Trends in Data: Reverse ETL, Datamesh en Data Governance
De data-industrie verandert razendsnel door technologische innovaties en de groeiende behoefte aan datagedreven besluitvorming. Dit roept vragen op zoals: Waar moet je op letten als je de data-afdeling naar een hoger niveau wilt tillen en hoe blijf je op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen? Wij hebben de nieuwste trends en ontwikkelingen voor je op een rijtje gezet
(Generatieve) AI
Net zoals in veel andere sectoren wordt er ook in de data branche steeds meer gebruik gemaakt van kunstmatige intelligentie. In data zien we dit terug in het uitbreiden van bestaande datasets om machine learning-modellen te verbeteren, of om complexe scenario’s te simuleren en analyseren op basis van beschikbare data om bedrijven te helpen zich voor te bereiden op mogelijke toekomstige gebeurtenissen.
Een belangrijke ontwikkeling binnen kunstmatige intelligentie is generatieve AI. Generatieve AI verwijst naar technologieën die in staat zijn om nieuwe, originele inhoud te creëren, zoals teksten, beelden, en zelfs muziek, door te leren van bestaande data. Deze AI-modellen, zoals GPT (Generative Pre-trained Transformer), kunnen nieuwe data genereren die lijken op de data waarmee ze zijn getraind. In de data-industrie wordt generatieve AI gebruikt om datasets uit te breiden en te verrijken.
Reverse ETL
ETL, ook wel Extract, Transform en Load, waarbij je data verplaatst van operationele systemen naar data warehouses, kent ook een tegenhanger: Reverse ETL. Hierbij wordt data uit data warehouses gehaald en in operationele systemen geladen. Dit is vooral handig bij het gebruik van tools als CRM’s en marketingplatforms om inzicht te krijgen in dagelijkse bedrijfsprocessen. Een bijkomend voordeel is dat dit proces gesynchroniseerd en geautomatiseerd kan worden, wat menselijke fouten binnen de gegevensoverdracht vermindert. Door middel van Reverse ETL kunnen bedrijven en teams beter geïnformeerde besluiten nemen op basis van de meest recente en accurate informatie.
Datamesh
Bij datamesh hebben we het over een innovatieve benadering van data-architectuur die data-eigendom en -beheer decentraliseert naar verschillende teams, die zelf verantwoordelijk zijn voor hun data. Dit betekent dat de teams zelf zorgen voor de kwaliteit, toegankelijkheid en documentatie van hun data. Zo bepalen ze bijvoorbeeld zelf welke tools en platforms ze gebruiken om de data te beheren en distribueren. Teams worden als het ware zelfsturend, en kunnen daardoor de optimale situatie creëren voor het eindproduct dat aan de klant geleverd wordt.
Data als cultuur
Een sterke datastrategie is cruciaal voor het creëren van business value. Zo is data van belang bij het verbeteren van operationele processen en besluitvorming, bijvoorbeeld in de vorm van Reverse ETL of generatieve AI. Om een datastrategie in de gehele bedrijfsvoering te implementeren is het belangrijk dat de vergaring en het gebruik van data afgestemd wordt op de bedrijfsdoelen, data makkelijk toegankelijk is en dat medewerkers getraind zijn in het gebruik van data. Dit alles zal resulteren in meer efficiëntie, verbeterde en beter onderbouwde besluitvorming, en producten en processen die beter zijn afgestemd op de klantvraag.
Data Governance
Als je beleid, procedures en standaarden hebt opgesteld om het gebruik van data te waarborgen, werk je via het Data Governance principe. Hierbij wordt de beveiliging, beschikbaarheid, bruikbaarheid en integriteit van data vooropgesteld. Belangrijke punten hierbij zijn om de kwaliteit van data te waarborgen, dat de verantwoordelijkheden betreft beheer en documentatie van data duidelijk zijn, dat beleid nageleefd en gehandhaafd wordt en dat risico’s continue gemonitord en geanalyseerd worden. Zo blijven datasets integer en beschermd, en voorkom je fouten in de beleidsvoering op basis van foutieve data.
De snelle ontwikkelingen in de data-industrie, van generatieve AI en Reverse ETL tot datamesh en data governance, bieden bedrijven ongekende mogelijkheden om hun processen te optimaliseren en hun besluitvorming te versterken. Door deze trends te omarmen en te integreren, kunnen organisaties niet alleen efficiënter werken, maar ook beter inspelen op de behoeften van hun klanten. Het creëren van een data-gedreven cultuur en het implementeren van een sterke datastrategie zijn essentieel om concurrerend te blijven in deze dynamische markt. Door te investeren in de nieuwste technologieën en het waarborgen van data-integriteit, kunnen bedrijven zich voorbereiden op een toekomst waarin data een nog grotere rol speelt in het behalen van zakelijke successen.