Data als een Service (DaaS)
Alles over data producten en data interactie
Wat is DaaS (data producten)?
Data volwassenheid meten met het IDAM-model
Download dan nu onze brochure over het meten van datavolwassenheid. Ontdek waar jouw organisatie staat en ontvang handige tips en tools om verder te groeien op de datavolwassenheidsschaal.
Slimme data interactie start met het IDAM-model
De onmisbare derde laag van het IDAM-model
Met het IDAM-model meet je de data volwassenheid en de datagedrevenheid van jouw organisatie.
De derde laag van het IDAM-model betreft de data interactie, een cruciale laag, waarin de waarde van data exponentieel wordt vergroot door de manier waarop deze wordt geleverd en gebruikt.
Gebruikerservaring als speerpunt van data interactie
In deze laag staat de gebruikerservaring van de dataconsument centraal. Een succesvolle data interactie leidt tot hoogwaardige (gebruik van) dataproducten, die een integraal onderdeel vormen van het besluitvormingsproces binnen organisaties.
Een praktische blik op data interactie
Data interactie binnen het IDAM-model legt de nadruk op het ontwerpen van interactieprocessen die de data niet alleen toegankelijk, maar ook begrijpelijk maken voor de eindgebruiker.
Het doel is om een naadloze en intuïtieve ervaring te bieden, waardoor organisaties, met minimale inspanning, waardevolle inzichten kunnen ontsluiten en toepassen.
Cruciaal hierbij is een gebruikers gericht ontwerp dat aansluit bij de specifieke behoeften van de dataconsument. Samen met het leveren van door de gebruikers vertrouwde data wordt dit alles ‘verpakt’ in een dataproduct.
Compleet overzicht van alle soorten data producten
De 9 verschillende dataproductgroepen die waarde creëren
Binnen de context van dataproducten kunnen we onderscheid maken tussen verschillende groepen, elk met hun eigen karakteristieken en bijdragen aan de waardeketen van data binnen organisaties.
De data productenboom (DaaS model)
Alle producten die uit data voort kunnen komen groeien als metafoor aan een boom. Met dit model is het mogelijk om keuze te maken welke producten er geleverd gaan worden door de data organisatie aan haar afnemers.
De wortels van de boom zijn de verschillende databronnen die ontsloten zijn. Registraties vormen de basis van betrouwbare databronnen, wat essentieel is voor de waardeketen van data.
1. Data-analyse en visualisatie
Deze groep omvat tools en platforms die data analyseren en de resultaten visualiseren door middel van dashboards, grafieken en interactieve rapporten.
Zij helpen bij het omzetten van ruwe data naar inzichtelijke informatie voor alle niveaus binnen een organisatie. Registraties zijn cruciaal voor het omzetten van ruwe data naar inzichtelijke informatie, wat helpt bij data-analyse en visualisatie.
2. Geografische dataproducten
Specifiek gericht op geospace-data, bieden deze producten inzicht in ruimtelijke patronen en trends.
Ze zijn essentieel voor sectoren zoals stedelijke planning, logistiek en milieubeheer. Data wordt dus op een kaart gepresenteerd.
3. Data-integratie en -transformatie
Hulpmiddelen en platforms die verschillende databronnen samenbrengen, de data harmoniseren en voorbereiden voor analyse.
Dit omvat ETL-tools (extract, transform, load) die cruciaal zijn voor het opbouwen van een gestroomlijnd datalandschap. Ook data pipelines vallen onder deze categorie.
4. CRM
Producten die klantgegevens verzamelen, analyseren en inzichten bieden in klantgedrag, voorkeuren en trends. Hierdoor kunnen organisaties hun klantenservice verbeteren en gerichte marketingstrategieën ontwikkelen.
5. Machine learning en AI-modellen
Deze groep omvat geavanceerde analytische modellen en algoritmen die in staat zijn te leren van data, wat leidt tot voorspellingen of aanbevelingen.
Ze spelen een cruciale rol in automatisering en het verbeteren van de besluitvorming en toepassen van kunstmatige intelligentie.
6. Data-governance en -beheer
Tools en processen die gericht zijn op het waarborgen van de kwaliteit, beveiliging, en het beheer van data binnen een organisatie. Dit omvat aspecten zoals dataprivacy, compliance, en toegangsbeheer.
7. Data as a Product
Deze benadering behandelt data als een losstaand product dat waarde biedt voor zowel interne gebruikers binnen een organisatie als externe klanten. Dit vereist een focus op de kwaliteit, verpakking, en levering van data.
8. Opleiding en storytelling
Deze groep richt zich op het verhogen van datavaardigheden binnen een organisatie en het effectief communiceren van data-inzichten aan een breed publiek.
Het omvat educatieve programma’s en tools voor datavisualisatie die verhalen vertellen met data.
9. Aanvullende producten
Dit betreft een breed scala aan ondersteunende tools en diensten die de bovengenoemde categorieën aanvullen, zoals consultancy diensten, technische ondersteuning, en specifieke applicaties voor niche behoeften.
Iedere groep dataproducten vervult een unieke rol bij het verrijken en operationeel maken van datastrategieën binnen organisaties. Hierdoor wordt data niet alleen toegankelijk, maar ook bruikbaar voor het nemen van gefundeerde beslissingen.
Elke categorie draagt bij aan het verbeteren en versterken van data-interacties zowel binnen als buiten organisaties.
Toepassingsgebieden van dataproducten en DaaS
Implementatie van dataproducten
en DaaS in 9 stappen
Het implementatieproces samengevat
Bouw krachtige dataproducten met het FAIR principe
Data producten optimaal ontwikkelen vereist een gedegen datamanagement strategie, waarbij de FAIR-richtlijnen een fundamentele rol spelen.
Wat is FAIR?
FAIR staat voor Findable, Accessible, Interoperable, en Reusable, vier essentiële principes die de toegankelijkheid, uitwisselbaarheid en bruikbaarheid van data en digitale assets verbeteren.
1. Vindbaar (Findable)
Elk data product moet een unieke identificatie hebben, zodat het gemakkelijk te vinden is voor zowel menselijke gebruikers als computeralgoritmes.
2. Toegankelijk (Accessible)
Zodra data gevonden is, moet het toegankelijk blijven, zelfs wanneer de oorspronkelijke datalocatie wijzigt. Dit vereist adequate metadata en data-infrastructuren.
Registraties zorgen ervoor dat data vindbaar en herbruikbaar is, wat bijdraagt aan de toegankelijkheid van data producten.
3. Uitwisselbaar (Interoperable)
Data moet gestructureerd en gedocumenteerd zijn op een wijze die uitwisseling en integratie met andere datasets, tools, en systemen mogelijk maakt.
4. Herbruikbaar (Reusable)
Data dient zodanig gedocumenteerd en gepubliceerd te zijn dat anderen het kunnen hergebruiken, compleet met duidelijke licenties en gebruiksinstructies.
Bouw op FAIR voor betere inzichten en een data mesh
Door ontwikkeling van dataproducten in lijn met de FAIR-principes, bevorderen organisaties dat hun data breed en effectief ingezet kan worden, waarmee de waarde van de data binnen en buiten de organisatie toeneemt.
Implementatie van deze principes faciliteert niet alleen een verbeterde data-interactie en -samenwerking binnen de organisatie, maar ook met externe partners, daarmee de innovatie en data-gedreven besluitvorming verder versterkend binnen de gehele keten.
Het is de basis om een data mesh te kunnen ontwikkelen, als je dat wilt, en bedoeld om relevante inzichten te kunnen verkrijgen binnen organisaties.
