4 beste praktijken voor het optimaliseren van het gegevensbeheerproces
Als je bedrijf lijkt op veel organisaties van vandaag, beschikt het over enkele hulpmiddelen en procedures voor gegevensbeheer. Het is in staat om gegevens van verschillende typen te verzamelen, te verwerken, te analyseren en erover te rapporteren om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen.
Maar als je ook op veel bedrijven van vandaag lijkt, schieten je praktijken voor gegevensbeheer tekort. Ze zijn misschien goed, maar niet uitzonderlijk – en je zou graag zien dat ze beter worden.
Hoe kun je dat precies doen? Hoe verander je gegevensbeheer van "goed genoeg" in "uitzonderlijk"?
Want more from The CTO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of CTOs and engineering leaders sharing real-world frameworks, tools, and insights for designing, deploying, and scaling AI-driven technology.
Have an account? Log In
Daar zijn geen eenvoudige antwoorden op. Maar organisaties kunnen pragmatische stappen zetten om gegevensbeheer en data-analyse te optimaliseren, zoals dit artikel uitlegt.
Uitzonderlijk gegevensbeheer definiëren
Laat me beginnen met iets dat misschien voor de hand liggend klinkt, maar gemakkelijk over het hoofd wordt gezien: de betekenis van "uitzonderlijk" gegevensbeheer verschilt sterk.
Er zijn tenslotte veel manieren om uitzonderlijk te zijn. Misschien is het optimaliseren van de productiviteit van je data-analisten, omdat je een klein team hebt dat al te zwaar wordt belast, wat je resultaten op het gebied van gegevensbeheer uitzonderlijk zou maken.
Misschien heeft het verbeteren van de gegevenskwaliteit vanwege inconsistente of ontoegankelijke gegevensbronnen de hoogste prioriteit. Misschien gaat het om het verbeteren van de nauwkeurigheid van rapportages voor bedrijfsinformatie. Enzovoort.
Mijn punt is dat de eerste stap bij het bepalen hoe je gegevensbeheer kunt optimaliseren, bestaat uit vaststellen waarvoor je precies wilt optimaliseren. Er zijn veel mogelijke doelen en die verschillen per organisatie.
Beste praktijken voor het optimaliseren van gegevensbeheer
Dat gezegd hebbende, zijn de belangrijkste strategieën voor het verbeteren van gegevensbeheer consistent, ongeacht naar welke soorten verbeteringen je streeft. Hieronder volgen enkele van deze praktijken.
1. Streef naar geleidelijke verandering
Wanneer de resultaten van gegevensbeheer vaak niet zo goed zijn als een bedrijf zou willen, is de reflexmatige reactie om alles om te gooien. Het bedrijf kan bijvoorbeeld een nieuwe manager of directeur aanstellen met als doel de aanpak van de organisatie voor het verzamelen, verwerken en analyseren van gegevens volledig te vernieuwen.
Dit leidt zelden tot meetbare veranderingen op lange termijn. Het is waarschijnlijker dat de ene reeks suboptimale praktijken wordt vervangen door een andere, met als bijkomend nadeel dat er wrevel ontstaat onder data-analisten en technici, die er doorgaans niet van houden te horen dat alles wat ze doen verkeerd is.
Een betere aanpak is om veranderingen geleidelijk door te voeren. Meet je huidige processen voor gegevensbeheer, bepaal welke je wilt bijwerken, werk ze bij en blijf vervolgens meten om te bevestigen dat de veranderingen daadwerkelijk in de goede richting hebben bijgedragen. Een langzame, gestage aanpak leidt tot echte optimalisatie.
2. Kwantificeer tijdsbestedingen
In dezelfde lijn is het van cruciaal belang om precies te weten hoe lang het duurt om verschillende taken binnen werkstromen voor gegevensbeheer uit te voeren. Dit helpt je niet alleen te bepalen welke taken langer duren dan ze zouden moeten, maar ook om nauwkeurige tijdlijnen voor nieuwe projecten op te stellen.
Vraag je technici daarom niet simpelweg om in te schatten hoe lang ze aan een proces zoals het voorbereiden van gegevens of het bouwen van gegevensinfrastructuur hebben gewerkt. Houd hun inspanningen voortdurend bij, zodat je over gedetailleerde, kwantificeerbare gegevens beschikt.
Het is de moeite waard om op te merken dat technici het vaak niet prettig vinden als hun tijd extreem nauwkeurig wordt bijgehouden (en dat kun je ze niet kwalijk nemen, want mensen in het algemeen vinden het niet prettig om voortdurend bekeken te worden). Om deze wrijving te verminderen, moet je benadrukken hoe het kwantificeren van tijdsbestedingen individuele technici ten goede komt doordat leidinggevenden beter kunnen voorkomen dat ze te veel taken aan één technicus toewijzen terwijl een andere niets te doen heeft.
Als tijdbeheer goed wordt uitgevoerd, profiteren zowel werknemers als het bedrijf als geheel ervan.
3. Beperk de planningstijd
Over het algemeen moet het grootste deel van de personeelstijd die aan gegevensbeheer wordt besteed, gericht zijn op de uitvoering en niet op het plannen van wat er moet worden uitgevoerd. Als je technici en analisten het grootste deel van hun dagen besteden aan vergaderingen om sprints (dat wil zeggen werkeenheden die ze binnen een vastgestelde termijn willen voltooien) of projecten te plannen, kunnen ze niet de meeste waarde leveren, wat leidt tot een suboptimaal proces voor gegevensbeheer.
Daarom is werken aan het verkorten van de planningstijd en het maximaliseren van de uitvoeringstijd een manier om werkstromen en resultaten op het gebied van gegevensbeheer te optimaliseren. Als het plannen van sprints bijvoorbeeld langer duurt dan zou moeten, kun je overwegen je sprints op te delen in kleinere werkeenheden. Hierdoor zijn de sprints gemakkelijker te beheren en eenvoudiger te plannen, zodat je team zich kan richten op het daadwerkelijk uitvoeren van het werk in plaats van er alleen maar over te praten.
4. Pas plannen aan en wijk ervan af
De laatste belangrijke beste praktijk voor het optimaliseren van gegevensbeheer is dat je niet bang moet zijn om af te wijken van vaste draaiboeken of procedures. Zelfs volgens de maatstaven van de bredere IT-sector, die niemand eenvoudig zou noemen, is de wereld van het gegevensbeheer bijzonder inconsistent en complex.
Elk project is anders, omdat elke dataset anders is. Bovendien kunnen variabelen zoals het onvermogen om de kwaliteit van gegevens te voorspellen voordat je met de verwerking en analyse ervan begint, leiden tot uitdagingen die vooraf onmogelijk te voorzien zijn.
Om deze reden is het belangrijk om je niet vast te klampen aan een specifieke set tools of processen voor gegevensbeheer. Pas standaardplannen waar nodig aan en wijk ervan af. Het is prima – en in sommige opzichten noodzakelijk – om elk project als een uniek geval te behandelen. Hierdoor zul je geen zeer consistente, gestandaardiseerde processen kunnen opzetten, maar je optimaliseert desondanks je resultaten, omdat je de processen kunt volgen die ideaal zijn voor een bepaald project.
Het meeste uit gegevensbeheer halen
Om een clichématige uitdrukking te lenen: er bestaat geen uniforme aanpak voor gegevensbeheer. Maar er is wel een ideaal op het gebied van gegevensbeheer dat vrijwel alle organisaties delen: het doel om gegevensbeheer zo efficiënt en effectief mogelijk te maken.
Wat dat precies betekent, verschilt afhankelijk van de doelen en prioriteiten van je organisatie, evenals van de unieke uitdagingen waarmee deze te maken heeft. Maar wanneer je praktijken toepast zoals een gezonde aanpak van verandermanagement, zorgvuldige tijdregistratie en een zeer flexibel draaiboek voor gegevensbeheer, bereid je je organisatie voor op geoptimaliseerd gegevensbeheer, wat dat in jouw bedrijfssituatie ook mag betekenen.
Abonneer je op de nieuwsbrief van The CTO Club voor meer tips, tools en best practices op het gebied van gegevensbeheer.
