Elke organisatie wil efficiëntie verhogen, kosten besparen en betere service verlenen. Vanuit deze wens groeit de behoefte aan operational intelligence: processen optimaliseren op basis van data. Door de inzet van advanced analytics zoals machine learning of artificial intelligence is er meer mogelijk op dit gebied. Organisaties vissen echter vaak achter het net, omdat er twee werelden bestaan op het gebied van data.
In de ene wereld worden dataplatformen gebouwd, zodat data zijn te analyseren en verwerken voor tactische en strategische sturing. In de andere wereld worden integratieplatformen gerealiseerd om data (near) realtime aan de operatie beschikbaar te stellen. Effectieve analytics zijn alleen toe te passen als er één versie van de werkelijkheid gecreëerd wordt over deze twee werelden heen. Maar omdat de expertises vaak ver uit elkaar liggen, is efficiëntie ver te zoeken en dat staat operational intelligence in de weg.
Om op operationeel niveau (near) realtime analyses te kunnen doen, heb je data uit dataplatformen én snelle integraties nodig. Dat is precies de reden waarom de twee werelden bij elkaar moeten komen. Ze hebben elkaars expertise, oplossingen en architectuur nodig. Een data engineer weet als geen ander hoe je data kunt ontsluiten en een integratiespecialist weet precies hoe je applicaties met elkaar laat samenwerken. Door deze twee bij elkaar te brengen, kun je een complete architectuur uiteenzetten waarmee je één wereld en één werkelijkheid creëert. Daarmee leg je de basis voor operational intelligence.
Afzakken
Om hier te komen zijn twee zaken belangrijk. Allereerst moeten experts kennismaken met elkaars wereld. Pas als ze elkaar begrijpen en op dezelfde manier naar het applicatielandschap en het datalandschap kijken, kan er écht goed worden samengewerkt. Vervolgens is het zaak om een universeel datamodel te ontwikkelen en een complete architectuur uiteen te zetten.
Net zoals er afspraken zijn hoe je binnen de organisatie met elkaar communiceert, zijn er afspraken en structuur nodig over hoe je omgaat met data. Deze zijn er vaak al op strategisch vlak, maar moeten dus afzakken naar operationeel niveau en gelijk worden getrokken met integratieafspraken. Hiermee creëer je één werkelijkheid. Door data vervolgens vanuit een centraal punt beschikbaar te stellen aan applicaties binnen de hele organisatie, is de toegevoegde waarde van analytics ook in de operatie te gebruiken. En zo zet je de utopie van een datagedreven organisatie om in realiteit.
Matthijs Vogt, dataplatform-architect Ilionx
