Wat is datavolwassenheid?
Goede datakwaliteit is belangrijk om er maximaal voordeel uit te halen, maar dit moet ook goed worden beheerd. Het is belangrijk om tekortkomingen te identificeren, processen te verbeteren en continue controle uit te voeren. Software zoals een datahub kan hierbij van grote waarde zijn. Data Maturity, in het Nederlands datavolwassenheid, betreft alle activiteiten binnen een organisatie gericht op het effectief beheren en gebruiken van data. Bij een hoge mate van volwassenheid kan een organisatie succesvoller opereren. Organisaties die hun niveau van datavolwassenheid kennen, kunnen gerichte stappen ondernemen om verder te groeien.
Ontoegankelijke data silo’s zorgen nu voor vertragingen
De recente periode kan worden beschouwd als een data goldrush. Bedrijven en instellingen verzamelden massaal data, opgeslagen en bewerkt voor toekomstig gebruik. Echter, een schat aan gegevens garandeert nog geen gouden toekomst. Het is belangrijk dat data niet alleen beschikbaar zijn, maar ook accuraat en betrouwbaar om er optimaal gebruik van te kunnen maken.
Data zijn vaak verspreid opgeslagen en niet altijd gemakkelijk toegankelijk. Dit is een groot probleem wanneer data direct nodig zijn. Ze bevinden zich vaak in geïsoleerde silo’s die beperkt toegankelijk zijn, wat delen moeilijk maakt. Ook komt het voor dat data elkaar tegenspreken, wat tot verwarring kan leiden. Een modern data platform verzamelt alle gegevens op één plek, wat de toegankelijkheid aanzienlijk vergroot. Zo'n dataplatform, gebaseerd op een 'single source of truth', toont aan dat de data van hoge kwaliteit zijn en wijst op een volwassen benadering. Veel bedrijven staan echter nog aan het begin van deze ontwikkeling.
De 5 fasen van datavolwassenheid
Een datavolwassenheid toetsing biedt inzicht in hoe ver uw organisatie is op het gebied van datavolwassenheid. De resultaten kunnen vergeleken worden met een volwassenheidsmodel, wat helpt bij het bepalen van de huidige fase en het plannen van verdere ontwikkeling.
Gartner’s volwassenheidsmodel helpt te begrijpen op welk niveau uw organisatie opereert binnen de IT-branche. Dit model beschrijft verschillende fases, van basis tot volledige integratie van datagestuurd werken in het bedrijfs-DNA.
Fases van datavolwassenheid
- Improvisatie: Een chaotische fase waarin data in silo's zitten en betrouwbaarheid vaak ter discussie staat.
- Begin van datagebruik: Er wordt gestart met het structureren van data, hoewel het nog geen prioriteit heeft voor het management.
- Verankering van data: Data worden belangrijker en er worden processen geautomatiseerd.
- Volledige inzet van de organisatie: Data zijn volledig geïntegreerd in de bedrijfscultuur.
- Integratie in het DNA: Datagestuurd werken is volledig geïntegreerd en beslissingen worden op basis van data genomen.
Maak uw data meteen bruikbaar
Door continu monitoren van data kunnen fouten worden opgespoord en de datakwaliteit worden verbeterd. Dit stelt organisaties u beter in staat om op data gestuurde beslissingen te nemen en controle over bedrijfsprocessen te verkrijgen. Zodra de datakwaliteit op orde is kunt u met een 'single source of truth' data uit verschillende bronnen real-time beschikbaar maken, risico’s worden verlaagd en processen worden ondersteund.