Volgens het CBS maakt een groeiend aantal MKB-bedrijven gebruik van geavanceerde datatechnologieën; minder dan 8% is volledig voorbereid op big data, maar steeds meer investeren in projecten zoals data-analyse en moderne datawarehousing. Na oplevering begint een cruciale fase: het beheren en onderhouden van het systeem. Dit brengt uitdagingen zoals het balanceren van kosten en efficiëntie. Welke aanpak past bij jouw organisatie? In dit artikel bespreken we vier methoden om data-onderhoud te optimaliseren.
1. Automatisering repetitieve taken
Automatisering is een veelvoorkomende eerste stap om data beheer efficiënter te maken. Met tools die routinetaken zoals data-opschoning, rapportage en monitoring overnemen, vervang je veel handwerk door technologie.
Waarom automatiseren?
Automatisering biedt een solide basis voor systeembeheer zonder voortdurende handmatige tussenkomst. Het verlaagt niet alleen de operationele kosten, maar maakt ook schaalbaarheid mogelijk. Voor regelmatig terugkerende processen kunnen tools zoals TimeXtender of Azure Data Factory veel tijd besparen en de kans op fouten aanzienlijk verminderen. Dit leidt tot snellere processen en betere ondersteuning van data beheer.
Deel van een bredere onderhoudsstrategie
Hoewel automatisering vele voordelen biedt, is het geen allesomvattende oplossing. De implementatie kan complex zijn en sommige taken vereisen nog steeds menselijke beoordeling. Daarom is automatisering het meest effectief als onderdeel van een bredere onderhoudsstrategie.
2. Train je data team
Veel organisaties kiezen ervoor om hun eigen personeel op te leiden voor data onderhoud. Dit is vooral zinvol als je al een technisch team hebt dat de basis begrijpt. Met de juiste training kan dit team groeien in hun specifieke rollen en de dagelijkse onderhoudstaken efficiënt beheren.
Waarom interne training?
Door te investeren in je medewerkers bouw je langdurige kennis binnen de organisatie op. Bovendien kunnen getrainde medewerkers nieuwe vaardigheden ontwikkelen, zijn ze meer betrokken bij je organisatie en worden ze steeds op een goede manier uitgedaagd. In deze tijd waarin goede data en IT werknemers schaars zijn, is het behouden van je eigen mensen essentieel voor de continuïteit.
Kennis op peil houden
Trainingsprogramma’s vergen uiteraard tijd en middelen. Ook de juiste programma’s die passen bij het niveau van je mensen en de data-ambitie van jouw organisatie zijn key. Net zoals je je data en systemen moet onderhouden, moet je ook je mensen blijven trainen om hun kennis op peil te houden vanwege de doorontwikkeling van systemen en plannen.
3. Huur externe specialisten in
Heb je specifieke taken of projecten waar je geen capaciteit meer voor hebt? Dan is het inhuren van externe specialisten een slimme optie. Hierin heb je in feite twee opties: project staffing of flexibele staffing. Externe specialisten bij projhect staffing zijn experts die voor een wat langere periode (meestal langer dan 6 maanden) verbonden zijn aan jouw organisatie en specifieke projecten. Flexibele staffing betreft experts die een heel specifieke en/of hoogwaardige (advies)expertise meebrengen die je maar kortstondig nodig hebt. In een eerder artikel leggen we deze twee groepen in detail uit.
Waarom externe specialisten inhuren?
Externe specialisten hebben als voordeel dat ze flexibel in te zetten zijn en waardevolle inzichten meebrengen. Ze kunnen een frisse blik werpen op jouw systemen, bieden nieuwe impulsen en oplossingen die je intern wellicht over het hoofd zou zien.
Een nadeel is wel dat je een dergelijke specialist misschien niet elke dag nodig hebt en dat je wel een langdurig contract moet afsluiten. Daarom wordt deze optie meestal gebruikt voor langdurige behoeften of zeer gespecialiseerde taken binnen data beheer.
4. Data Team as a Service (DTaaS)
Een innovatieve aanpak waar steeds meer organisaties voor kiezen is Data Team as a Service (DTaaS). Deze oplossing biedt bedrijven de mogelijkheid om een team van dataspecialisten in te schakelen wanneer dat nodig is, zonder vast te zitten aan langdurige contracten of hoge overheadkosten. Het aanbod van DTaaS verschilt per bedrijf. Vaak bieden ze tussen de twee en vier expertises waaronder data analyse en engineering. KVL is de enige DTaaS aanbieder in Nederland die meer dan vier expertises aanbiedt, een totaal van elf expertises.
Voordelen van DTaaS:
- Meer data expertises: Met DTaaS heb je toegang tot een breed scala aan data expertises en support, van business analyse en data engineering tot architectuur. Bij KVL krijg je bovendien ook toegang tot trainingen vanuit de Analytics Academy.
- Ontzorging en rust: De veel lagere kosten van DTaaS vergeleken met inhuur van externe specialisten, en het feit dat de kosten vooraf bekend zijn, brengt meer rust en maakt vooruit plannen veel makkelijker.
- Continuïteit: Doordat je manuren afneemt in plaats van vaste medewerkers in dienst hebt, heb je de zekerheid van een op elkaar afgestemd en volledig data analytics team dat wekelijks resultaten levert.
- Meer dan een Team: Je zit niet vast aan beperkte rollen per maand. Binnen jouw gereserveerde manuren komt alle kennis, rollen en ervaring van de hele organisatie beschikbaar.
Waarom kiezen voor DTaaS
DTaaS is de perfecte oplossing voor bedrijven die niet genoeg werk hebben voor een fulltime medewerker, maar toch hoogwaardige ondersteuning nodig hebben. Het stelt je in staat om flexibel en efficiënt te opereren, terwijl je de kosten onder controle houdt. Bovendien zorgt DTaaS voor continuïteit en ontzorging, waardoor je je kunt concentreren op je kernactiviteiten.
Maak de juiste keuze en bereken jouw besparing
Het kiezen van de juiste aanpak voor data beheer na projectoplevering is essentieel voor het langetermijnsucces en de efficiëntie van jouw organisatie. Of je nu kiest voor automatisering, interne training, externe specialisten, DTaaS, of een combinatie van deze opties, de sleutel is een balans vinden tussen kosten en prestaties.
