Hoe zet je data om naar waardevolle informatie?

Hoe je datareis eruitziet, hangt af van het project. Toch zijn er binnen elk dataproject vijf generieke stappen die elk bedrijf kan nemen om inzichten uit data te halen. We bespreken ze hier.

Data is ongetwijfeld een van de meest waardevolle elementen binnen een organisatie. Het kan je bijvoorbeeld vertellen hoe de klantreis eruit ziet. Data kan ook van fundamenteel belang zijn bij het voorspellen van scenario's en uitkomsten, en het kan je helpen automatisch te reageren op gebeurtenissen wanneer ze gebeuren. Kansen gaan natuurlijk ook gepaard met uitdagingen. Inzichten uit data vergaren vergt meer dan alleen het juiste model en technologie kiezen. Hoe je datareis eruitziet, hangt af van het project. Toch zijn er binnen elk dataproject vijf generieke stappen die elk bedrijf kan nemen om inzichten uit data te halen:

  • Fase 0: Azure Landing Zone
  • Fase 1: Data Extractie
  • Fase 2: Data Transformatie en Opschoning
  • Fase 3: Data Science en Analyse
  • Fase 4: Datavisualisatie

Dit artikel legt uit wat deze 5 data journey fases inhouden en welke tools er binnen Azure gebruikt kunnen worden om de klus te klaren.

Fase 0: Azure Landing Zone

Je eerste station zal de Azure Landing Zone zijn. In de Azure Landing Zone worden alle benodigde resources aangemaakt. Binnen deze stap besteden we aandacht aan de beveiliging van jouw omgeving. Intercept hanteert een mindset van "Security & Compliance First". Dit betekent dat er guardrails worden geïmplementeerd, waarbij de gewenste configuraties continu worden afgedwongen. Dit doen we door de inzet van drie technologieën:

  1. Policy
  2. Role-Based Access Control (RBAC)
  3. Infrastructuur

We vatten deze technologieën samen in een zogenaamde Azure Blueprint. Deze Blueprint is jouw 'Landing Zone'. 

Fase 1: Data Extractie

Zodra Intercept de Azure Landing Zone heeft geïnstalleerd, zijn we klaar om na te denken over het volgende station: Data Extractie. Tijdens deze stap worden de gegevensbronnen geoffload naar een opslagmedium van jouw keuze. Hier moet je beslissen of je data in batch wil offloaden of continue in een stream. Bij batchverwerking worden de gegevens over een bepaalde periode verzameld en samen verwerkt. Bij streaming worden de gegevens op het moment van binnenkomst verwerkt.

Bij Intercept kunnen wij je adviseren over veelgebruikte data-extractietools, zoals:

Fase 2: Data Transformatie en Opschoning

In de meeste gevallen is ruwe data niet direct klaar voor gebruik. Maar al te vaak bevatten ruwe gegevens fouten. Denk bijvoorbeeld ontbrekende of dubbele waarden. Misschien moet de data zelfs worden geaggregeerd over een bepaalde periode. Daarnaast kan het nodig zijn om je gegevens te koppelen aan andere gegevensbronnen voordat de data bruikbaar is. Om ervoor te zorgen dat je gegevens efficiënt worden verwerkt tijdens je gehele datareis bekijken we in deze stap ook het opslagformaat (CSV, JSON, Avro, Parquet, enz.).

Wat er ook gedaan moet worden, het is belangrijk dat je gebruikers weten wat ze van jouw datasets kunnen verwachten. Daarom zullen we in deze stap ook afspraken maken over gegevens- en documentatiestandaarden. Datastandaarden en documentatie zijn enorm belangrijk omdat ze de consistentie van de datasets bevorderen. Consistentie zal uiteindelijk de kwaliteit van je dataproducten verbeteren in een latere fase van je data journey.

Bij Intercept kunnen we je adviseren over veelgebruikte data transformatie en opschoningstools, zoals:

Fase 3: Data Science en Analyse

In de stap Data Science en Analyse beginnen we met het omzetten van je gegevens naar waardevolle inzichten. Data Science en Analyse maken het mogelijk om weloverwogen beslissingen te nemen op basis van jouw data. Binnen deze stap zijn er opties in overvloed! In deze stap hoef je niet perse altijd complexe modellen te maken. Data Science en Analyse kan zo eenvoudig zijn als het schrijven van een paar query's om inzichten uit je gegevens te krijgen, of zo ingewikkeld als het maken van ingewikkelde machine learning-modellen.

Bij Intercept kunnen we je adviseren over veelgebruikte Data Science en analyse tools, zoals:

Opgelet: Het is niet verplicht om deze fase binnen jouw data journey te implementeren. Het is mogelijk om de Data Science and Analyse stap later toe te voegen of helemaal over te slaan.

Fase 4: Data Visualisatie

Wanneer je gegevensinfrastructuur klaar is, heb je wellicht de behoefte om de gegevens met anderen te delen. In de stap Data Visualisatie helpen wij je met het begrijpen van je gegevens door gebruik te maken van visuele elementen. Denk bijvoorbeeld aan grafieken, diagrammen en kaarten.

Bij Intercept kunnen we je adviseren over veelgebruikte tools voor datavisualisatie, zoals:

Opgelet: De fase Datavisualisatie kan zowel na Data Transformatie en Opschoning (fase 2) als Data Science en Analyse (fase 3) worden geïmplementeerd. Als je op dit moment geen use case voor datavisualisatie hebt, is dat prima! We kunnen Data Visualisatie later aan je oplossing toevoegen of helemaal overslaan.

Tools voor gegevensopslag

Gedurende je datareis, kun je data opslaan in een opslagmedium van jouw keuze. Azure heeft veel data opslag opties om uit te kiezen. Niet alle opslagoplossingen zijn geschikt voor alle use cases. Weet je niet zeker welke geschikt is voor jou? Met Intercept kunnen we je adviseren over veelgebruikte opslagoplossingen, zoals:

Laten we samen de reis maken! 

Je vraagt je misschien af: hoe snel kan mijn trein vertrekken? Met Intercept staan we altijd klaar om jouw data reis te beginnen! Stap in de Intercept-trein en laat ons je gids zijn in je datareis. Wij kunnen je hele datareis verzorgen of slechts een paar fases.

In 2022 lanceren we al onze datamogelijkheden. Wil je eerder beginnen? Neem contact met ons op om te kijken hoe we je kunnen helpen.

Tags

  • Data and AI