Hier is de top 6 pijnpunten bij dataprojecten. Door te focussen op deze onderdelen kun je een data project tot een goed einde brengen.

1. Top 6 pijnpunten bij data projecten

2. 1.Data vast in silo’s
Waar er gewerkt wordt, wordt er data gecreëerd.
• De eerste uitdaging is om vanuit de
verschillende software pakketten de data
op 1 plek in een werkbare omgeving te
transporteren.
• De data is opgesloten in on-premise
systemen of systemen met een moeilijke
toegankelijkheid.

3. 2.Data schoonmaken en transformeren
Met vieze data geen inzicht
• Data komt in verschillende formats en/of
bevat verkeerde of onbekende karakters.
• Om de kwaliteit te waarborgen is het
noodzakelijk om data schoon te maken
en te transformeren in de juiste format.

4. 3.Business logic toevoegen
Zonder logica geen uitkomst.
• Zonder logica van onderneming eigen
processen kan de data verkeerd of
onvoldoende worden beoordeeld en
ingezet.
• Door correct framework van business
logic wordt toekomstige data zonder
tussenkomst correct wordt verwerkt of
gecreëerd.

5. 4.Adoptatie data project
Zonder gebruik geen voordeel
• Belangrijk is om een data project door
mensen in de onderneming te laten
omarmen.
• Start daarom een project met een proof
of concept(POC) en gebruik het model
hiernaast.
1 breng stakeholders in kaart en hun wensen.
2 richt je op laag hangend fruit
3 bouw een POC die gericht is op
hedendaagse en toekomstige beslissingen
Stakeholders
Continuïteit
Laag
hangend
fruit

6. 5. Cloud
Zet de cloud in voor snelle innovatie
• Investeer niet in het klaar maken of
aanpassen van huidige omgevingen
indien die niet in de cloud staan.
• Data projecten gaan sneller en
goedkoper in de cloud. Data tools zijn
innovatief en er zijn ‘’best practices’’
beschikbaar.

7. 6.Kosten
Hoe beheers je kosten?
• Een POC hoeft niet perfect te zijn. Zorg
ervoor dat je een lean methode gebruikt,
waarbij je enkel kijkt naar een minium
viable product(MVP)
• Door een MVP op te leveren kun je in
vroeg stadium correcties doorvoeren.