De afgelopen jaren hebben digitalisering en innovatie een enorme impact gehad op het applicatielandschap. Vroeger was de applicatiearchitectuur van een bedrijf relatief eenvoudig, maar dat is nu niet meer het geval. Talloze cloudoplossingen, die maandelijks worden gehuurd, maken de zaken nu zo ingewikkeld dat het niet meer duidelijk is welke gegevens waar worden bewaard. Combineer deze trend met de verschuiving naar zelfbedieningsapplicaties vanuit het perspectief van gegevensconsumptie en de impact op gegevensarchitecturen is onvermijdelijk. In deze blogpost duiken we dieper in deze (r)evolutie in de wereld van data en de impact van een veranderend applicatielandschap op je data-architectuur.

Een open data-architectuur behouden

Data' is een breed begrip en omvat ongelooflijk veel domeinen die allemaal specifieke kennis of een vorm van specialisatie vereisen. Er zijn voorbeelden te over: data-architectuur, datavisualisatie, datamanagement, databeveiliging, GDPR, enzovoort. In de loop der jaren hebben veel organisaties geprobeerd grip te krijgen op al deze verschillende 'datadomeinen'. En dit is echt geen peulenschil, wantin elk van deze domeinen vinden innovatieve veranderingen plaats. Bovendien vallen ze vaak samen met andere en nieuwere concepten zoals AI, data science, machine learning en andere.

In elk geval is het beter omje visie en gegevensarchitectuur zo 'open' mogelijk te houden. Dit houdt de impact van toekomstige veranderingen op je huidige implementatie zo laag mogelijk. Dergelijke veranderingen weigeren betekent innovatie vertragen, mogelijk uw eindgebruikers irriteren en de kans op enorme extra kosten een paar jaar later, wanneer de noodzaak om uw architectuur te herzien niet langer kan worden uitgesteld, enorm vergroten.

Moderne toepassingen compliceren het combineren van gegevens

De hoeveelheid gegevens neemt elk jaar exponentieel toe. Bovendien is de nieuwe generatie eindgebruikers gewend om op hun wenken bediend te worden. Dit is een trend die het huidige applicatielandschap duidelijk ondersteunt. Binnen veel applicaties bieden softwareleveranciers gegevens in real-time op een efficiënte, aantrekkelijke en inzichtelijke manier. Enorme steun voor deze leveranciers natuurlijk, maar dit zorgt voor extra problemen voor CIO's om gecombineerde gegevens aan eindgebruikers te leveren.

"Wat is de impact van een marketingcampagne op de verkoop van een bepaald product?" Het beantwoorden van een vraag als deze vormt voor veel organisaties een uitdaging. Het antwoord vereist het combineren van gegevens uit twee (weliswaar goed georganiseerde) applicaties. Atlassian biedt bijvoorbeeld rapportagefuncties in Jira, terwijl Salesforce hetzelfde doet met zijn bekende CRM-platform. De rapportagefuncties in beide softwarepakketten zijn zeer gedetailleerd en stellen je in staat om krachtige rapporten te maken.Het is echter moeilijk om deze gegevens te combineren in één enkel rapport.

Bovendien vereist een vraag als deze, naast goed gestructureerde marketing- en verkoopdomeinen, een overkoepelende technische en organisatorische afstemming. Welk domein heeft de verantwoordelijkheid of het mandaat om een dergelijke vraag te beantwoorden? Is er budget beschikbaar? Hoe zit het met de middelen? En welk domein zal deze kosten dragen?

Biedt Self-Service BI een oplossing?

In een poging om dergelijke vragen te beantwoorden, kwamen oplossingen zoals Self-Service BI op de markt. Deze tools zijn in staat om eenvoudig gegevens te combineren en inzicht te verschaffen waar de gebruikers misschien nog niet aan hadden gedacht. De enige vereiste is dat deze tools toegang moeten hebben tot de gegevens in kwestie. Klinkt eenvoudig genoeg, toch?

Self-Service BI-tools hebben de afgelopen jaren een hoge vlucht genomen, waarbij Microsoft het voorbeeld gaf met zijn Power-BI. Door visualisaties en intuïtieve 'self-service data loaders' tot een belangrijk onderdeel te maken, konden ze de 'business' overtuigen om te investeren. Maar dit creëert een zekerespanning tussen de zakelijke gebruikers van deze tools en de CIO's. De laatsten verliezen langzaam hun grip op hun bedrijf. Deze laatsten verliezen stilaan hun greep op hun eigen IT-landschap, aangezieneen Self-Service BI-aanpak op de achtergrondook heel wat 'schaduw-BI'-initiatieven kan voortbrengen. Iemand kan bijvoorbeeld op eigen initiatief Google Data Studio hebben gebruikt zonder dat de CIO het wist, terwijl die CIO een toolset met Power-BI probeert te standaardiseren. Conclusie: veel dubbele gegevens, inbreuk op de beveiliging en dan hebben we het nog niet eens gehad over GDPR-compliance.

Welke andere oplossingen zijn er?

De standaard inzichten en analyserapporten binnen applicaties zijn oud nieuws en de vraag naar real-time analytics, ook wel streaming analytics genoemd, neemt toe. Tijdens het online winkelen tonen winkels bijvoorbeeld hun actuele voorraad van een product op de productpagina zelf.Waarom is het dan zo moeilijk om de vraag naar de impact van mijn marketingcampagne op mijn verkoop te beantwoorden in een rapport?

De eisen en behoeften aan gegevens veranderen. Wie is de eigenaar van welke gegevens en wie bepaalt het gebruik ervan? Verdwijnen historische gegevens als ze niet worden opgeslagen in een datawarehouse? Als de gegevens nog steeds beschikbaar zijn binnen de applicatie waar ze in eerste instantie zijn gemaakt, hoe lang blijven ze daar dan nog?Het opslaan van de gegevens in een data lake of data repository is een mogelijke goedkope(re) oplossing. Deze gegevens zijn echter niet of nauwelijks georganiseerd, waardoor ze moeilijk te gebruiken zijn voor zaken als managementrapportage. Misschien is het overbrengen van deze gegevens naareen datawarehouse de beste oplossing? Goed gestructureerde gegevens, gemakkelijk te combineren met gegevens uit andere domeinen en dus een ideale basis voor verdere analyse. Maar... de informatie is niet real-time beschikbaar en deze oplossing kan behoorlijk duur worden. Welke oplossing past het beste bij uw behoeften?

Takeaway

Zoals je inmiddels hebt gemerkt,is het gemakkelijk om een heleboel vragen en uitdagingen op te sommen met betrekking tot het structureren van data binnen organisaties. Sommige datagerelateerde vragen vereisen een snel antwoord, andere meer analytische of strategische vragen hebben eigenlijk geen real-time data nodig.Een data-architectuur die rekening houdt met al deze behoeften en open staat voor veranderingen is een must.

Wij geloven in een data-aanpak waarbij de domeineigenaar ook eigenaar is van de data en deze data faciliteert naar de rest van de organisatie. Het is de verantwoordelijkheid van de domeineigenaar om zijn gegevens zo te organiseren dat ze een antwoord kunnen bieden op zoveel mogelijk vragen uit de organisatie. Het is mogelijk dat deze persoon niet de nodige kennis of vaardigheden binnen zijn team heeft om dit allemaal te organiseren. Daaromis er een nieuwe rol binnen de organisatie nodig om domeineigenaren te ondersteunen met kennis en middelen: de rol van een Chief Data Officer (CDO). Zij orkestreren alles en iedereen in de organisatie als het gaat om data en hebben het mandaat om algemene richtlijnen af te dwingen.Uit onderzoek blijkt dat bedrijven die een CDO hebben aangesteld succesvoller zijn bij het uitrollen van nieuwe data-initiatieven.

ACA Group engageert zich om zijn klanten zo goed mogelijk te begeleiden in hun data-aanpak. Het is van vitaal belang om een duidelijke visie te hebben, ondersteund door een toekomstbestendige data-architectuur: een architectuur die openstaat voor verandering en innovatie, niet alleen vanuit een technisch perspectief, maar ook als het gaat om veranderende eisen op het vlak van dataverbruik. Een relevantie voor de nieuwe generatie en een uitdaging voor de meeste data-architecturen en organisaties.