Data en datagedreven werken

Oplossingen, leveranciers en informatie om een datagedreven organisatie te worden

 

 

 

3 onmisbare bronnen

Meer weten over data? Download ‘Alles over DATA & AI – Update’
Data oplossing zoeken? Deze data experts helpen je op weg!
Op de hoogte blijven? Schrijf je in voor de ICT nieuwsbrief

 

 

 
KENNISMAKING

Wat is data en waarom is het belangrijk?

 

Wat is data?

Data bestaat uit alle soorten gegevens in en rond je organisatie die een weergave zijn van feiten. Daaronder vallen klantgegevens, gegevens uit je boekhouding, informatie via je website, bestelgegevens, offertes, productdocumentatie, meetwaarden uit jullie productieproces, e-mails, social media contacten, notulen en meer. Alles wat in getallen, tekst, beeld of geluid in digitale vorm iets zegt over een aspect van je organisatie of bedrijfsproces, is te beschouwen als data. Data gebruik je om beslissingen en strategieën mee te onderbouwen.

 

Wat maakt data belangrijk?

Door de analyse van data krijg je inzicht in klantgedrag, markttrends, prestaties en financiële patronen. Hierdoor kan je jullie producten en diensten beter afstemmen op de behoeften van klanten, de operationele efficiëntie verbeteren en risico’s vermijden. Data kan je ook gebruiken om gepersonaliseerde marketingstrategieën te ontwikkelen. Dit kan resulteren in betere klantrelaties en hogere verkoopresultaten. Data is inmiddels essentieel om als bedrijf te kunnen blijven concurreren in een omgeving die steeds verder digitaliseert.

 

 

Wat zijn de kenmerken van data?

Iedere organisatie heeft bij de uitvoering van activiteiten te maken met data en daardoor ook met het verzamelen, verwerken en opslaan ervan. Goed en betrouwbaar databeheer of data management is dan ook noodzakelijk. Een aantal kenmerken van data:

• Gestructureerd en ongestructureerd – Bedrijfsdata kan zowel gestructureerd (eenvoudig te organiseren in tabellen of databases) zijn als ongestructureerd (teksten, afbeeldingen, video’s).
• Big Data – Hele grote datasets vereisen big data technologie om te beheerd en geanalyseerd te kunnen worden.
• Tijdsgebonden – Data heeft vaak een tijdcomponent, die cruciaal is voor trendanalyses en periodieke aanpassingen.
• Dynamisch – Data verandert voortdurend, omdat nieuwe gegevens worden verzameld en oude gegevens worden bijgewerkt of verwijderd.
• Vertrouwelijk – Veel bedrijfsdata is privacygevoelig en vereist beveiliging voor het waarborgen van privacy en compliance met wetten en regelgeving.
• Geïntegreerd – Data komt vaak uit verschillende bronnen en moeten geïntegreerd worden om een compleet beeld van de bedrijfsvoering te geven.
• Kwalitatief en kwantitatief – Data kan zowel beschrijvende (kwalitatieve) als numerieke (kwantitatieve) aspecten bevatten.
• Voorspellend – Data kan worden gebruikt voor voorspellende analyses, waarbij je modellen ontwikkelt om toekomstige trends en gedragingen te voorspellen.
• Actiegericht – Uiteindelijk verzamel je data met het doel om actie te ondernemen. Data biedt je inzichten die je helpen om beslissingen te nemen en je strategie aan te passen.

 

Welke kansen biedt data?

De hoeveelheid digitale gegevens en de beschikbaarheid ervan neemt steeds verder toe. Je genereert intern data, als je voor je bedrijfsprocessen gebruik maakt van ERP software, CRM software of andere IT systemen. Je krijgt toegang tot steeds meer data, omdat je gebruikt maakt van slimme apparaten. En er zijn steeds meer digitale gegevens beschikbaar, omdat je communiceert via digitale kanalen, zoals websites, e-mail of social media. Grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data vermenging zich tot wat we big data noemen.

De vraag is wat je organisatie met al deze data kan en hoe je je organisatie en systemen zo inricht dat je er in de bedrijfsvoering optimaal gebruik van kan maken. Data management, data analytics en business intelligence bieden je de oplossingen daarvoor. Het goed toepassen van data kan de kwaliteit, effectiviteit en winstgevendheid van je organisatie verhogen. Door data op een goede manier te gaan gebruiken, zet je de digitale transformatie van je organisatie in gang. Datagedreven werken is dan ook een belangrijke ambitie van een sterk toenemend aantal bedrijven en organisaties.

 

 

 

Steeds meer data beschikbaar

Bedrijven doen steeds meer communicatie en transacties online: klantinteracties, productverkoop, het opnemen van orders, nieuwsbrieven aan klanten of persoonlijke marketing, alles gebeurt in toenemende mate via internet. Intern verlopen in organisaties ook steeds processen digitaal. Medewerkers maken gebruik van laptops, tablets en smartphones en bijna ieder onderdeel van je bedrijfsproces wordt ondersteund door bedrijfssoftware en IT systemen.

Het grootste deel van alle interne en externe communicatie verloopt digitaal, zoals via e-mail, websites, apps en social media. Deze steeds verdere digitalisering van bedrijven heeft niet alleen de manier van communicatie met werknemers en klanten veranderd, het levert ook steeds meer waardevolle data op.

 

 
VERDIEPING

Wat kan je met data en wat is big data?

 

Van data naar informatie

Zonder structuur of context is data niet meer dan een verzameling gegevens. Het bevat nog geen informatie. Pas als de context, betekenis en samenhang van data duidelijk is, kan je deze interpreteren en is de data inzetbaar als informatie voor het optimaliseren van bedrijfsprocessen of het nemen van beslissingen. Goed databeheer (data management) is essentieel voor het op tijd beschikbaar hebben van de juiste data. Pas met data analytics en business intelligence maak je van deze data waardevolle informatie.

 

Data management

Data management is nodig voor het veilige en betrouwbare beheer van gegevens, content en documenten in alle door jullie gebruikte systemen en applicaties. Content management en document management kan je dus ook beschouwen als vormen van data management. Gaat het om grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen, dan spreken we over big data.

Data management gaat over de vraag hoe je omgaat met alle data en hoe je deze opslaat, beveiligt, verbetert en weer beschikbaar maakt. Thema’s die onder data management vallen zijn enterprise data management, master data management, datakwaliteit, dataveiligheid, data governance, datamigratie en dataopslag, waaronder datawarehouses. Lees hier meer over data management.

 

Data analytics

Als je over betrouwbare data beschikt, kan je deze analyseren en daar conclusies aan verbinden. Deze conclusies zijn bruikbaar voor het verkrijgen van inzichten en het nemen van beslissingen. Data geeft je zo antwoorden op vragen over het rendement op investeringen, geeft je inzage in salesprocessen en verklaart je winst- en verliescijfers. Daarnaast kan de analyse van data je helpen bij het optimaliseren van je logistiek of vertelt het je waar commercieel de beste kansen voor jullie liggen. Dit is het terrein van data analytics en verwante thema’s zoals data science, datavisualisatie, rapportagesoftware, dashboards, business intelligence en artificial intelligence. Lees hier meer over data analytics.

 

Wat is big data?

Big data is het gevolg van het feit dat er op steeds meer plaatsen en momenten, steeds meer gegevens worden vastgelegd en beschikbaar zijn. De bronnen daarvan zijn divers en de data is zowel gestructureerd als ongestructureerd. Als het mogelijk is dat je verbanden kan leggen tussen al die verschillende soorten data, kan dat je nieuwe inzichten geven in marktkansen, klantgedrag en brancheontwikkelingen. Maar ook in maatschappelijke, economische, financiële, commerciële of politieke trends. Big data gaat over het verkrijgen van informatie uit een grote hoeveelheid data, die afkomstig is uit een groot aantal verschillende bronnen.

 

 

 

Hoe herken je big data?

Big data is een algemeen begrip voor de enorme toename van de hoeveelheid data die beschikbaar komt via IT systemen, slimme apparaten (internet of things) en online activiteiten, zoals websites, zoekmachines, webshops en social media. Alles wat hierbij gegenereerd wordt in de vorm van digitale gegevens, valt onder big data. Als data opgeslagen kan worden in tabelachtige structuren, dan is er sprake van gestructureerde data. Alle andere data heeft eigen, specifieke eigenschappen en laat zich vaak niet eenvoudig in een standaard tabelachtige database vastleggen. Dit is ongestructureerde data. Kenmerken van big data zijn:

• De hoeveelheid data kan enorm groot zijn.
• Het uitgangspunt is dat daarin veel nuttige informatie besloten zit.
• Het bevat zowel gestructureerde als ongestructureerde data.
• Het moet beschikbaar en bruikbaar kunnen zijn voor analyses en conclusies.

 

Waarom is big data belangrijk?

Het tijdig kennen van trends, ontwikkelingen en specifieke kentallen biedt je op de meeste commerciële, economische, maatschappelijke of politieke terreinen houvast bij het nemen van beslissingen. Het stelt je in staat tijdig te anticiperen op veranderend gedrag of nieuwe situaties. In het verleden was daarvoor bijna altijd gericht onderzoek nodig. Dankzij grote hoeveelheden data is dat nu niet altijd meer nodig, big data levert de gewenste managementinformatie.

 

Gestructureerde en ongestructureerde data

Data bestaat in gestructureerde en ongestructureerd vorm. Van gestructureerde data is sprake als de gegevens geordend, gerubriceerd en eenvoudig traceerbaar zijn opgeslagen in systemen en databases. Dit is bijvoorbeeld het geval bij data van ERP of CRM software. Data die nog ‘verstopt’ zit in tekstbestanden, documenten, berichten, beeld of geluid, wordt aangeduid als ongestructureerde data. De grootste toename van data in de afgelopen en komende jaren betreft vooral ongestructureerde data.

 

Dynamische en statische data

Er is ook onderscheid tussen dynamische en statische data. Dynamische data is actueel en gebruikt je dagelijks in je bedrijfsprocessen. Je past deze data toe voor bijvoorbeeld de verwerking van bestellingen, bij de dagelijkse productieprocessen en in je marketing en sales. Statische data betreft data waarmee je terug kan kijken, analyses kan doen of kan aantonen dat je aan wettelijke verplichtingen voldoet.

 

Opslag en analyse van data

Er zijn veel mogelijkheden van dataopslag en de kosten ervan zijn relatief laag. Je wordt hierdoor nauwelijks gehinderd om veel data te bewaren, om te archiveren of voor latere analyses. Omdat data ook gegevens van externe partijen kunnen betreffen, zoals klanten, leden of leveranciers, gelden er wettelijke verplichtingen omtrent de zorgvuldigheid en veiligheid waarmee je data beheert. Onder andere de AVG is hiervoor bedoeld. Data security vraagt daarom veel aandacht, evenals datakwaliteit, wat ervoor moet zorgen dat je data betrouwbaar en bruikbaar blijft. Data management is gericht op deze onderwerpen.

 

 
DATAGEDREVEN WERKEN

Hoe word je een datagedreven organisatie?

 

Wat is een datagedreven organisatie?

Datagedreven organisaties zijn bedrijven die hun handelen en beslissingen baseren op kennis en inzichten die door het analyseren van data verkregen zijn. Daarbij maakt het niet uit hoe groot de organisatie is. Ieder bedrijf kan data zinvol gebruiken voor het nemen van beslissingen of het verbeteren van processen. Datagedreven organisaties kenmerken zich door het doorlopend zoeken naar nieuwe manieren om meer waardevolle data beschikbaar te krijgen, de kwaliteit ervan te optimaliseren en deze data nog beter te gebruiken.

Voor jonge bedrijven is de stap naar datagedreven werken meestal niet groot. Voor langer bestaande, conventionele organisaties vereist het een cultuuromslag, die groot kan zijn. Bedrijven met een toekomstvisie, waarin data en digitale transformatie een belangrijke rol spelen, zien de ontwikkelingen rondom data management en data analytics als aanleiding hier snel plannen voor te maken. Uitstel om met datagedreven werken aan de slag te gaan, kan leiden tot steeds grotere en onoverbrugbare achterstanden op organisaties die al langer het belang zien van data en datagedreven werken. Concurrentieposities verzwakken hierdoor.

 

 

 

Waaruit bestaat datagedreven werken?

Om datagedreven werken succesvol te implementeren is het noodzakelijk dat het concept van datagedreven werken door je gehele organisatie doorgevoerd wordt. Omdat dit een heel andere manier van denken en organiseren vereist, moet er bijna altijd binnen een organisatie een grote cultuuromslag plaatsvinden. Pas als iedereen binnen je organisatie datagericht denkt en werkt, wordt het meeste uit de beschikbare data gehaald en kan je beter onderbouwde beslissingen nemen.

Als datagedreven organisatie neem je beslissingen op basis van feiten. Deze feiten zijn in de vorm van data door de tijd heen verzameld, al dan niet door je eigen systemen. Uit grote hoeveelheden ruwe informatie worden objectieve conclusies getrokken. Als in je organisatie datagedreven gewerkt wordt, erkent iedere medewerker de potentiële waarde van data en streven zij allemaal naar het nemen van op data gebaseerde beslissingen.

 

Wat zijn de voordelen van datagedreven werken?

Datagedreven werken biedt je meerdere voordelen. Je kan snel en adequaat reageren op veranderingen binnen en buiten je organisatie, omdat via analyses op de toekomst vooruitgedacht kan worden. Daarnaast zorgt het er voor dat benodigde informatie altijd snel voor je beschikbaar is en dat beslissingen door data onderbouwd worden. Het beleid van je organisatie verbetert hierdoor. Op data gebaseerde beslissingen zijn dan ook aanzienlijk betrouwbaarder dan beslissingen die niet op data gebaseerd zijn.

Je beslissingen worden niet meer genomen onder invloed van emoties en vooroordelen, maar zijn terug te brengen tot heldere en onbetwistbare feiten. Met behulp van een datagedreven aanpak kunnen ook beperkende factoren binnen je organisatie en activiteiten gevonden worden. Ook stelt data je in staat om verschillende bedrijfsprocessen te automatiseren. Een datagedreven werkwijze heeft zowel meer resultaat als minder kosten tot gevolg. Aan twee kanten zijn er voordelen.

 

Waarom een datagedreven organisatie worden?

Naarmate data steeds belangrijker wordt, zal je organisatie steeds hogere eisen aan inzichten en rapporten en aan de kwaliteit en nauwkeurigheid van de onderliggende data. Hoewel het eenvoudig klinkt, slagen veel organisaties er niet in om de juiste mensen toegang te geven tot de juiste data en om ervoor te zorgen dat deze data schoon en betrouwbaar is.

In veel bedrijven komen nog data-eilanden voor en is de afhankelijkheid van IT’ers groot als beschikbare data omgezet moet worden in waardevolle informatie. Dit beperkt organisaties om snel te transformeren en écht datagedreven te worden. Het toont aan dat je organisatie niet succesvoller kan worden door alleen te vertrouwen op data en technologie. Het is ook belangrijk om de juiste cultuur te handhaven en om het gebruik van data op de juiste manier in je organisatie te promoten.

 

Hoe word je een datagedreven organisatie?

Er zijn vijf aspecten die een rol spelen bij het transformeren tot een datagedreven organisatie:

Bedrijfscultuur
Een datagedreven organisatie begint met de juiste denkwijze van iedereen binnen de organisatie. Managementbeslissingen worden in een datagedreven organisatie met behulp van data analyse en zonder aannames en vooroordelen op een rationele manier genomen. Daarmee kan het lijken alsof de rol van een leidinggevende kleiner wordt, maar dat is niet zo. Een succesvolle datagedreven organisatie vereist een goede mix data en bestuurlijke inzichten. Het datagedreven beslissen wordt daarom ook wel ‘data informed beslissen’ genoemd, omdat de beslissingen zelf uiteindelijk alsnog met helder verstand en kennis van zaken door mensen genomen moeten worden.

Het toepassen van deze werkwijze vergt vaak een grote cultuuromslag. Veel organisaties laten hun data-ambities daarom varen, als de cultuurverandering moeizamer blijkt te verlopen, dan aanvankelijk werd gedacht. Het verdient de voorkeur om de nieuwe manier van werken geleidelijk en op kleine schaal te introduceren. Zo worden je medewerkers overtuigd van de potentie van data en datagedreven werken, zonder overweldigd te worden door een stortvloed aan nieuwe informatie.

Datakennis
Het uitvoeren van betrouwbare analyses vereist specialistische kennis. Een datagedreven organisatie beschikt daarom vaak over verschillende datawetenschappers (data scientists) en data analisten. Het is de taak van een datawetenschapper om er voor te zorgen dat data altijd beschikbaar is en de kwaliteit van de beschikbare gegevens voortdurend verhoogd wordt. Een datawetenschapper is een deskundige als het gaat om het vergaren en verwerken van nieuwe informatie voor een database. Zijn of haar kennis bestaat niet alleen uit het soft- en hardwaregedeelte, maar betreft ook voor een aanzienlijk deel het privacy-aspect van data. Ook heeft een datawetenschapper in veel gevallen de ruimte voor onderzoek naar nieuwe en verbeterde analysetechnieken.

Uitgebreide analyses binnen een organisatie worden gedaan door data analisten. Een data analist heeft als doel waardevolle inzichten te verwerven op basis van de beschikbaar gestelde gegevens. Analisten zetten de uitkomsten van hun analyses om in concrete aanwijzingen voor medewerkers van je organisatie. Tevens wordt in toenemende mate verwacht dat ook andere medewerkers over basiskennis van data analyse beschikken, zodat zij in ieder geval alle analyses kunnen begrijpen en in sommige gevallen zelfstandig in staat zijn om eenvoudige analyses uit te voeren.

Datatools
Er is een groot aanbod van oplossingen om waardevolle inzichten te verkrijgen uit data, van dashboards tot analysetools. Waar dashboards informatie visualiseren en analysetools complexe, niet direct voor de hand liggende verbanden proberen te vinden, kunnen waardevolle ontdekkingen bij kleinschaligere projecten ook al gedaan worden met een hele gangbare programma zoals Excel. Voor iedere organisatie is een datatool beschikbaar die aansluit bij de specifieke eisen. Daar zijn niet per definitie hoge kosten aan verbonden. Er zijn op de markt diverse betaalbare en zelfs gratis opties beschikbaar.

Data architectuur
Het is voor je als datagedreven organisatie van belang om te weten welke informatiebehoefte er is (op welke vragen wil je antwoord?) en over welke data je kunt beschikken. De zogeheten data architectuur die daarvoor nodig is, is onderdeel van de ondernemingsarchitectuur, die aangeeft hoe je organisatie in de basis idealiter hoort te opereren. Belangrijk is om te streven naar een data architectuur die zich laat aanpassen op de grootte van je informatievraag en het informatieaanbod. Voor verschillende doeleinden, zoals data analyse en datavisualisatie zijn er verschillende opslagtechnieken beschikbaar, van datalakes tot datawarehouses.

Steun van het management
Het is erg belangrijk dat er genoeg draagvlak is binnen het management en de directie van je organisatie. Zonder hun steun kan een succesvolle overstap naar datagedreven werken niet gemaakt worden. Het is van belang dat het management beschikt over voldoende kennis over data, data management en data analytics. Alleen met goede data kunnen goede strategische beslissingen genomen worden. Vaak maakt een chief data officer (CDO) onderdeel uit van het bestuur. Deze bevordert de positie van data en datagedreven werken binnen de organisatie. De CDO is verantwoordelijk voor alle aspecten van datagebruik binnen de organisatie.

 

Implementatie van datagedreven werken

Voor de implementatie van datagedreven werken zijn meerdere aspecten van belang. Zo zal je eerst moeten bepalen wat jullie met alle data willen doen. Alleen vanuit duidelijkheid, transparantie en begrip kan je data effectief gebruikt worden. je begint met te inventariseren wat je al met je data doet en hoe je dit kunt verbeteren en uitbreiden. Dit is bijvoorbeeld het volgen van belangrijke KPI’s of het maken van budgetten. Daarbij is het belangrijk dat het past bij de doelen van elke afdeling, zodat het kan worden omgezet in uitvoerbare taken.

 

 

Manieren om datagedreven te worden

Zodra je een visie hebt op het verzamelen en gebruiken van je data, is het tijd om de stakeholders in je project te betrekken. Het kan zijn dat rapporten op managementniveau worden uitgevoerd, maar het is essentieel om vanaf het begin op te bouwen. Probeer daarom medewerkers in je hele organisatie te betrekken. Dit zijn enkele van de meeste effectieve manieren om datagedreven besluitvorming in je bedrijf te integreren:

Betrek tijdig de gebruikers
Het is belangrijk om in een vroeg stadium de juiste eindgebruikers in je project te betrekken. Niemand is in een betere positie om operationele data te selecteren, beoordelen en valideren dan de managers die verantwoordelijk zijn voor hun activiteiten en het personeel van dat exacte bedrijfsonderdeel. Zij begrijpen wat er werkelijk gebeurt en kunnen helpen om de nauwkeurigheid en de data input te verbeteren. Naarmate zij meer verantwoordelijk worden voor de datakwaliteit, zullen deze eindgebruikers ook een beter begrip krijgen van hoe deze wordt verwerkt en wat de resulterende output betekent. Dit zal ook een positief effect hebben op andere belangrijke managementrapportages die gebruik maken van deze datasets. Het invoeren van nauwkeurige en bruikbare data wordt de norm, net als het constructief gebruiken van de resultaten.

Focus op toegankelijkheid
Je moet investeren in trainingen om eindgebruikers te helpen data te begrijpen en toegankelijk te maken. Stakeholders moeten weten wat data is, hoe deze wordt verwerkt of getransformeerd en waar ze de data kunnen vinden. Traditioneel gezien is het de taak van IT teams om op te treden als poortwachters en beheerders van jullie data. Naarmate data echter steeds relevanter wordt in de gehele organisatiestructuur van een bedrijf, is het niet langer afdoende om het beheer in handen te geven van een enkeling of beperkte groep.

Eindgebruikers moeten gegevens kunnen inzien en zelfs kunnen wijzigen waar en wanneer zij die nodig hebben. Dit werpt nieuwe problemen op met betrekking tot integriteit en nauwkeurigheid, dus het is noodzakelijk om data op de reis door je organisatie te volgen. Elke oplossing moet daarom een ‘chain of custody’ weergeven vanaf het punt van invoer, via verwerking tot aan de eindbestemming in een rapport, prognose of boardroomgesprek. Dit geeft eindgebruikers meer zekerheid om data te kunnen vertrouwen, in de wetenschap dat deze ook nauwkeurig en traceerbaar is. Het maakt het ook gemakkelijker en handiger voor belanghebbenden om toegang te krijgen tot data en moedigt hen aan om deze in hun dagelijkse werk te gebruiken.

Vergroot betrokkenheid en begin met slimme workflows
Door het juiste beleid en de juiste processen te implementeren, kunnen stakeholders worden aangemoedigd om nauwkeurige data in te voeren die wordt gebruikt door de rest van je bedrijf. Dit is vooral belangrijk voor als je opereert vanuit meerdere locaties en data gebruikt voor een tal van functies.

Door de manier waarop data door organisaties stroomt te ontwerpen, is het mogelijk om de betrokkenheid van gebruikers actief te stimuleren. Een voorbeeld is de eis dat het ene regionale kantoor data moet invoeren voordat het door de volgende kan worden ingezien. Deze benadering vereist dat eindgebruikers de eigenaar worden van hun data en het hen kan helpen begrijpen dat hun inbreng niet geïsoleerd is. In plaats daarvan wordt het verzamelen, verwerken en gebruiken van data een oefening in samenwerking.

Stimuleer betrokkenheid met bruikbare output
Het is niet genoeg om je gebruikers alleen via een proces met de data te betrekken. Stimuleren kan dan een grote rol spelen. Inputverplichtingen en eigendom kunnen de aandacht van een gebruiker enige tijd vasthouden, maar de hele betrokkenheid kan nog verder worden vergroot door nuttige informatie terug te geven aan de gebruiker.

Het valideren van tranches data is op zich geen bijzonder lonende taak. Maar als nuttige statistieken (zoals KPI’s die voor hun project worden gebruikt) en output in hetzelfde systeem worden geleverd, kunnen gebruikers hun verplichtingen op het gebied van databeheer nakomen en tegelijkertijd er iets voor terugkrijgen. Het speelt allemaal in op het verhaal dat het gebruikers gemakkelijker wordt maakt om hun functies te vervullen. Je kan ze motiveren om te deel te nemen aan het hele proces.

 

 

 

 
DATA EXPERTS

Data oplossingen, specialisten en adviseurs

 

Overzicht van specialisten en adviseurs

Specialisten op het gebied van data kunnen je helpen met het kiezen en implementeren van verschillende soorten dataoplossingen en het geven van advies hierover. Voorbeelden hiervan zijn oplossingen voor data analytics, databasebeheer, data migratie, data integratie en de implementatie van een data warehouse of big data platform. Betrek ze zo vroeg mogelijk in je project bij keuzes en maak optimaal gebruik van hun kennis en ervaring.

 

 
MEER DATA

Lees verder over data en dataoplossingen

 

Volg de belangrijkste ontwikkelingen rond data en datagedreven werken voortaan via de ICT nieuwsbrief.

 

Ook interessant

Data management
Data analytics
Business intelligence
Artificial intelligence
Digitale transformatie
Dataopslag
Data security
Enterprise content management (ECM)
Document management (DMS)
Enterprise information management (EIM)