Waar te beginnen? Ontdek het data-driven platform

Hoe begin je er nu aan om data om te zetten in bruikbare inzichten? Tijdens het webinar werd duidelijk dat zo’n 60% van de aanwezigen daar nog zoekende in is. Eerst en vooral is het nodig om te begrijpen hoe zo’n proces in z’n werk gaat en wat daar allemaal voor nodig is. Indien al deze stappen worden gebundeld, spreken we over een data-driven platform.

 

Kort samengevat gaat het over een platform dat data binnenkrijgt, dat onderweg verwerkt, herwerkt, combineert en verrijkt om dan uiteindelijk resultaten/output te genereren. Indien we verder inzoomen, onderscheiden we van links naar rechts de verschillende ‘silo’s’ waar gegevens door bewegen. Het is belangrijk om te melden dat dit geen echte silo’s zijn, vaak lopen deze moeiteloos in elkaar over of overlappen ze zelfs deels. Het platform en z’n onderdelen schept een beeld van de grote stappen die uw data kan (maar niet altijd moet) doorlopen.

Zo wordt er eerst gekeken naar data capture. Waar komt data vandaan? Welke bestaande databronnen zijn voorhanden? Wordt data live aangeleverd? Is er batchverwerking? Wat met onbetrouwbare databronnen als een sensor bijvoorbeeld dienst weigert? Kortom, welke kwalitatieve gegevens zijn bruikbaar?

Daarna of tegelijkertijd (remember: geen silo’s) bekijk je de opslagmogelijkheden. Gaat het over data waar al veel structuur in zit (deze kan bijvoorbeeld naar relationele databanken), of net niet? Is het tekstuele data? Video? Audio? Documenten die gescand moeten worden? Al dit soort vragen zullen een impact hebben op hoe uw dataplatform opgebouwd wordt. Meestal is er geen eenzijdig antwoord en worden verschillende data stores gecombineerd.

De data is juist en veilig opgeslagen. En wat nu? Nu kan je er effectief mee aan de slag. Veel mensen zien dit als de black box van het proces, het is een meer dan noodzakelijke stap maar het blijft wel een heel technische en dus minder vatbare. Data engineers gaan namelijk aan de slag met machine learning en data mining modellen. Ze gieten bepaalde businesslogica in formules en modellen, zo bouwen ze een slimme laag die bovenop de bestaande data wordt gelegd.

De uiteindelijke interpretatie gebeurt door middel van dashboards (al dan niet realtime) en visualisaties met behulp van Microsoft Power BI reporting. Denk bijvoorbeeld aan rapporten met analyses van de verkoopcijfers of clusteranalyses op het klantenbestand. Je kan ook systemen voeden met deze inzichten en ze automatisch laten ageren op basis van die resultaten.

Waar staat u in uw data journey?

Nog aan het exploreren, de eerste stappen gezet of bent u de grenzen al aan het aftasten? Waar u ook staat in uw data journey, onze experten denken graag mee na over de volgende stappen en begeleiden u op de weg daarnaartoe.