Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors
Search in posts
Search in pages
dslc_downloads
events_agenda
klanten
dslc_projects
vacature
Group holding together as different ropes connected and tied and linked together in the center by a knot as a strong  unbreakable chain and community trust and faith metaphor.

Data Modeling stoffig en suf? Dacht het niet…

  • 20 maart 2019

De afgelopen decennia heeft Data Modeling niet de aandacht gekregen die het verdient. Het heeft een stoffig en suf imago en wordt vaak gezien als iets ‘academisch’. Daardoor wordt het ervaren als iets theoretisch dat je beter kunt vermijden en niet als het praktische en toepasbare middel dat het eigenlijk is. Want wie is er nou geïnteresseerd in de zoveelste ‘normaalvorm’?

Toenemende vraag naar Data Modeling

Gelukkig zien we nu dat er meer aandacht is voor het Data Modeling ‘ambacht’. Zo zie je dat er steeds vaker wordt gevraagd om data specialisten met Data Modeling vaardigheden. Wat ook helpt, is dat Data Modeling als belangrijk onderdeel van Data Management is opgenomen in DAMA BOK, het ‘Data Management Book of Knowledge’, een raamwerk dat wereldwijd wordt gebruikt en toegepast

Data as an Asset en datagedreven werken

Inmiddels wordt het economisch belang van data door de het bedrijfsleven onderkend. Data wordt gezien ‘as an Asset’, als iets dat noodzakelijk is voor de bedrijfsvoering. Datagedreven werken heet dat dan. Een hele interessante ontwikkeling. Maar er ontbreken nog wel een aantal essentiële zaken op dit gebied. Want ondanks dat er oneindig veel wordt geïnvesteerd in data, wordt het nog niet als een echt bedrijfsmiddel (‘asset’) behandeld. Hoe ziet bijvoorbeeld het onderhoud van data eruit? Wat wordt er gedaan als data kapot gaat? Wordt data gewaardeerd op de balans, wordt er afgeschreven en wordt data eigenlijk na verloop van tijd buiten gebruik gesteld?

Wanneer we data beschouwen als bedrijfsmiddel dan moeten we het ook behandelen als een bedrijfsmiddel. We moeten het koesteren, zorgvuldige investeringen plegen, goed begrijpen hoe het in elkaar steekt, precies weten wie, waar, wanneer en waarom het gebruikt wordt. Vergelijk het met een cruciale machine van een bedrijf, wanneer die stuk gaat dan loopt de bedrijfsvoering gevaar. Als data ook cruciaal is voor een organisatie, dan loopt bij averij op het gebied van data de bedrijfsvoering net zoveel gevaar.

De werktuigbouwkundige

Voor het ontwerpen en fabriceren van machines heb je werktuigbouwkundigen nodig. Zij zorgen er ook voor dat de machines goed worden afgesteld, worden onderhouden en bij mankementen worden hersteld. Voor data heb je ook vakmensen nodig met eenzelfde reeks aan vaardigheden: de Data Modeling specialisten. Een machine wordt gebouwd aan de hand van een technische tekening. Bij data werken we ook met een technische tekening, dat noemen we dan een datamodel. Het datamodel beschrijft de structuur, de relaties, de sleutels, de kenmerken, de typeringen en de context van de data. Met een datamodel zorg je voor een gedegen datafundament waarmee je pas echt datagedreven kunt werken. Is dat stoffig en suf? Zeker niet! Je faciliteert tenslotte je organisatie om datagedreven te gaan werken.

Data Modeling Masterclass

Begin april volg ik de driedaagse Masterclass Data Modeling van Steve Hoberman in Brussel. Ik krijg van veel mensen de vraag waarom ik, met 25+ jaar ervaring in de ‘data business’, nog naar een dergelijke Masterclass ga. Mijn antwoord op die vraag is heel simpel: Data heeft de toekomst. Maar alleen als je zorgt voor een goed fundament, anders bouw je op drijfzand. Mijn vakgebied Data Modeling is daarbij essentieel. Daarom zorg ik ervoor dat ik up to date blijf in mijn vakgebied zodat ik de theorie om kan zetten naar praktisch toepasbare middelen.

De komende weken zal ik vaker berichten over de training en dit onderwerp publiceren. Heb je in de tussentijd vragen over Data Modeling en hoe dit je kan helpen datagedreven te gaan werken? Neem dan zeker contact met mij op via djonge@scamander.com.

Deel dit met uw volgers

De afgelopen decennia heeft Data Modeling niet de aandacht gekregen die het verdient. Het heeft een stoffig en suf imago en wordt vaak gezien als iets ‘academisch’. Daardoor wordt het ervaren als iets theoretisch dat je beter kunt vermijden en niet als het praktische en toepasbare middel dat het eigenlijk is. Want wie is er nou geïnteresseerd in de zoveelste ‘normaalvorm’?

Toenemende vraag naar Data Modeling

Gelukkig zien we nu dat er meer aandacht is voor het Data Modeling ‘ambacht’. Zo zie je dat er steeds vaker wordt gevraagd om data specialisten met Data Modeling vaardigheden. Wat ook helpt, is dat Data Modeling als belangrijk onderdeel van Data Management is opgenomen in DAMA BOK, het ‘Data Management Book of Knowledge’, een raamwerk dat wereldwijd wordt gebruikt en toegepast

Data as an Asset en datagedreven werken

Inmiddels wordt het economisch belang van data door de het bedrijfsleven onderkend. Data wordt gezien ‘as an Asset’, als iets dat noodzakelijk is voor de bedrijfsvoering. Datagedreven werken heet dat dan. Een hele interessante ontwikkeling. Maar er ontbreken nog wel een aantal essentiële zaken op dit gebied. Want ondanks dat er oneindig veel wordt geïnvesteerd in data, wordt het nog niet als een echt bedrijfsmiddel (‘asset’) behandeld. Hoe ziet bijvoorbeeld het onderhoud van data eruit? Wat wordt er gedaan als data kapot gaat? Wordt data gewaardeerd op de balans, wordt er afgeschreven en wordt data eigenlijk na verloop van tijd buiten gebruik gesteld?

Wanneer we data beschouwen als bedrijfsmiddel dan moeten we het ook behandelen als een bedrijfsmiddel. We moeten het koesteren, zorgvuldige investeringen plegen, goed begrijpen hoe het in elkaar steekt, precies weten wie, waar, wanneer en waarom het gebruikt wordt. Vergelijk het met een cruciale machine van een bedrijf, wanneer die stuk gaat dan loopt de bedrijfsvoering gevaar. Als data ook cruciaal is voor een organisatie, dan loopt bij averij op het gebied van data de bedrijfsvoering net zoveel gevaar.

De werktuigbouwkundige

Voor het ontwerpen en fabriceren van machines heb je werktuigbouwkundigen nodig. Zij zorgen er ook voor dat de machines goed worden afgesteld, worden onderhouden en bij mankementen worden hersteld. Voor data heb je ook vakmensen nodig met eenzelfde reeks aan vaardigheden: de Data Modeling specialisten. Een machine wordt gebouwd aan de hand van een technische tekening. Bij data werken we ook met een technische tekening, dat noemen we dan een datamodel. Het datamodel beschrijft de structuur, de relaties, de sleutels, de kenmerken, de typeringen en de context van de data. Met een datamodel zorg je voor een gedegen datafundament waarmee je pas echt datagedreven kunt werken. Is dat stoffig en suf? Zeker niet! Je faciliteert tenslotte je organisatie om datagedreven te gaan werken.

Data Modeling Masterclass

Begin april volg ik de driedaagse Masterclass Data Modeling van Steve Hoberman in Brussel. Ik krijg van veel mensen de vraag waarom ik, met 25+ jaar ervaring in de ‘data business’, nog naar een dergelijke Masterclass ga. Mijn antwoord op die vraag is heel simpel: Data heeft de toekomst. Maar alleen als je zorgt voor een goed fundament, anders bouw je op drijfzand. Mijn vakgebied Data Modeling is daarbij essentieel. Daarom zorg ik ervoor dat ik up to date blijf in mijn vakgebied zodat ik de theorie om kan zetten naar praktisch toepasbare middelen.

De komende weken zal ik vaker berichten over de training en dit onderwerp publiceren. Heb je in de tussentijd vragen over Data Modeling en hoe dit je kan helpen datagedreven te gaan werken? Neem dan zeker contact met mij op via djonge@scamander.com.