Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.

Organisaties maken vaker gebruik van datamanagement als ondersteuning voor datagestuurde besluitvorming op schaal

Heb je nagedacht over de status van je data? Weet je waar ze zijn, wie ze gebruikt en hoe vaak? Weten mensen in je organisatie welke data geschikt zijn voor de besluitvorming, en hoe ze daar toegang toe krijgen?

Datagestuurde leiders maken het verschil voor hun organisaties met nieuwe oplossingen voor de integratie van gedistribueerde datapijplijnen. De rollen en processen voor de voorbereiding, het beheer en de verspreiding van data binnen het bedrijf evolueren net als de datatechnologieën zelf. IT kan een voorbeeld nemen aan Ghostbusters: tegen alle adviezen in moet je soms de oversteek wagen om de grootste, engste problemen op te lossen. In dit geval moeten de grenzen tussen de verantwoordelijkheden van IT en het bedrijf voor datamanagement vervagen, zodat organisaties niet langer worden beperkt door functionele grenzen, bedrijfsbrede data-integratie op schaal mogelijk wordt en mensen in de hele organisatie op het juiste moment over de juiste data beschikken.

Deze uitdagingen op het gebied van data-integratie moeten worden opgelost om interne en externe compliance te handhaven en de organisatie in staat te stellen een volledig beeld te krijgen van het bedrijf, klanten te begrijpen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te vinden. Veel organisaties zijn al bezig met de identificatie, de voorbereiding, het beheer en het beschikbaar maken van de data die het meest ten goede komen aan de hele organisatie. En waar er succes is, verandert ook het datamanagement, beginnend met de technologie.

Oplossingsaanbieders integreren datamanagementmogelijkheden steeds vaker voor een bredere gebruikersgroep dan alleen IT. En naarmate de functionaliteit meer is ingebed in de workflow van zakelijke gebruikers, inclusief in analyseplatforms, gaan de medewerkers een actievere rol spelen bij de verantwoordelijkheid voor datamanagement – een rol die voorheen werd vervuld door IT. Dit is de natuurlijke volgende stap in de evolutie van selfservice voor business intelligence: organisaties verbreden eerst de toegang tot data, maken vervolgens een meer gedetailleerde verkenning mogelijk en laten dan nieuwe soorten gebruikers content voor analytics schrijven. Nu zijn sommige zakelijke gebruikers in staat om zich met de data zelf bezig te houden. In elk van deze stadia leerde IT hoe beheer en selfservice in balans kunnen worden gehouden, zodat zakelijke gebruikers een deel van de last kunnen wegnemen. Deze 'oversteek' zal van cruciaal belang zijn voor het beheer van data en analytics naarmate de integratie vordert in de hele onderneming.

De selfservice bij datavoorbereiding is een goed voorbeeld van deze evolutie. Verschillende aspecten van de traditionele processen voor het ophalen, transformeren en laden van data kunnen nu worden uitgevoerd via selfservice met behulp van moderne tools die zijn geïntegreerd in de analytische workflow. Dit vergroot niet alleen de kans op ad-hoc-ontdekkingen, maar kan ook als uitgangspunt dienen om nieuwe gebruiksscenario's te testen voordat deze worden opgeschaald naar de hele organisatie. En dus is het een win-winsituatie: het bedrijf kan meer verantwoordelijkheid nemen voor datamanagement, waardoor de (traditioneel) lange levenscyclus wordt verkort, en IT heeft meer ruimte om het gespecialiseerde werk te doen waar ze het beste in zijn.

Een ander voorbeeld van deze evolutie is de datacatalogus: een inventarisatie van data-assets waarmee data kunnen worden gedefinieerd en gekwalificeerd en tegelijkertijd de relaties tussen databronnen, inhoud en gebruikers worden bijgehouden. In organisaties met een gedistribueerde verantwoordelijkheid voor de integratie en het beheer van data is een catalogus essentieel als centrale visie op de evolutie van data-assets binnen het bedrijf. Catalogi kunnen helpen om data gemakkelijker te ontdekken en promoten, de relevantie en actualiteit ervan te begrijpen en te controleren wie bepaalde assets gebruikt.

Moderne catalogi geven deze waardevolle informatie, samen met zakelijke context, weer in de stroom van gebruikersanalyses. Naarmate meer data worden geïntegreerd en breed beschikbaar worden in de organisatie, krijgen mensen op die manier inzicht in de kwaliteit van hun data en hoe ze deze kunnen gebruiken binnen de beleidsrichtlijnen. Datageletterdheid is hierbij van cruciaal belang: gebruikers moeten op zijn minst leren data-indicatoren te interpreteren en betrouwbare, relevante data te herkennen. Wanneer gebruikers van data hun eigen data stewards kunnen zijn, vermindert dit de last voor IT en draagt het bij aan een verantwoord gebruik bij het nemen van beslissingen. Vervolgens kunnen meer geavanceerde gebruikers met de juiste vaardigheden deelnemen aan de selfservice voor datavoorbereiding, nieuwe databronnen certificeren voor gebruik door de organisatie en bedrijfscontext toevoegen als metadata tijdens een onderhoudsproces.

IT en het bedrijf kunnen komen tot een nieuwe manier van samenwerking en harmonie waar functionaliteit en verantwoordelijkheid in elkaar overvloeien. Met een op maat gemaakte aanpak die ook zakelijke gebruikers en doelstellingen omvat, kunnen succesvolle bredere initiatieven op het gebied van datamanagement worden ondernomen, omdat IT en het bedrijf zich samen inzetten om de zichtbaarheid, vindbaarheid en betrouwbaarheid van hun data-omgeving te vergroten. De organisatie is dan ook beter in staat om de meest waardevolle data-assets te identificeren en prioriteren, en betere ondersteuning te bieden voor beheerde data en analytics op schaal.