consistente definitie te hanteren en te streven naar verbetering in de tijd.

Als je begint, is het belangrijk om te beginnen met één dashboard en je te richten op het werkend krijgen van die pijplijn voor een specifieke use case. Wees niet bang om in het begin fouten te maken, want het is beter om ze op te vangen bij het werken aan één dashboard dan nadat het platform op grote schaal is ingevoerd.

Beveiliging moet ook vanaf het begin een prioriteit zijn. Begin met basisprincipes, zoals bepalen wie toegang heeft tot welke gegevens, en werk deze principes verder uit naarmate het platform groeit.

Tot slot is het belangrijk om gericht te blijven op zakelijke doelstellingen en niet mee te gaan in de hype van datagedrevenheid. Het uiteindelijke doel moet zijn gegevens te gebruiken om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen en inkomsten te genereren. Met deze maatstaven in gedachten is het mogelijk om een succesvol dataplatform te bouwen dat door gebruikers wordt vertrouwd en echte waarde levert aan de organisatie.

Wat zijn de belangrijkste technische overwegingen bij de implementatie van een datagestuurde strategie en hoe kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun technologische infrastructuur in staat is grote hoeveelheden gegevens te verwerken?

Als het gaat om gegevensbeheer zijn er veel factoren om rekening mee te houden. Het eerste wat u moet bepalen is hoeveel kennis u in huis heeft. Als je niet de expertise hebt om een aangepaste oplossing op Kubernetes te onderhouden, dan kun je beter kiezen voor een beheerde oplossing zoals Bigquery. Als je echter een oplossing nodig hebt die beschikbaar is op meerdere clouds of on-premises vanwege regelgevingsoverwegingen, moet je misschien gaan voor maatwerkontwikkeling op Kubernetes.

Helaas aarzelen sommige bedrijven om Bigquery te gebruiken vanwege vendor lock-in en kiezen ze in plaats daarvan voor oplossingen die moeilijk te onderhouden zijn en voldoen aan regelgeving. Ik stel voor om voor een beheerde oplossing te gaan totdat je een reden hebt om het niet te doen. Beheerde oplossingen zullen ontwikkelaars en beveiligingsteams helpen sneller functies te leveren en de lasten voor beheerders te verlichten. De aanbevolen oplossing hangt af van wat u met de gegevens wilt doen.

Als u bijvoorbeeld historische inzichten en trends wilt bieden, kan een datawarehouse dat doen. Werk je met BI-rapporten, dan gebruik je best een kolom-georiënteerde database zoals Bigquery. Heb je echter te maken met inserts, updates en deletes, dan is een rij-georiënteerde database zoals Postgres geschikter.

Bij het kiezen van een database-engine is het belangrijk te bedenken hoe u de gegevens wilt benaderen. Bovendien moet u bepalen hoe actueel de gegevens moeten zijn, wat afhangt van uw datapijplijnen. Het is ook belangrijk om na te gaan welke kennis u al in huis heeft. Als u ervaring hebt met een bepaald framework, hoeft u niet iedereen opnieuw te trainen in een nieuw framework dat min of meer hetzelfde is.

Tot slot een nieuwe database genaamd AlloyDB die door Google wordt gepromoot en die een combinatie van rij- en kolomgebaseerde opslag belooft. Uiteindelijk gaat het erom uw opties af te wegen en de beste oplossing te vinden voor uw specifieke behoeften.

Kunt u voorbeelden geven van bedrijven die met succes datagedreven zijn geworden, en wat kunnen we van hun ervaringen leren?

Ja! Lees hier het verhaal hoe Deliverect overstapte naar een nieuwe analyseomgeving die samenwerking, kostenreductie, gestandaardiseerde modellen en automatisch gegenereerde documentatie mogelijk maakt.

Wat voor ROI kunnen bedrijven verwachten van een investering in datagedrevenheid en hoe kunnen ze deze ROI meten en volgen?

Om te slagen in de datagestuurde wereld, is het belangrijk om te focussen op de gebieden die data-inkomsten genereren. Hoewel het mooi zou zijn om alle gegevens voor alles beschikbaar te hebben, is dat niet altijd mogelijk.

Daarom is het van cruciaal belang te bepalen op welke gebieden men zich moet concentreren, zoals het beter bedienen van klanten, upselling, cross-selling en attributie. Afhankelijk van het aandachtsgebied wordt het gemakkelijker om het rendement van de investering te berekenen. Als het doel bijvoorbeeld is om het aantal leads te verhogen, is het bijhouden hoeveel leads er zijn gegenereerd door het marketingbudget te verhogen een uitstekende manier om de ROI te meten.

Aan de technische kant lijkt investeren in een data dictionary misschien niet altijd een prioriteit vanuit zakelijk oogpunt, maar het kan leiden tot een afname van support tickets. Dit kan een aanzienlijke ROI zijn omdat dezelfde kennis kan worden toegepast op de gegevens en er minder support engineers nodig zijn. Daarnaast kan het bijhouden van de nauwkeurigheid met AI-modellen om bijvoorbeeld aandelenkoersen te voorspellen, resulteren in een aanzienlijk rendement als de voorspellingen verbeteren.

Het is cruciaal om de ROI bij te houden op basis van het aandachtsgebied van het bedrijf. Door dit te doen, wordt het gemakkelijker om de impact van investeringen op verschillende gebieden te bepalen, zoals marketing, klantenservice en technische ondersteuning. Uiteindelijk is datagestuurde besluitvorming cruciaal in de wereld van vandaag, en het bijhouden van de ROI helpt bedrijven om aan de top te blijven.

Hoe ziet u de evolutie van datagestuurde technologie en tools die bedrijven de komende jaren zullen beïnvloeden, en hoe kunnen bedrijven deze evolutie voorblijven? / Wat ziet u als de toekomst van datagestuurde besluitvorming en hoe moeten bedrijven zich daarop voorbereiden? Hoe zal het er over 10 jaar uitzien?

In de wereld van data engineering is er een algemene worsteling met dashboards. Hoewel ze nuttige inzichten kunnen verschaffen, zijn ze moeilijk te onderhouden en moet vaak iemand ze bouwen en bijwerken. Wat als er een oplossing was die dashboards helemaal kon omzeilen? Stel je voor dat er een bot of AI-tool was, zoals Bard of Chat GTP, die vragen ter plekke kon beantwoorden, zonder dat er een dashboard nodig was. Het zou een game-changer zijn voor data engineers, die dan minder tijd hoeven te besteden aan het bouwen en onderhouden van dashboards en meer tijd hebben om te begrijpen wat mensen eigenlijk willen met hun gegevens.

In de toekomst zouden dit soort AI-tools binnen tien jaar werkelijkheid kunnen worden. Het zou ongelooflijk zijn om een chatbot te hebben die mensen gemakkelijk toegang kan geven tot de gegevens die ze nodig hebben, zonder dat ze een technische achtergrond in SQL of table joins nodig hebben. Door de gegevens in een enkele structuur aan te bieden, zouden mensen ze zelf kunnen combineren en inzichten verwerven zonder te worstelen met complexe dashboardinterfaces.

Naast het potentieel voor chatbots zal streaming data steeds belangrijker worden naarmate de computerkosten dalen. Maar ondanks de vooruitgang in de technologie zullen sommige uitdagingen blijven bestaan. Het waarborgen van goede governance- en beveiligingsprotocollen voor enorme hoeveelheden gegevens zal een punt van zorg blijven, vooral met de invoering van nieuwe wetgeving op het gebied van gegevensprivacy, zoals het recht om vergeten te worden.

De toekomst van data engineering ziet er rooskleurig uit, met het potentieel voor innovatieve oplossingen die de toegang tot en het gebruik van gegevens gemakkelijker en efficiënter zullen maken dan ooit tevoren.

Heeft u moeite om uw gegevens te begrijpen? Heb je het gevoel dat je het genereren van bedrijfswaarde misloopt?
Laat ons u helpen bij het bouwen van een winnende Data & Analytics-strategie die inkomsten genereert, operationele uitmuntendheid genereert of financiële prestaties optimaliseert. Met jarenlange ervaring in data en analyse weten we hoe we ruwe data kunnen omzetten in bruikbare inzichten die groei en succes stimuleren. Contacteer Devoteam G Cloud vandaag