Het belang van een gedegen en gecentraliseerd dataplatform - in de vorm van een datalakehouse bijvoorbeeld - kan niet genoeg worden onderstreept. In een tijdperk waarin organisaties dagelijks worden geconfronteerd met enorme hoeveelheden data, zijn problemen zoals datafragmentatie, moeilijk toegankelijke datasets en niet-getransformeerde of niet-gestandaardiseerde gegevens veelvoorkomend. Dit kan leiden tot verkeerde analyses of interpretaties, met potentieel desastreuze gevolgen voor besluitvorming en strategische keuzes.
Een oplossing die vaak naar voren komt, is het implementeren van een gecentraliseerd dataplatform, zoals Microsoft Fabric, dat in staat is om deze uitdagingen aan te pakken. Eens je data centraal staat, ben je dan volledig klaar voor self-service BI? Ja, deels! Business users krijgen inderdaad eenvoudiger toegang tot getransformeerde datasets, zonder dat technische kennis of complexe handelingen nodig zijn. Maar er zijn ook een aantal valkuilen onderweg naar een naadloze en goed functionerende datastrategie.
Onzichtbare of slecht begrepen datasets
Nieuwe datasets worden vaak toegevoegd op vraag van een bepaalde business unit, maar andere afdelingen zijn hier niet altijd van op de hoogte. Hierdoor blijft waardevolle data soms verborgen of worden datasets verkeerd geïnterpreteerd. Dit kan leiden tot inefficiënte analyses en zelfs misinterpretaties.
Toegangsbeheer en beveiliging
Weten we zeker dat de juiste personen toegang hebben tot de juiste datasets? Een foutieve toekenning van rechten kan leiden tot zowel veiligheidsrisico’s als ongewenste fouten in analyses.
Data-integriteit en -kwaliteit
Nieuwe data wordt voortdurend toegevoegd aan bestaande datasets, maar hoe weten we zeker dat deze data nog steeds voldoet aan de kwaliteitseisen? Zijn de brondata correct en zijn de datatransformaties nog actueel? Het risico op dubbele records of verouderde mappings is een reëel probleem.
Actuele data en updates
Hoe actueel is de data waarmee gewerkt wordt? Gebruikers staan soms voor belangrijke deadlines, zoals een maandafsluiting, maar hebben geen zicht op wanneer datasets voor het laatst zijn vernieuwd.
Om deze uitdagingen te adresseren, heeft Microsoft Purview een compleet arsenaal aan functionaliteiten voor datagovernance ontwikkeld. Microsoft Purview is een platform dat helpt bij het beheren, ontdekken en waarborgen van de kwaliteit van data binnen een organisatie. Dankzij de diepe integratie met Microsoft Fabric biedt Purview een naadloze ervaring voor zowel IT-professionals als businessgebruikers.
De belangrijkste functionaliteiten van Purview zijn:
Data discovery: Purview stelt gebruikers in staat om snel en eenvoudig data te vinden en te begrijpen. Gebruikers kunnen datasets doorzoeken, de herkomst en het gebruik ervan begrijpen en hier eenvoudig toegang tot krijgen. Dit helpt om verborgen of slecht begrepen datasets zichtbaar te maken voor de juiste mensen.
Data curation: Organiseer je data in businessdomeinen en beschrijf datasets zodat ze begrijpbaar zijn voor niet-technische gebruikers. Dit zorgt voor duidelijkheid en consistentie in het gebruik van data door verschillende teams en afdelingen.
Data quality: Met Purview kun je de kwaliteit van je data voortdurend monitoren via gedefinieerde kwaliteitsregels, zoals het detecteren van dubbele gegevens of lege velden. Dit waarborgt dat de data waarop analyses en rapporten worden gebaseerd betrouwbaar is.
Data health: De gezondheid van je data is een essentiële indicator voor de bruikbaarheid ervan. Purview biedt inzicht in de algemene gezondheid van datasets, inclusief de kwaliteit, actualiteit en volledigheid van metadata.
Met Microsoft Purview wordt datagovernance een verantwoordelijkheid van het hele team, niet alleen van de IT-afdeling. Door de intuïtieve interface en de beschikbaarheid van AI-tools, wordt het beheren en terugvinden van data een gebruiksvriendelijke ervaring, zelfs voor niet-technische gebruikers. Dit maakt het mogelijk om businessgebruikers nauwer te betrekken bij het beheer van data en vergroot de slagkracht van self-service BI.