Als een organisatie afhankelijk is van data om belangrijke zakelijke beslissingen te nemen, is dataverwerking essentieel. Het verwerken op grote schaal wordt al snel te complex, vooral wanneer het gaat om moeilijk op te lossen problemen zoals; multi-vendor databronnen, real-time KPI-berekeningen, of vereisten zoals enorme schaalbaarheid. Wanneer dataverwerking complex wordt, is Hendrikx ITC jouw partner.
Hoe werkt dataverwerking?
Stap 1
DATA Collection
Na data validatie begint het verzamelen van (ruwe) data. Data wordt meestal direct vanuit de bron zelf ontsloten. Data bronnen kunnen uit meerdere leveranciers bestaan, daarom werken wij leveranciersonafhankelijk.
Stap 2
DATA TRANSFORMATIE
Nadat de ETL-oplossing de data heeft geëxtraheerd en geauthenticeerd, wordt de ruwe data zelf verwerkt. De data worden omgezet in een vooraf gewenst (machinaal leesbaar) outputformaat voor analytische doeleinden.
Stap 3
DATA TRANSPORT
De laatste fase van data verwerking is het inladen van de data. De gekozen ETL-oplossing verplaatst de getransformeerde data naar de gekozen data warehouse.
Veelvoorkomende uitdagingen van dataverwerking
Het verwerken van data kent veel uitdagingen. Hieronder staan een aantal veelvoorkomende uitdagingen.
Juiste data interpretatie
Interpretatie van data is een breed gebied, maar men zou kunnen beginnen met de volgende vragen te stellen;
- Zijn de gewenste data doelen duidelijk gedefinieerd voor de organisatie?
- Zijn de eindgebruikers in staat te begrijpen wat er wordt getoond?
- Kunnen eindgebruikers handelen op basis van de data en de juiste beslissingen nemen?
- Is de getoonde data valide?
- Hebben anomalieën invloed op beslissingen? In welke mate?
- Gebruiken eindgebruikers de juiste data uit de grote variëteit van beschikbare data?
Stel deze vragen regelmatig in de organisatie. Het voorkomt ook de afhankelijkheid van data om verkeerde beslissingen te nemen, hoewel het erkennen of ontdekken van dit probleem complex kan zijn.
Wellicht is training van het personeel nodig om de interpretatie en de besluitvorming te verbeteren. Onze deskundigen hebben aantoonbare diploma’s en certificaten in diverse datagebieden en hebben ruime ervaring met het interpreteren van data.
Domein Kennis
Een uitdaging voor veel organisaties is het gebrek aan computationele kennis binnen het team. Dit is nodig om te begrijpen voor welk deel de dataverwerking verantwoordelijk is in hun organisatie.
Zodra er dataproblemen zijn ontdekt, is er onvoldoende domeinkennis beschikbaar om de dataverwerking te verbeteren zodat de problemen verdwijnen.
Organisatorische problemen
Durft jouw organisatie 100% datagedreven te werken? Ervaring of ego kunnen in de weg staan om volledig te vertrouwen op data om beslissingen te nemen, of het nu gaat om operationeel personeel of leidinggevenden op directieniveau.
Hoewel er voor- en nadelen zijn aan zowel de 100% data-gedreven aanpak als beslissen op basis van onderbuikgevoel, vertrouwen wij op de kracht van data om organisaties te ondersteunen bij het bereiken van de doelen.
De weerstand van organisaties om data als een van de meest gewaardeerde bezittingen te beschouwen, kan verhinderen dat de gewenste doelstellingen worden bereikt en kan dus de beslissingen inzake dataverwerking bemoeilijken.
Data fouten
Door de enorme hoeveelheden data die tijdens de dataverwerkingscyclus worden verwerkt, kan een breed scala van fouten in de geanalyseerde informatie optreden. Er is slechts een klein foutje nodig om grote problemen te veroorzaken.
Als de data niet wordt gevalideerd, worden besluitvormers en eindgebruikers potentieel blootgesteld aan fouten. Bij Hendrikx ITC nemen we geen genoegen met minder dan 100% nauwkeurigheid van de data. Data validatie is een vitaal onderdeel van data verwerking.
Integratie van meerdere databronnen
Er wordt data verzameld uit vele databronnen. Ze kunnen van dezelfde leverancier zijn. Maar hoe zit het met de situatie waarin een organisatie een multi-vendor strategie moet kiezen?
Redenen voor het implementeren van een multi-vendor databronnenstrategie zijn;
- Verlagen van de kosten door het vervangen van de huidige databronnen of hardware
- Verminderen van de afhankelijkheid van een enkele leverancier
- Uitwisselen van netwerkapparatuur vanwege verouderde prestaties.
Er is een risico van vendor lock-in. Vendor lock-in kan de organisatie veel geld kosten of verhinderen dat een volledig overzicht van de data wordt verkregen binnen eenzelfde applicatie. Dat is de reden waarom organisaties baat hebben bij een open platform.
Bij de verwerking van data staan wij toe dat databronnen van meerdere leveranciers in het dataplatform worden geïntegreerd. Het voorkomt vendor lock-in bij de organisatie en stelt deze in staat de gewenste (multi-vendor) strategie uit te voeren.
Encryptie en beveiliging
Wanneer organisaties data niet op de juiste manier versleutelen, krijgen hackers mogelijk toegang tot waardevolle en vaak privacygevoelige informatie. Het kan veel ongewenste gevolgen hebben. Om beveiligingsproblemen tegen te gaan, is het van groot belang de data te versleutelen. Niet alleen in de databas zelf, maar ook tijdens het dataverwerkingsproces.
Schaalbaarheids- en prestatieproblemen
Organisaties hebben vaak moeite om de exponentieel groeiende hoeveelheden gegenereerde data bij te houden. Al deze data moet verwerkt worden. De snelle toename van de hoeveelheid data verhoogt ook de afhankelijkheid ervan.
Het betekent dat er gekeken moet worden naar de toekomst die de organisatie met de data te wachten staat. Veel bestaande (legacy) dataplatforms kunnen het niet meer bijbenen. Populaire programma’s zoals Microsoft’s Excel hebben moeite om naar wens te presteren wanneer de hoeveelheid data te groot wordt. Veel platforms besluiten data clustering toe te passen om snelheden te verbeteren. Hoewel dit tot prestatieverbeteringen kan leiden, worden er concessies gedaan door niet alle ruwe data te verwerken – met alle gevolgen van dien.
Een open ecosysteem dat geen concessies doet en een enorme schaalbaarheid heeft, zou helpen om voorbereid te zijn op de toekomst. Als er niet in de juiste dataplatform wordt geïnvesteerd, kan dat leiden tot het mislopen van toekomstige inkomsten of het verlies van concurrentievoordeel ten opzichte van concurrenten die er wel gebruik van maken.
Voldoe aan toekomstige eisen door; real-time dataverwerking, razendsnelle dashboards en geavanceerde KPI’s die in een oogwenk worden berekend. Schaalbaarheid is een must, of het nu om cloud, on-premises of hybride gaat.
Deze problemen zien we vaak bij organisaties die wij helpen. Afzonderlijke acties kunnen helpen de uitdagingen op te lossen. Om de meeste van deze problemen in één keer op te lossen, hebben wij speciaal ons geavanceerde dataplatform ontwikkeld om organisaties te helpen.
Nog niet overtuigd?
Vraag een gratis demo aan met voorbeelddata om te zien hoe wij uw organisatie kunnen helpen op het gebied van dataverwerking, Data Science en dataplatforms. Als aangepaste software nodig is, kunnen wij u ook helpen.
Hoe wij helpen met dataverwerking
Geen ervaring met dataverwerking? Hulp nodig bij het bestaande netwerk om data te verwerken? Onze experts weten hoe ze jouw organisatie kunnen helpen bij het oplossen van uitdagingen op het gebied van dataverwerking.
Wij werken met gerenommeerde modellen zoals CRISP-DM en lossen graag jouw uitdaging(en) op!