Gids voor dataharmonisering

Data zijn een archief van het verleden en een beslissende input voor onze beslissingen. Maar het analyseren van geïsoleerde, ongelijksoortige data in verschillende indelingen kan arbeidsintensief zijn en leiden tot kostbare fouten. Door ervoor te zorgen dat data compatibel zijn, kan harmonisering vertrouwen geven in je datagedreven beslissingen.

In deze gids lees je wat dataharmonisering is, wat de voordelen zijn, welke applicaties in de praktijk worden gebruikt en welke tools je nodig hebt om het voor je organisatie te laten werken.

dataharmonisering is het proces dat ervoor zorgt dat data uit verschillende, vaak enorme datasets consistent en compatibel zijn. Het omvat het organiseren en afstemmen van data uit verschillende bronnen op dezelfde indeling of standaard. harmonisering voorkomt dubbel werk en fouten, wat essentieel is wanneer bijvoorbeeld data afkomstig is uit verschillende landen, meeteenheden, jaren of dataplatforms. Het eindresultaat zijn datasets met consistente eenheden of indelingen, die gemakkelijk kunnen worden vergeleken en geanalyseerd.

Het analyseren van je advertentieprestaties op verschillende advertentieplatforms, elk met afzonderlijke prestatiestatistieken, kan bijvoorbeeld lastig en tijdrovend zijn. Maar als de data zijn geharmoniseerd, wordt het bepalen waar je budget het beste wordt besteed een eenvoudige taak die kan worden geautomatiseerd.

Harmoniseringtools en -platforms kunnen data uit meerdere bronnen harmoniseren, zoals ERPs, CRMs, volksgezondheidsdossiers, wetenschappelijke metingen, sociale media, e-mailcampagnes en webanalytics.

Hieronder staan enkele dimensies van harmonisering.

• Dataformat: : Data standaardiseren in .csv-, HTML- en JSON-bestanden.
• Schema: Verschillen tussen gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data op elkaar elimineren.
• Meeteenheden: Mijlen converteren naar kilometers of ponden naar kilogram.
• Semantiek: Dit omvat het samenbrengen van de betekenis van woorden, wat vaak inhoudt dat betekenis wordt verenigt, zelfs wanneer dezelfde terminologie wordt gebruikt. Verschillende datasets kunnen bijvoorbeeld het voorkomen van een ziekte bij "jonge volwassenen" meten. Sommigen definiëren de term echter als leeftijd van 18 tot 22, terwijl andere als leeftijd van 18 tot 30 jaar.

In onze geautomatiseerde, datagedreven wereld kunnen geharmoniseerde data vertrouwen geven in je datagedreven beslissingen en inzichten. Het kan je helpen bij het bepalen van bijvoorbeeld budgettoewijzing, marktuitbreiding, nieuwe productontwikkeling, en strategieën voor klantbetrokkenheid.

Dataharmonisering helpt ook bij samenwerking tussen teams. Sales- en klantenserviceafdelingen kunnen bijvoorbeeld effectiever samenwerken zodra de data die ze genereren is geharmoniseerd naar één gemeenschappelijke standaard. Door overbodige dataverwerking te verminderen en handmatige taken te automatiseren, worden de operationele kosten verlaagd, zodat je je kunt concentreren op nieuwe ideeën, producten en innovatie.

Ten slotte betekent het consolideren en standaardiseren van data dat je gemakkelijker kunt voldoen aan wettelijke vereisten. Met geharmoniseerde data kun je snel nauwkeurige auditrapporten genereren en databeheerpraktijken onderhouden, waardoor het risico op boetes of reputatieschade wordt verkleind en tegelijkertijd vertrouwen wordt opgebouwd bij belanghebbenden.

Om de kracht van dataharmonisering echt te begrijpen, helpt het om het in actie te zien. Hier zijn enkele praktijkvoorbeelden van hoe je geharmoniseerde data in je organisatie kunt gebruiken.

dataharmonisering speelt een fundamentele rol in AI en vooral agentgestuurde AI. AI-modellen trainen op enorme datasets. harmonisering vermindert 'ruis' in data en levert consistente data voor training vangrote taalmodellen (LLM). AI agents die beslissingen nemen en autonoom handelen op basis van data uit verschillende bronnen, kunnen actie ondernemen die leidt tot het verwachte resultaat wanneer de onderliggende data schoon en geharmoniseerd is. Een AI-agent voor e-commerce kan bijvoorbeeld fungeren als een digitale conciërge: converseren met een klant, hen helpen een bestelling te plaatsen of een retourzending te verwerken, op basis van bijna realtime voorraad-, verkoop- en klant-ID-data.

Fedex stond ooit voor de uitdaging van geïsoleerde webbrowsing- en salesdata van klanten, waardoor de salesteams drie weken nodig hadden om door te zoeken voordat ze contact konden opnemen met klanten die hun offerte hadden opgegeven. Door data te verenigen en te normaliseren door CRM-, sociale data en transactiedata te combineren, krijg je een 360-graden beeld van je klanten, wat betekent dat je marketing- en salesteams snel beslissingen kunnen nemen en gerichte campagnes kunnen lanceren voordat sales verloren gaan.

Naarmate OpenTable, dat restaurants helpt 1,7 miljard plaatsen per jaar te vullen, wereldwijd groeide, groeide ook de vraag naar klantenservice. Veel van de supportverzoeken waren repetitief, maar OpenTable servicemedewerkers moesten navigeren door niet-verbonden en gefragmenteerde data om routinetaken zoals reserveringswijzigingen te beheren. Zodra hun data was geïntegreerd en geharmoniseerd in één centrale informatiebron, kon de klantenservice zich concentreren op het oplossen van complexere situaties.

Door data uit servicetickets, interactielogboeken, e-mails en chattranscripties te koppelen en te harmoniseren, krijg je voor elke klant een uniform beeld dat automatisering en betere klantervaringen kan stimuleren.

Voor de harmonisering van data zijn een duidelijke datastrategie en de juiste tools nodig. Hier zijn enkele voorbeelden van systemen en platforms.

• Master Data Management (MDM) platforms: Deze helpen bij het creëren van één centrale informatiebron door kerndata in de hele organisatie te standaardiseren en te synchroniseren. Voorbeelden zijn CRM's en ERP's.
• Tools voor data-integratie: Integreer of draag data over. Bijvoorbeeld zero copy, dat data verenigt zonder duplicatie, en Extract-Transform-Load-tools (ELT), die data in batches overdragen.
• Data lakehouses en realtime dataplatforms van minder dan een seconde: Grote opslagplaatsen met data waarmee je je eigen bedrijfsregels kunt toepassen, data kunt analyseren, LLM's kunt trainen en AI-applicaties kunt leveren.
• Tools voor datakwaliteit en opschoning: Identificeer, corrigeer en voorkom tegenstrijdigheden, zodat geharmoniseerde data betrouwbaar blijft.

Om te beslissen welke tools en platforms je wilt gebruiken, begin je met het definiëren van de gewenste en specifieke resultaten die je wilt bereiken met geharmoniseerde data. Houd rekening met het volume en de verscheidenheid van je data, je budget, interne expertise en het aantal middelen.

Een goed uitgevoerde strategie voor dataharmonisering vereist focus en samenwerking. Hier zijn drie fundamentele werkwijzen voor succes.

Definieer vanaf het begin het doel van je inspanningen voor dataharmonisering. Wil je de besluitvorming verbeteren, klantervaringen optimaliseren of de naleving van regelgeving verbeteren? Duidelijke doelstellingen sturen je aanpak, maar ze helpen ook om het succes van je inspanningen te meten.

Bij de harmonisering van data zijn vaak meerdere teams betrokken, waaronder IT, marketing, sales, klantenservice, en datawetenschap. Betrek belanghebbenden in een vroeg stadium om ervoor te zorgen dat iedereen het eens is over doelen en aan de databehoeften van verschillende afdelingen voldoet. Dit creëert een gedeeld begrip van hoe de geharmoniseerde data zullen worden gebruikt.

Je kunt de harmonisering van data automatiseren om het proces soepeler te laten verlopen. Geautomatiseerde tools kunnen repetitieve taken uitvoeren, zoals het toewijzen van velden, het oplossen van tegenstrijdigheden en het afstemmen van indelingen, waardoor tijd wordt bespaard en fouten worden verminderd. Door automatisering te gebruiken, kan je team zich concentreren op het verzamelen van inzichten in plaats van het opschonen van data.

Deze kernpraktijken kunnen je helpen een sterke basis te leggen voor succesvolle dataharmonisering, waardoor het gemakkelijker wordt om het volledige potentieel van je data te benutten.

Zelfs de beste technologieën en werkwijzen brengen uitdagingen met zich mee en dat geldt ook voor dataharmonisering. Gelukkig zijn er enkele praktische oplossingen om je te helpen veelvoorkomende obstakels te overwinnen.

Het harmoniseren van data is alleen effectief als de oorspronkelijke data van hoge kwaliteit is. Onvolledige of verouderde data kunnen het proces ondermijnen.

Oplossing: Implementeer zorgvuldige regels voor datavalidatie om fouten te identificeren en op te lossen. Controleer regelmatig databronnen en integreer kwaliteitscontroles in je harmoniseringworkflows om hoge normen te behouden.

Verschillende systemen kunnen hetzelfde datapunt op verschillende manieren definiëren. 'Klant-ID' in het ene systeem kan bijvoorbeeld overeenkomen met 'klantcode' in een ander systeem. Deze semantische ongelijkheden kunnen fouten veroorzaken.

Oplossing: Maak een gestandaardiseerd datawoordenboek dat belangrijke termen en velden in alle systemen definieert. Dit zorgt voor consistentie en voorkomt verkeerde interpretaties tijdens de harmonisering.

Het combineren van data uit meerdere bronnen vergroot de complexiteit van het voldoen aan privacyregelgeving en het risico op een inbreuk. Het verkeerd verwerken van gevoelige informatie kan leiden tot schendingen van de naleving of de deur openen voor beveiligingsschendingen.

Oplossing: Integreer beleid voor databeheer in je harmoniseringproces. Gebruik tools om de herkomst van data bij te houden en geautomatiseerde nalevingscontroles uit te voeren om ervoor te zorgen dat aan privacy- en wettelijke vereisten wordt voldaan.

Op het eerste gezicht lijken dataharmonisering en data-integratie misschien vergelijkbaar, maar ze vervullen verschillende rollen. Data-integratie combineert data uit meerdere bronnen in één systeem, zoals een data-lake, zonder tegenstrijdigheden op te lossen. Dataharmonisering gaat een stap verder door data te standaardiseren en op elkaar af te stemmen en de consistentie van data te waarborgen voor nauwkeurige analytics en beslissingen.