4) De valkuilen van een dataplatform; Over datakwaliteit, gebrekkige definities en slechte code…

Het realiseren van een dataplatform kan een spannende stap zijn voor een organisatie. Zoals in eerdere delen van deze blog beschreven belooft het betere besluitvorming, efficiëntere bedrijfsprocessen en waardevolle inzichten te leveren. Echter, het is belangrijk om de valkuilen en uitdagingen die gepaard gaan met het implementeren van een dataplatform niet over het hoofd te zien. In deze blogpost zullen we enkele veelvoorkomende valkuilen bespreken die organisaties tegenkomen bij het realiseren van een dataplatform.

Datakwaliteitsproblemen

Een van de grootste uitdagingen bij het implementeren van een dataplatform is het omgaan met datakwaliteitsproblemen. Organisaties hebben vaak te maken met inconsistenties, ontbrekende gegevens, verouderde informatie en duplicaten. Het is essentieel om deze problemen aan te pakken voordat de data in het dataplatform wordt geïntegreerd, anders kunnen de gevolgen van slechte datakwaliteit zich door het hele systeem verspreiden en de waarde van het platform aantasten.

Datakwaliteit is een cruciale factor bij het realiseren van een succesvol dataplatform. Een goed dataplatform biedt ook ondersteuning bij het proactief opsporen van data die niet voldoet aan de kwaliteitseisen. Dit kan worden bereikt door het implementeren van een datakwaliteitsframework dat geautomatiseerde controles en validaties uitvoert op de data. Daarnaast kan het gebruik van een master data oplossing helpen bij het creëren en onderhouden van consistente en betrouwbare referentiedata. Deze aanpakken dragen bij aan het verbeteren van de datakwaliteit en verhogen de betrouwbaarheid en bruikbaarheid van het dataplatform.

Gebrek aan een datastrategie

Een andere valkuil is het ontbreken van een duidelijke datastrategie. Zonder een strategisch plan voor het beheer en gebruik van data kunnen organisaties verdwalen in een doolhof van informatie. Het is belangrijk om een goed gedefinieerde datastrategie te hebben die de doelen, prioriteiten en richtlijnen voor het dataplatform bepaalt. Dit zorgt voor een gestructureerde aanpak en maakt het mogelijk om de waarde van de data optimaal te benutten. Een datatraject starten zonder duidelijk strategie is niet raadzaam.

Integreren van data uit verschillende systemen

Het integreren van data uit verschillende systemen is niet alleen een kwestie van technische compatibiliteit, maar ook van het harmoniseren van de informatie. Verschillende software en systemen kunnen hun eigen terminologie, definities en logica hebben, wat kan leiden tot inconsistente en tegenstrijdige gegevens in het dataplatform. Het is essentieel om een grondig proces van informatie-integratie te implementeren om deze uitdaging aan te pakken.

Dit omvat het identificeren van de relevante data-elementen en het afstemmen van de definities en logica die worden gebruikt in verschillende systemen. Door een gemeenschappelijk begrippenkader en een uniforme semantiek te definiëren, kan het dataplatform een consistent en betrouwbaar beeld van de informatie bieden, ongeacht de bron waaruit deze afkomstig is. Dit vereist nauwe samenwerking tussen de verschillende belanghebbenden en duidelijke communicatie om ervoor te zorgen dat de integratie van informatie correct en consistent wordt uitgevoerd.

Het doel is om een gemeenschappelijke basis te creëren waarop gegevens uit verschillende systemen met elkaar kunnen worden vergeleken, gecombineerd en geanalyseerd. Op deze manier wordt het mogelijk om waardevolle inzichten te genereren en betrouwbare besluitvorming te ondersteunen op basis van de geïntegreerde informatie in het dataplatform. Een zorgvuldige aanpak van informatie-integratie is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat het dataplatform een betrouwbare en consistente bron van gegevens wordt, ongeacht de complexiteit van de systemen en definities die eraan ten grondslag liggen.

BI beschouwen als een project

Een veelvoorkomende valkuil is het behandelen van Business Intelligence (BI) als een eenmalig project in plaats van een voortdurend proces. Vaak wordt er een budget toegewezen voor de realisatie van een datawarehouse en de aanschaf van benodigde tools, waarbij externe consultants worden ingehuurd voor een bepaalde periode. Soms wordt er ook rekening gehouden met onderhoud en training van eindgebruikers.

Het is van groot belang om te erkennen dat deze aanpak altijd tot problemen leidt. BI is een continu proces, waarbij voortdurend nieuwe vragen, inzichten en informatiestromen ontstaan. Het dataplatform moet worden gemonitord en doorontwikkeld om aan de veranderende behoeften te blijven voldoen.

Echter, de projectmatige aanpak leidt vrijwel altijd tot problemen. Na verloop van tijd vertrekken de bouwende consultants en vindt er een gebrekkige overdracht van kennis plaats. Elke consultant heeft zijn eigen voorkeuren en aanpak, waardoor er een lappendeken van oplossing ontstaat en de voorspelbaarheid van het systeem onder druk komt te staan. Dit gebrek aan consistentie en overdracht kan leiden tot inefficiëntie en problemen bij het onderhoud en verdere ontwikkeling van het dataplatform.

Het schrijven van code voor een specifiek project verschilt wezenlijk van het schrijven van code die ook op de lange termijn robuust en onderhoudsvriendelijk moet zijn. In een projectomgeving ligt de focus vaak op het leveren van functionaliteit binnen de gestelde tijd en budget, waardoor er mogelijk concessies worden gedaan aan de kwaliteit en structurele degelijkheid van de code.

Echter, voor een dataplatform dat voortdurend evolueert en nieuwe datavraagstukken moet kunnen opvangen, is het van essentieel belang om code te schrijven die ook op de lange termijn houdbaar is. Dit betekent dat er aandacht moet worden besteed aan het volgen van best practices, het implementeren van schaalbare en flexibele architectuurpatronen, en het documenteren van de code om toekomstige ontwikkelaars inzicht te geven in het doel en de werking ervan.

Het bouwen van een dataplatform vereist dus een langetermijnvisie en een bewuste aanpak bij het schrijven van code. Het streven naar robuuste en onderhoudsvriendelijke code zorgt ervoor dat het dataplatform kan meegroeien met de behoeften van de organisatie en dat toekomstige wijzigingen en uitbreidingen efficiënt kunnen worden doorgevoerd. Door te investeren in kwalitatieve code, wordt de duurzaamheid en wendbaarheid van het dataplatform versterkt, waardoor het een waardevolle en betrouwbare bron van gegevens en inzichten blijft op de lange termijn.

Bedrijfslogica en techniek mengen

Een andere veel gemaakte fout het realiseren van een dataplatform is de verweving van code en bedrijfslogica, waardoor het migreren naar andere tooling of modernere technologieën moeilijk kan zijn. Vaak wordt er bij de ontwikkeling van het dataplatform gebruikgemaakt van specifieke tools, frameworks en programmeertalen die op dat moment geschikt lijken. Echter, na verloop van tijd kunnen er veranderingen plaatsvinden in de markt of kunnen er nieuwe en geavanceerdere technologieën opkomen die mogelijk beter aansluiten bij de behoeften van de organisatie.

Het gebrek aan een duidelijke scheiding tussen de bedrijfslogica en de technische implementatie zullen het migratieproces bemoeilijken. Als de code te sterk verweven is met specifieke tools kan het een tijdrovende en kostbare taak worden om over te stappen naar andere tooling of technologieën. Dit kan leiden tot vendor lock-in, waarbij de organisatie afhankelijk blijft van een bepaalde leverancier of technologie, zelfs als er mogelijk betere alternatieven beschikbaar zijn.

Het bewust zijn van deze uitdaging en het nemen van maatregelen om de verweving van code en bedrijfslogica te minimaliseren, stelt organisaties in staat om de levensduur en het succes van hun dataplatform te vergroten. Het biedt de mogelijkheid om met minimale inspanning en verstoring over te stappen naar nieuwe tooling of technologieën, waardoor de organisatie zich kan blijven ontwikkelen en innoveren in een steeds veranderend technologisch landschap. Ook hiervoor geldt echter weer dat het besef dat een dataplatform geen project is, maar een way of work, essentieel is om de juiste afwegingen te maken richting een toekomstproof oplossing.

Onduidelijke definities

Het ontbreken van duidelijke definities kan leiden tot verwarring en miscommunicatie binnen het dataplatform. Het is van cruciaal belang om een gemeenschappelijke taal en definities te hebben voor de gebruikte termen. Dit helpt bij het creëren van een uniform begrip en zorgt ervoor dat de gegevens consistent en begrijpelijk zijn voor alle gebruikers.

Beperkte ondersteuning voor self-service vanwege complexiteit

Hoewel self-service mogelijkheden de toegankelijkheid en flexibiliteit van het dataplatform kunnen vergroten, kan het datamodel te complex gemaakt zijn voor de gebruikers. Een overdreven complexe interface en onduidelijke instructies kunnen het zelfstandig werken met data bemoeilijken. Het is belangrijk om de balans te vinden tussen gebruiksvriendelijkheid en geavanceerde functionaliteit om ervoor te zorgen dat gebruikers met verschillende niveaus van technische kennis kunnen profiteren van self-service mogelijkheden. Deze balans is vaak lastig te vinden waardoor gebruikers al afgehaakt zijn voor het data-gedreven werken überhaupt zijn intrede gedaan heeft.

Conclusie

Bij het realiseren van een dataplatform zijn er diverse valkuilen en uitdagingen waar organisaties mee geconfronteerd kunnen worden. Het is belangrijk om deze valkuilen te herkennen en proactief aan te pakken om een succesvol en effectief dataplatform te creëren.

Het voornaamste inzicht moet zijn dat u geen project start, maar een nieuwe fase in gaat. Alle keuzes die gemaakt worden moeten gemaakt worden met het oog op de lange termijn. Een dataplatform in elkaar knutselen en vervolgens wegrennen kunnen velen, maar een toekomst vast dataplatform ontwikkelen is ware kunst!