De gevaren van datasilo’s: inzichten van een datawetenschapper

Te midden van de snelle technologische ontwikkelingen zijn data de levensader die innovatie stimuleert, cruciale beslissingen ondersteunt en bedrijven vooruit helpt.

Het is de sleutel tot het ontsluiten van inzichten, het spotten van trends en het verkrijgen van een concurrentievoordeel. Maar wat gebeurt er als deze onschatbare hulpbron wordt opgesloten in verspreide, ontoegankelijke zakken binnen een organisatie? Dit is waar het concept van datasilo’s in het spel komt en het is een uitdagende taak voor data scientists om mee om te gaan.

Stel je een organisatie voor waar gegevens in afzonderlijke vakken zijn opgedeeld, waardoor deze ontoegankelijk worden voor degenen die er baat bij zouden kunnen hebben. Verschillende afdelingen hebben hun eigen datasystemen, formaten en opslagprocedures, wat resulteert in een gefragmenteerde en inefficiënte dataomgeving.

Voor data scientists is het extraheren van zinvolle en bruikbare inzichten uit deze gegevens en het navigeren door deze ingewikkelde en complexe taak analoog aan het werk van een detective: proberen een puzzel samen te stellen met ontbrekende elementen verspreid over verschillende kamers.

Dit gefragmenteerde data-ecosysteem belemmert hun vermogen om alomvattende conclusies te trekken ernstig, waardoor uiteindelijk hun vermogen om goed geïnformeerde beslissingen te nemen wordt beperkt.

De bredere impact van datasilo’s op een organisatie is diepgaand. Inefficiënties komen bijvoorbeeld voort uit verspreide, gedupliceerde en inconsistente gegevens. Effectieve besluitvorming, essentieel voor elke succesvolle organisatie, is sterk afhankelijk van toegankelijke en actuele gegevens. Wanneer gegevens echter binnen deze silo’s vastzitten, zijn beslissingen vaak gebaseerd op onvolledige en soms verouderde informatie.

De oplossing ligt in data-integratie – een strategische noodzaak. Door deze datasilo’s te vernietigen en een verenigd data-ecosysteem te creëren, stellen organisaties zichzelf in staat het volledige potentieel van hun data-assets te benutten, wat uiteindelijk leidt tot beter geïnformeerde keuzes en efficiëntere bedrijfsvoering.

Oorzaken en gevolgen van datasilo’s

Het begrijpen van datasilo’s is van cruciaal belang om de schadelijke impact ervan op organisaties en data scientists zichtbaar te maken. Datasilo’s zijn in wezen geïsoleerde data packets binnen een organisatie, vaak afkomstig van verschillende afdelingen die gebruik maken van diverse softwaresystemen, formaten en opslagmethoden.

Deze silo’s ontstaan doorgaans als gevolg van organisatiestructuren, verouderde systemen of een gebrek aan gestandaardiseerde gegevensbeheerpraktijken.

De gevolgen van datasilo’s zijn verstrekkend en kunnen de vooruitgang aanzienlijk belemmeren.

Ten eerste belemmeren ze de toegang tot gegevens, waardoor waardevolle informatie wordt geblokkeerd en efficiënt gegevensgebruik wordt belemmerd.

Ten tweede lijden de gegevenskwaliteit en -nauwkeurigheid doordat gegevens gedupliceerd en inconsistent zijn tussen silo’s, waardoor het vertrouwen in de informatie afneemt.

Ten slotte belemmeren datasilo’s de besluitvorming door de toegang tot uitgebreide en actuele gegevens te beperken, waardoor organisaties gedwongen worden te vertrouwen op onvolledige informatie voor cruciale keuzes.

Voor data scientists zijn deze barrières vergelijkbaar met het navigeren door een doolhof met gesloten deuren, waardoor het verkrijgen van waardevolle inzichten een uitdaging wordt. Het begrijpen van de oorzaken en gevolgen van datasilo’s is de eerste stap in de richting van het wegnemen van deze barrières en het adopteren van een datagestuurde cultuur die organisaties en data scientists in staat stelt hun datamiddelen volledig te benutten.

Gegevenssilo’s in de echte wereld verwijderen

Als stad in de Amerikaanse staat Washington werd Tacoma geconfronteerd met efficiëntieproblemen als gevolg van gegevenssilo’s in zijn 25 afdelingen. Ontoereikende toegankelijkheid en rapportage van gegevens, samen met vertraagde besluitvormingsprocessen, waren voor de stad aanleiding om de Data Cloud van Snowflake te adopteren.

De stad heeft de gegevens uit 700.000 ongelijksoortige tabellen uit de silo gehaald, waardoor miljarden rijen in het resourceplanningsysteem SAP zijn opgenomen en het equivalent van 10 miljard rijen aan gegevens is ontsloten.

Honderden gebruikers in stadsafdelingen maken nu gebruik van deze gegevens in visualisaties in Tableau om de impact op interne activiteiten en burgers te bekijken.

Toen COVID-19 toesloeg, kon de stad een dashboard creëren met behulp van de klant- en factuurgegevens om een holistisch beeld van de kiezers te krijgen. Het wilde proactief contact kunnen opnemen met burgers wier energierekening mogelijk een probleem zou kunnen zijn en tijdig hulp kunnen bieden.

In het verleden zou het leiderschapsteam een crisis reactief hebben aangepakt door burgers algemene brieven te sturen. Deze keer kon het openbaar nutsbedrijf van de stad grotere financiële en factureringsinzichten bieden aan de consumenten van stroom-, water- en milieudiensten, waardoor de hoeveelheid tijd die nodig was om ongelijksoortige bronnen met elkaar te verbinden drastisch werd verminderd en verouderde gegevens werden geëlimineerd.

Strategieën om data scientists te versterken in data-integratie

Data-integriteit is cruciaal voor de rol van een data scientist, en daarom is het ontmantelen van datasilo’s belangrijk. Data scientists hebben toegang nodig tot diverse datasets om allesomvattende analyses uit te voeren en waardevolle inzichten te verkrijgen. Doorgaans kunnen data-integratietaken worden gestroomlijnd via verschillende strategieën, zoals data governance, het gebruik van geavanceerde data-integratietools en  het bevorderen van cross-functionele samenwerking.

Databeheer is van cruciaal belang bij het vergemakkelijken van de toegang, het begrip en het effectieve gebruik van data door data scientists. Door transparante raamwerken en praktijken voor databeheer op te zetten, stellen organisaties data scientists in staat zich te concentreren op analyse in plaats van tijdrovend datageworstel, waardoor uiteindelijk hun efficiëntie en het kaliber van hun inzichten wordt vergroot.

Bovendien stroomlijnt het gebruik van geavanceerde data-integratietools en -platforms het proces van het integreren van data uit meerdere bronnen, waardoor de tijd die wordt besteed aan datavoorbereiding wordt verminderd en data scientists in staat worden gesteld hun inspanningen te wijden aan modellering en analyse.

Bovendien kunnen data scientists fungeren als katalysator voor het bevorderen van cross-functionele samenwerking binnen organisaties. Door inzichten en bevindingen te delen, overbruggen ze de communicatiekloven tussen afdelingen, cultiveren ze een cultuur van datagestuurde besluitvorming en bevorderen ze het afbreken van silo’s, waardoor adequate gegevensuitwisseling en -gebruik tussen teams wordt gewaarborgd. Deze strategieën stellen data scientists in staat om het succes van organisaties substantieel te beïnvloeden, waardoor hun cruciale rol wordt onderstreept bij het overwinnen van datasilo’s en het stimuleren van inspanningen op het gebied van data-integratie.

Vaardigheden voor data scientists in data-integratie

Data scientists spelen een cruciale rol bij data-integratie en maken gebruik van hun expertise op het gebied van data-analyse, -manipulatie en -interpretatie. Ze werken samen met multifunctionele teams om strategieën voor data-integratie te definiëren, zodat de data toegankelijk, schoon en klaar voor analyse zijn. Bovendien bevorderen ze data governance-praktijken en selecteren ze geschikte integratietools en -platforms, wat resulteert in een verbeterde datakwaliteit en het onthullen van het datapotentieel van een organisatie.

Data scientists moeten een veelzijdige vaardigheden ontwikkelen om in deze rol uit te blinken. Vaardigheid in programmeertalen zoals Python en R is essentieel voor datamanipulatie en -transformatie. Sterke data-engineeringvaardigheden maken de constructie van data pipelines mogelijk voor een naadloze datastroom.

Bovendien garandeert een diepgaand inzicht in de principes en praktijken van databeheer compliance en gegevens van hoge kwaliteit. Bekendheid met moderne data-integratietools zoals Apache NiFi, Talend of Informatica is cruciaal voor een efficiënte integratie.

Ten slotte moeten data scientists datavisualisatievaardigheden gebruiken om inzichten te communiceren en een datagestuurde cultuur effectief te bevorderen.

De bovengenoemde platforms faciliteren data-integratie en visualisatie, waardoor de verkenning en communicatie van inzichten uit diverse datasets mogelijk wordt. Door het verzamelen, transformeren en distribueren van data te stroomlijnen, verbeteren ze de toegankelijkheid en datakwaliteit, waardoor data scientists weloverwogen beslissingen kunnen nemen en datasilo’s effectief kunnen afbreken.

Uitdagingen bij het doorbreken van datasilo’s

Het aanpakken van datasilo’s brengt uitdagingen met zich mee, waaronder datafragmentatie en weerstand tegen verandering. Het benadrukken van gegevensprivacy en -beveiliging is essentieel om gevoelige informatie te beschermen. Continue monitoring en onderhoud van inspanningen op het gebied van data-integratie voorkomen de vorming van nieuwe silo’s en zorgen voor een optimale functionaliteit van datapijplijnen.

Het prioriteren van deze aspecten is van cruciaal belang bij het overwinnen van datasilo’s, waardoor organisaties door complexiteiten kunnen navigeren en tegelijkertijd de data-integriteit en toegankelijkheid kunnen behouden.

Conclusie

Datasilo’s vormen uitdagingen voor organisaties en data scientists. Voorbeelden uit de praktijk benadrukken deze problemen, maar oplossingen als data governance, integratietools en samenwerking bieden hoop.

Data scientists kunnen het voortouw nemen bij het afbreken van silo’s en het bevorderen van datagestuurde beslissingen. Er zijn proactieve inspanningen nodig om deze uitdaging aan te pakken, omdat naadloze data-integratie een transformatief potentieel voor succes biedt.