Datastrategie als basis voor AI- en datagedreven werken

Een datastrategie is een langetermijnplan dat de technologie, processen, mensen en regels definieert die nodig zijn om de informatiemiddelen, zoals ook AI-systemen, van een organisatie te beheren. Maar wellicht het belangrijkste: welk doel dient het verzamelen van data? Is het bedoeld om terug te kijken en analyses te maken (data analyses) of juist om voorspelmodellen (AI-model) te ontwikkelen? Uiteindelijk is het bereiken van een concurrerend voordeel of het oplossen van een maatschappelijk vraagstuk het doel.

Veel organisaties verzamelen tegenwoordig grote hoeveelheden data. Ze hebben echter een goed doordacht databeheer- en analyseplan nodig. Een datastrategie schetst de langetermijnvisie van een organisatie voor het verzamelen, opslaan, delen en gebruiken van haar data. 

Waarom is een datastrategie belangrijk voor AI? 

Het bouwen van een datastrategie is essentieel voor organisaties om (maatschappelijk) relevant, concurrerend en innovatief te blijven in een wereld die constant veranderd. U moet uw gegevens verzamelen, ordenen en ernaar handelen om zakelijke- of maatschappelijke doelen te bereiken en nieuwe waarde voor uw organisatie te ontsluiten, zoals: 

• Operationele efficiëntie 
• Proces optimalisatie 
• Snellere en betere besluitvorming 
• Verhoogde inkomstenstromen  / betere kostenbeheersing
• Verbeterde klanttevredenheid / Betere dienstverlening

Uw datastrategie geeft u een voordeel omdat het databeheer op één lijn brengt met de bedrijfsstrategie en datagovernance. In de datastrategie komen o.a. de volgende aspecten aan de orde:

1. Informatie- en applicatie architectuur

De informatie en applicatie-architectuur van een bedrijf beschrijft hoe het bedrijf data verzamelt, opslaat, transformeert, distribueert en verbruikt. Het omvat ook de technische aspecten van gegevensbeheer, zoals: 

• Databases en bestandssystemen 
• Regels voor gegevensopslagformaten 
• Systeemverbindingen/koppelingen tussen applicaties en databases 

2. Gegevens consistent beheren 

Een effectieve datastrategie ondersteunt de hele organisatie voor collaboratief en consistent databeheer. Het geeft iedereen de antwoorden op vijf belangrijke vragen: 

•  Welke gegevens (en welke tools) zijn geschikt? 
•  Welke gegevensbewerkingen zijn goedgekeurd? 
•  Wat is het doel van gegevensopslag en -verzameling? 
•  Wat is het datagovernancebeleid voor bedrijfsprocessen? 
•  Welke inzichten kunt u halen uit uw bestaande data?

3. Welke tools en technieken?

Voor datascience gebruikt u geavanceerde software voor o.a. beheer, dataanalyses en/of voorspellende modellen. Het is van belang om de juiste keuzes te maken, die goed op elkaar aansluiten.

4. Wat zijn de kosten van databeheer?

De kosten van data en datascience zijn een belangrijke factor in de bedrijfsvoering van elke organisatie. Een analyse van de kosten van data gedreven werken c.q. data science van een organisatie is nodig om de juiste besluiten te nemen. Op deze manier ontstaat een waarheidsgetrouw beeld, op basis waarvan een discussie over data gedreven werken gevoerd kan worden en/of een business case gemaakt kan worden voor vervolginvesteringen.

5. Mensen, functies, taken, rollen

Last but not least is het van belang om de juiste mensen aan te nemen of op te leiden om de juiste kennis en ervaring in huis te krijgen. Hiermee valt of staat het success van de datastrategie. 

Onze aanpak

AI-Labs biedt een integrale aanpak voor het ontwikkelen van een effectieve datastrategie, cruciaal voor AI- en datagedreven werken. Wij assisteren bij het opstellen van een langetermijnvisie voor datamanagement, adviseren over doelgerichte dataverzameling, en ondersteunen bij het implementeren van datagovernance en -beheer. Onze diensten omvatten technologische integratie, kostenanalyse, en het adviseren over de inzet van geschikt personeel. Deze aanpak garandeert een naadloze transitie naar een datagedreven toekomst, waarbij operationele efficiëntie en innovatie centraal staan