In het tijdperk van AI is data niet alleen een asset; het is het levensbloed van innovatie. Toch worstelen de meeste bedrijven met geïsoleerde systemen, compliancerisico's en de groeiende kloof tussen datacurators en consumenten. De oplossing? Een geconvergeerde datastrategie die data op schaal samenbrengt, beheert en beveiligt.

Hier volgen enkele belangrijke uitdagingen die bedrijven moeten aangaan:

Fragmentatie in het tijdperk van gedistribueerde data

De traditionele ERP-aanpak loste ooit de datafragmentatie op door bedrijfsdata te centraliseren. De huidige bedrijven worden echter geconfronteerd met een explosie van uiteenlopende, gedistribueerde en realtime data, zowel intern als extern, in cloud-, edge en hybride omgevingen. Cloudnative apps hebben de datafragmentatie verergerd, waardoor kritieke bedrijfsdata verspreid zijn over niet-verbonden systemen. Overweeg een retailbedrijf dat AI gebruikt voor vraagprognoses. Als de data verspreid zijn over bestaande ERP-, Cloud CRM- en logistieke systemen van derden, zal het AI-model onbetrouwbare voorspellingen opleveren. Een uniforme data fabric zorgt voor schone, realtime data, wat leidt tot nauwkeurige prognoses en kostenbesparingen.

Waarom een uniforme business data fabric?

• Breekt silo's uit door gestructureerde en ongestructureerde data in het applicatielandschap en externe gegevensbronnen te integreren.
• Biedt realtime datatoegang met één beheerlaag voor analytics en AI.
• Ondersteunt hybride en multicloudarchitecturen, voor een naadloze datastroom tussen omgevingen.

Rollen ontwikkelen: van data curators naar data consumers

Data is een essentieel middel om je bedrijf te transformeren. Data moet net als andere bedrijfsmiddelen worden beheerd (bijvoorbeeld menselijk, financieel, materialen, apparatuur, onroerend goed en klanten). Databeheer heeft gevolgen voor twee belangrijke persona's: datacurators (zoals data stewards, data engineers, data modelers en enterprise architects) en dataconsument (zoals bedrijfsanalisten, datawetenschappers en zakelijke gebruikers). De laatste heeft een snelle evolutie doorgemaakt: naast traditionele consumenten zoals bedrijfstoepassingen, BI-rapportage en dashboards, moeten bedrijven nu de eisen van AI, agentic AI en verbonden end-to-end bedrijfsprocessen ondersteunen die vereisen dat data wordt vernieuwd, divers en goed beheerd. Deze evolutie brengt nieuwe vereisten en uitdagingen met zich mee om het volume, de snelheid en de verscheidenheid van data bij te houden, terwijl de kwaliteit, beveiliging en compliance worden gewaarborgd en toegang wordt geboden tot die schone, betrouwbare en bruikbare data. In de meeste ondernemingen is de competentie rond het verwerken van data achtergebleven bij de toenemende eisen van degenen die betrouwbare data nodig hebben, vaak met als gevolg dat dataconsument zijn eigen weg zal gaan, wat zal leiden tot verdere divergentie en fragmentatie.

Om succesvol door deze ontwikkeling van functierollen te kunnen navigeren, moet het bedrijf naar oplossingen zoeken die:

• Bied geautomatiseerde dataverkenning, catalogisering, herkomsttracering en governance om handmatige inspanningen te verminderen en het vertrouwen te verbeteren.
• Bied een selfservice datamarktplaats met kwaliteitsdataproduct om ervoor te zorgen dat data vindbaar, veilig en gebruiksklaar zijn.
• Zorg ervoor dat AI/ML-modellen worden gevoed met schone, conforme data.

Waarde en risico: evenwicht tussen kansen en compliance

Hoewel data in dit tijdperk van AI van toenemende waarde zijn, zijn er ook aansprakelijkheden. Een gebrek aan zorgvuldigheid op het gebied van databeveiliging en -bescherming, ook al is dit slechts tijdelijk, kan leiden tot enorme financiële en reputatieve gevolgen waarvan het moeilijk te herstellen kan zijn. Steeds meer strafrechtelijke en prescriptieve regelgeving op het gebied van dataprivacy dwingt tot legitiem gebruik van iemands persoonsgegevens. Met de opkomst van de ervaringseconomie, waar vertrouwde relaties centraal staan, wordt de vraag ethischer: wat moet je doen met hun data? Dit is vooral een uitdaging omdat bedrijfsprocessen autonomer worden met AI en agentic AI. Niet te vergeten dat een onderneming gevoelig is voor aanvallen van slechte actoren, zowel intern als extern. En met hyperconnectiviteit die kasteelmuren verplaatst, hallucinaties die de manipulatieve kracht van onjuiste data demonstreren, en het potentieel om AI en ML te “wapenen”, lijkt het beheer van data een nieuw slagveld te worden.

Overweeg een oplossing die deze risico's beperkt:

• Integreer governance, beveiliging en compliance in de datastructuur.
• Maak ethische AI mogelijk met verklaarbare, controleerbare datapijplijnen.
• Beschermen tegen bedreigingen met ingebouwde codering, toegangscontroles en anomaliedetectie.

De toekomst van data is intelligent, uniform en veilig

Het tijdperk van AI vraagt om een geavanceerde datastrategie die data samenbrengt, beheert en beveiligt, terwijl AI-gestuurde innovatie mogelijk wordt en dataspecialisten selfservicetools biedt die flexibiliteit en controle in balans brengen. De toekomst van data is intelligent, uniform en veilig. Is jouw onderneming er klaar voor? Begin met het beoordelen van je risico's voor datafragmentatie, het evalueren van bestuurshiaten en het verkennen van geconvergeerde dataplatforms die zijn afgestemd op je AI en bedrijfsdoelen.