Vat dit blogbericht samen met:
Data wordt steeds meer gezien als de basis van de nieuwe industrie en economie. Maar data alleen is niet voldoende om zakelijke resultaten te behalen. Data moet worden samengevoegd met behulp van sterke analyseframeworks, en alleen zo'n robuust framework kan de kloof tussen data, inzichten en zakelijke resultaten overbruggen.
De sleutel tot een succesvolle data-analysestrategie ligt in het investeren in een sterke data-analysepipeline.
Bouw fenomenale datapijplijnen.
Succesvol omgaan met data begint met een solide strategie, en onze data-analyseconsultants staan klaar om u daarbij te helpen.
NEEM CONTACT OP Door te investeren in krachtige data-analysepipelines kunnen bedrijven data omzetten in bruikbare inzichten die betere beslissingen mogelijk maken en de winstgevendheid verbeteren, terwijl tegelijkertijd de datakwaliteit en -integriteit worden gewaarborgd. Dit omvat ook datacatalogisering, metadata-beheer en dataherkomst voor databeheer.
Volgens het IDC CXO-onderzoek uit het eerste kwartaal van 2020 gaf 87% van de CXO's aan dat het transformeren naar een intelligentere onderneming hun prioriteit is voor de komende vijf jaar. (Bron: IDC CXO-onderzoek, eerste kwartaal 2020)
Hoewel de economische indicatoren een klap hebben gekregen door de recessie als gevolg van de pandemie, verwacht 25% van de respondenten in de enquête van IDC en Qlik dat de uitgaven aan oplossingen voor databeheer en -analyse op korte termijn zullen blijven toenemen.
Nog eens 26% gaf aan dat de uitgaven op korte termijn gelijk zouden blijven aan hun begroting, terwijl de rest een daling verwacht.
Vraag: Heeft uw organisatie de afgelopen 12-18 maanden een van de volgende acties ondernomen?
Ruim 60% van de organisaties gaf aan aanzienlijke uitdagingen te ondervinden op de volgende gebieden:
Investeren in de juiste technologie om data te genereren.- De waarde van gegevens beoordelen
- Het identificeren van waardevolle gegevensbronnen – vaak vanwege het ontbreken van een gegevenscatalogus.
Een combinatie van menselijke expertise en machine learning moet worden gebruikt om elke stap te monitoren en ervan te leren, en om de pipeline te optimaliseren. Dit biedt de mogelijkheid om resultaten te verklaren en de pipeline sneller aan te passen aan veranderingen in de externe omgeving.
Een zesstappenplan om hun datapipeline te optimaliseren en maximaal rendement te halen uit hun analyses.
- Investeer in technologische oplossingen om elke stap in het data-naar-inzichten-traject aan te pakken.
- Stel een team samen van experts op het gebied van data, analyses, IT en bedrijfsvoering.
- Zorg ervoor dat data-architecten, data-engineers, businessanalisten, datawetenschappers, ontwerpers en ontwikkelaars samenwerken om agile pipelines te creëren die de basis vormen voor de nieuwe generatie bedrijfsintelligentie.
- Optimaliseer elke fase van de datapipeline om de algehele voordelen te maximaliseren.
- Ontwerp een pipeline die inspeelt op snel veranderende data-architecturen en cloudtechnologieën, en tegelijkertijd de nodige flexibiliteit biedt om deze nieuwe innovaties in te zetten voor concurrentievoordeel.