U weet dat u niet het maximale uit uw gegevens haalt. Hoe kan uw bedrijf zijn data-architectuur herontwerpen zonder dezelfde fouten opnieuw te maken?

De gegevens die we produceren en beheren, worden steeds groter en vereisen een zorgvuldige afweging van het juiste gegevenskader voor de taak. Er is geen one-size-fits-all data-architectuur, en niet alle platforms zijn gelijk gemaakt. Lopende discussies over de voordelen en valkuilen van gegevensmeren, magazijnen en andere architectuur hebben ertoe geleid dat velen zijn overgestapt op hybride modellen voor het beheren van hun gegevens.

Datameren, ooit aangeprezen als de toekomst van data-architectuur, hebben veel beperkingen. Voor degenen die data lakes hebben geïmplementeerd, alleen om te ontdekken dat ze het databeheer niet optimaliseren, kan de beslissing om de volledige data-infrastructuur van hun organisatie opnieuw te ontwerpen, ontmoedigend zijn. Met de juiste aanpak kunt u echter wijzigingen aanbrengen met een laag risico en een aanzienlijke beloning. Het proces om van meren af ​​te stappen moet evolutionair zijn in plaats van abrupt, en hoe eerder u die veranderingen implementeert, hoe sneller organisaties de vruchten kunnen plukken van optimaal beheerde gegevens.

De stichting bouwen

Het veranderen van uw data-architectuur begint met de erkenning dat het proces verder gaat dan IT - het is een bedrijfsbrede verschuiving. Datageletterdheid en cultuur zijn fundamentele componenten van het lanceren of veranderen van data-architectuur. Deze verschuiving begint met het definiëren van je bedrijfsdoelen en waardeketen. Welk bedrijfsprobleem wilt u oplossen en hoe kunnen uw gegevens worden geoptimaliseerd om dat doel te bereiken? Verschillende data-architectuur biedt diverse mogelijkheden voor het uitvoeren van analyses, waarvan de ene niet inherent beter is dan de andere. Als u een bedrijfsbreed begrip heeft van waar u bent en waar u naartoe gaat, kunt u bepalen wat u uit uw gegevens moet halen en welke architectuur het beste aansluit bij die behoeften op elk niveau van uw organisatie.

Zodra u heeft vastgesteld hoe u uw gegevens beter kunt beheren om uw organisatie van dienst te zijn, moet u overkoepelend gegevensbeheer opzetten. Nogmaals, data governance is geen set procedures voor IT, maar een bedrijfsbrede cultuur. Bij een impactvolle datacultuur hoort een zorgvuldige samengesteld ecosysteem van rollen, verantwoordelijkheden, tools, systemen en procedures. Een datacultuur die is afgestemd op de zakelijke behoeften en doelen zorgt ervoor dat iedereen hun relatie met de bedrijfsgegevens begrijpt en draagt ​​bij aan de optimalisatie van het beheer ervan. Door deze fundamentele elementen van datageletterdheidverkleint u de risico's die gepaard gaan met het implementeren van nieuwe architectuur.

Om die risico's verder te verminderen, moet het proces geleidelijk en experimenteel zijn. Net als de lean startup-aanpak voor het lanceren van nieuwe ondernemingen, vereist het implementeren van nieuwe architectuur voortdurende validatie. Validatie kan alleen plaatsvinden door wijzigingen aan te brengen en de effecten ervan te evalueren ten opzichte van de bedrijfsdoelen die u heeft gedefinieerd. In plaats van maanden van uw tijd te nemen om te plannen voordat u de gehele data-infrastructuur in één keer wijzigt, kunt u het validatieproces zo vroeg mogelijk starten door kleine, geleidelijke wijzigingen aan te brengen die aansluiten bij de zakelijke behoeften. De experimentele benadering van verandering bespaart tijd en geld, terwijl de mogelijke negatieve gevolgen van het maken van de verkeerde keuze voor uw bedrijf worden verminderd. Dit resultaat kan rampzalig zijn als u uw volledige gegevensarchitectuur hebt gewijzigd zonder uw aannames te valideren.

Inbellen in Dual Feedback Loops

Uw validatie verloopt via twee feedbackloops. De eerste is de gegevensfeedbacklus zelf – het proces van het cultiveren van bruikbare inzichten uit data. Ontvangt u inzichten die u helpen uw bedrijfsprobleem op te lossen en uw organisatie vooruit te helpen door middel van deze nieuwe architectuurfunctie? Als dit niet het geval is, kan dit betekenen dat u uw plan voor gegevensbeheer moet aanpassen. Inzicht in de effecten van geïmplementeerde wijzigingen en de redenen voor die effecten, zal u helpen het proces van uw organisatie te sturen om af te stappen van de legacy data-architectuur en u te positioneren voor succesvol databeheer. 

De tweede feedbacklus die een integraal onderdeel is van architectuurvalidatie is mensgericht. Deze lus omvat de voortdurende feedback en evaluatie van de nieuwe rollen, verantwoordelijkheden, systemen en processen die verband houden met wijzigingen die u in uw gegevensarchitectuur hebt aangebracht. Hoe werken deze veranderingen voor uw organisatie? Hoe zijn ze niet? Mensen zien vaak het menselijke aspect van datamanagement over het hoofd, maar het is een essentieel onderdeel van het optimaliseren van uw gegevens en het bereiken van zakelijke doelstellingen. 

Nieuwe data-architecturen toepassen

Een succesvolle data-architectuur ziet er voor elk bedrijf anders uit. Als gevolg hiervan zijn de processen om af te stappen van architectuur die uw organisatie niet dient, even uniek en op maat gemaakt. Het zal rommelig zijn als je erachter komt wat werkt voor jouw bedrijf. Net als het lanceren van een nieuwe onderneming, is de geleidelijke evolutie van de implementatie van een nieuwe data-architectuur geen lineaire vooruitgang, maar een doorlopend experiment met verrassingen, mislukkingen en op te lossen problemen. Aan de andere kant van die haperingen zijn er enorme kansen om uw databeheer te optimaliseren en waardevolle inzichten te verwerven. 

Architectuurbeslissingen op basis van technologische overwegingen alleen zullen uw organisatie niet positioneren voor succes. In plaats daarvan moeten beslissingen over data-architectuur voortkomen uit bedrijfsdoelstellingen en -behoeften. Overweeg hoe veranderingen in de architectuur van invloed zijn op de menselijke kant van uw organisatie om te profiteren van optimaal gegevensbeheer. Deze veranderingen kunnen niet van de ene op de andere dag plaatsvinden. Het is een proces waarbij elk aspect van de organisatie betrokken is, van strategie tot IT, dat zich over een langere periode zal ontvouwen. Door op deze manier afstand te nemen van datameren, kunt u risico's minimaliseren en kansen creëren om de nieuwe architectuur en processen gaandeweg te valideren.