De data zelf, een ondergeschoven kindje in een data platform!?
In het moderne digitale tijdperk is data van onschatbare waarde geworden voor organisaties. Het correct verzamelen, beheren en analyseren van gegevens is essentieel voor het nemen van geïnformeerde beslissingen en het behalen van concurrentievoordeel. In deze blogpost richt ik me op twee cruciale aspecten van datamanagement: datakwaliteit en masterdata. Beide vaak een ‘ondergeschoven kindje’ maar wel cruciaal voor een goed resultaat. Ik zal aangeven waarom deze elementen integrale onderdelen zijn van een modern dataplatform en hoe ze bijdragen aan het succes van data oplossingen van organisaties.
De basis
Datakwaliteit verwijst naar de mate waarin gegevens nauwkeurig, volledig, consistent en actueel zijn. Een hoogwaardige dataset is betrouwbaar en bruikbaar voor analyse en rapportage. Het verbeteren van de datakwaliteit begint met het identificeren en aanpakken van problemen zoals inconsistenties, duplicaten, ontbrekende of onjuiste waarden en verouderde informatie.
Masterdata omvat de essentiële gegevens die de kern vormen van een organisatie, zoals klantinformatie, productdetails en leveranciersgegevens. Het nauwkeurig beheren van masterdata is van cruciaal belang, omdat het de basis is voor uniforme en consistente weergave van de belangrijkste entiteiten binnen een organisatie. Dit helpt bij het verminderen van dubbele invoer, inconsistenties en fouten in verschillende systemen.
Traditioneel DWH versus modern data platform
Traditioneel gezien werden datakwaliteits- en masterdatavraagstukken vaak behandeld als aparte initiatieven, los van datawarehouse-projecten. Datawarehouses waren primair gericht op het verzamelen en opslaan van gegevens, terwijl datakwaliteit en masterdata als secundaire zorgen werden beschouwd. Dit leidde tot silo’s in datamanagement, waarbij organisaties worstelden met inconsistente gegevens en een gebrek aan uniformiteit tussen verschillende systemen.
Een modern dataplatform is ontworpen om datakwaliteit te waarborgen door middel van geautomatiseerde processen en tools. Dit omvat het gebruik van datakwaliteitsregels, validatiescripts en gegevensprofielen om onnauwkeurigheden en inconsistenties op te sporen. Door datakwaliteit te verbeteren, kunnen organisaties vertrouwen op de gegevens die ze gebruiken en er zeker van zijn dat ze betrouwbare inzichten genereren.
Ook in de door Powerdobs aanbevolen architecturen zie je de verplaatsing van data warehouse naar data platform. Waarbij er door gebruik van het medaille ontwerp ook ruimte ontstaat in de zilveren laag voor data kwaliteits en masterdata onderdelen. Voorbeelden hiervan zijn eenvoudige processen voor het bepalen van de golden records en keys of het toevoegen van data cleansing rules om de data uniform weer te kunnen geven.
Conclusie
In een tijdperk waarin data de drijvende kracht is achter bedrijfsbeslissingen, zijn datakwaliteit en masterdata cruciale elementen van een modern dataplatform. Het waarborgen van datakwaliteit en het effectief beheren van masterdata zijn geen eenmalige taken, maar vereisen voortdurende inspanningen en de juiste tools en processen.
