Big data vraagt om inzicht in de chaos

In de ict-sector laten cio’s en it-managers zich nog wel eens verleiden door hypes. Deze trends en uitdagingen gaan zo vaak over de tong dat ze zich bijna gedwongen voelen tijd én geld te investeren, bang als ze zijn de boot te missen. Als iedereen het erover heeft moet het wel goed zijn, toch?

Te snel investeren en tot actie overgaan is echter een klassieke valkuil. Eerst leren kruipen, dan lopen en vervolgens rennen is een betere tactiek. Oftewel; eerst goed begrijpen waar het allemaal om gaat, dan je eigen mening erover vormen en vervolgens bekijken wat het je organisatie op kan leveren en hoe je het succesvol toe kunt passen. Al het bovenstaande is van toepassing op big data; ontegenzeggelijk een hype, maar ook een reële uitdaging met vele mogelijke voordelen. Maar om werkelijk winst te halen uit de informatie die in je organisatie aanwezig is en inzicht te krijgen in de ‘data-chaos’, is begrijpen waar het echt om gaat de eerste stap.

Uitdaging

Wat is de uitdaging van big data? Het gaat niet om de hoeveelheid data op zich, maar om de groeiende complexiteit en verspreiding van al die data en de waarde daarvan. Voor veel bedrijven was het efficiënt opslaan van alle mogelijke data jarenlang het grootste goed. Dat heeft ertoe geleid dat de data verspreid zijn over centrale opslagsystemen, backup-sytemen, de cloud, sociale netwerken, particuliere toestellen (sleutelwoord byod) en zelfs op harde schijven op servers worden weer meer en meer data opgeslagen. Het big data-vraagstuk is dan ook verre van nieuw, maar bestaat eigenlijk minstens tien tot vijftien jaar. De originele definitie luidt: data die te groot is voor traditionele databeheersystemen. Big data binnen gestructureerde data is relatief eenvoudig, maar als het ongestructureerd is opgeslagen geeft het een extra uitdaging.

De laatste twee tot drie jaar heeft business intelligence dan ook een vlucht genomen en inmiddels hebben veel bedrijven dit proces op de één of andere manier geïmplementeerd om inzicht te krijgen in hun eigen processen en de behoeften en wensen van hun klanten. Big data draait bij veel van deze bedrijven om de juiste analyse en presentatie van de data zodat de juiste conclusies worden getrokken en trends te voorspellen zijn en visualisatie help daarbij. Overigens geldt dit niet voor alle bedrijven, voor veel organisaties is het al een groot goed als ze het databeheer weer op een niveau kunnen brengen waarbij ze in ieder geval (weer) weten welke data ze op welke locatie hebben opgeslagen. Ook dat is inzicht.

Inzicht in data

Mijn werkgever heeft een model ontwikkeld waarmee bedrijven in vijf stappen toegang tot en inzicht in al hun data, kunnen krijgen. Hoe ver een bedrijf wil en moet gaan op dit pad is afhankelijk van de informatiebehoeften en -wensen van het bedrijf, waarbij uiteraard ook het beschikbare budget een rol kan spelen. De vijf stappen zijn:

1. Dataverzameling
2. Infrastructuur
3. Informatiebeheer
4. Toepassingen en analyse
5. Zakelijke strategie

Dataverzameling volgt een puur reactieve aanpak. Het doel is alleen om dataverlies te voorkomen. Traditioneel werd geprobeerd alle data centraal te verzamelen om de controle te houden. In de meeste scenario’s is dit vandaag de dag echter niet meer toepasbaar en hebben we te maken met dataopslag op meerdere servers, via verschillende technologieën en op diverse locaties. In deze stap draait het dus om overzicht scheppen.

In de tweede stap gaat het om databeheer. Op dit niveau wordt onder meer veilig gesteld dat alle data op tijd toegankelijk blijven, dat de opslag mee kan groeien en in staat is toekomstige ontwikkelingen aan te kunnen en dat de hoeveelheid data in toom wordt gehouden (door bijvoorbeeld data de-duplicatie toe te passen).

De derde stap vormt de overgang van databeheer naar informatiebeheer. Met andere woorden; de overgang van opslagconsolidatie, waar men zich de afgelopen tien jaar vooral mee heeft bezig gehouden, tot een aanpak die gericht is op inzicht in de informatie en de waarde ervan voor het bedrijf. Hiervoor wordt de inhoud en validiteit van de data beoordeeld met als doel de gegevens zo automatisch mogelijk te beheren.

Op het vierde niveau worden applicaties toegepast voor informatieanalyse. Het gaat hierbij bijvoorbeeld om rapportage, ontwikkelen van datamodellen en de visualisatie van informatie. Dit stelt het bedrijf in staat correlaties aan te brengen en een begin te maken met de interpretatie van data.

De vijfde stap bestaat uit het omzetten van de verworven informatie naar zakelijke besluiten. Door het verworven inzicht in de data zijn bedrijven in staat te innoveren en de onderneming flexibel te houden.

Wat te doen?

Hoe uitgebreid een bedrijf het big data-pad wil aanleggen en hoeveel stappen het wil nemen moet individueel bepaald worden. Er bestaat geen ‘one size fits all’-oplossing. Voor het mkb voldoen meestal de stappen 1 tot en met 3. Dit vormt de basis voor goed databeheer en een goed platform als het bedrijf bijvoorbeeld groeit en achteraf blijkt dat wel behoefte bestaat stappen 4 en 5 te nemen.

Mijn advies is dan ook om met een partner in zee te gaan die de juiste oplossingen heeft voor alle stappen, maar eerst bekijkt wat je daadwerkelijk nodig hebt. En je zonodig ook afremt en durft te zeggen dat je aan drie stappen genoeg hebt om voldoende inzicht te scheppen.