Wat is Data Management?

Data Management is het proces van verzamelen, opslaan, beheren, beschermen en analyseren van data. Het belangrijkste in dit proces is het efficiënt en effectief omgaan met de data, zodat deze bruikbaar en waardevol is voor de organisatie.

Hier zijn de hoofdcomponenten van data management op een rij:

1. Data verzameling: verzamelen van gegevens uit diverse bronnen, zowel intern als extern, in een gestructureerde vorm.
2. Data opslag: veilig opslaan van data, zodat het gemakkelijk toegankelijk, betrouwbaar en schaalbaar is. Dit kan in databases, data warehouses, of cloud-opslag zijn.
3. Data kwaliteit: zorgen voor de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid van de data.
4. Data beveiliging: beschermen van gegevens tegen ongeautoriseerde toegang en datalekken, en het waarborgen van privacy en compliance met regelgeving.
5. Data integratie: combineren van data uit verschillende bronnen om een goed gegevensbeeld te krijgen.
6. Data analyse en rapportage: analyseren van data om inzichten en informatie te genereren die besluitvorming kunnen ondersteunen.
7. Data governance: vaststellen van beleid en procedures voor het beheren en gebruiken van data binnen de organisatie.

Er zijn diverse functies die direct of indirect betrokken zijn bij het beheren, analyseren en beveiliging van data. We zetten er een aantal op een rij:

1. Data managers: zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen en implementeren van data management strategieën, waarbij ze zorgen voor de kwaliteit, toegankelijkheid, en veiligheid van de data.
2. Databasebeheerders: DBA's zijn verantwoordelijk voor het beheren, onderhouden en beveiligen van de databasesystemen waarin organisaties hun data opslaan.
3. Data analisten: deze professionals analyseren data om inzichten te verkrijgen die organisaties kunnen helpen bij het nemen van beslissingen. Ze gebruiken diverse analytische en statistische tools en technieken.
4. Data scientists: zij gaan een stap verder dan data analisten; ze gebruiken geavanceerde statistieken, machine learning en voorspellende modellen om diepgaande inzichten uit complexe datasets te halen.
5. Data stewards: zorgen voor de kwaliteit, integriteit en toegankelijkheid van data. Ze werken vaak samen met verschillende afdelingen om te zorgen dat data consistent en correct wordt gebruikt.
6. IT Security specialisten: deze professionals zijn essentieel voor het waarborgen van de veiligheid van data. Ze implementeren en beheren beveiligingsprotocollen om data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang, datalekken, en andere beveiligingsrisico's.
7. Business Intelligence (BI) professionals: BI-specialisten gebruiken data om bruikbare informatie te verstrekken die kan helpen bij het verbeteren van zakelijke besluitvorming en strategische planning.
8. Data architecten: ontwerpen de structuur van data-oplossingen, zoals databases en datawarehouses, om ervoor te zorgen dat data effectief en efficiënt kan worden opgeslagen, beheerd en benut.

Een goed beleid omtrent data management stelt organisaties in staat om betere beslissingen te maken. Zo kunnen ze het namelijk inzetten als een strategisch bedrijfsmiddel, maar dit valt en staat met een goed stappenplan. Het is van belang om alle stappen goed te doorlopen:

1. Data strategie en beleid: het ontwikkelen van een data strategie en het vaststellen van data governance.
2. Data verzamelen: verzamelen van data uit interne en externe bronnen en met elkaar laten integreren.
3. Data opslag: opslaan in databases, data warehouses of in de cloud. Denk ook aan het ontwerp van de structuur en het framework voor dataopslag- en toegang.
4. Kwaliteitsmanagement: regelmatig schoonmaken van data om nauwkeurigheid en consistentie te waarborgen. Daar vallen evaluaties en verbeteringen doorvoeren ook onder.
5. Data analyse: gebruik van statistische tools en technieken om inzichten uit data te halen. Hier kun je rapporten en dashboard voor maken die ondersteunen bij besluitvorming.
6. Beveiliging: Implementeren van sterke beveiligingsmaatregelen om data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang en datalekken. Ook moet het voldoen aan wet- en regelgeving.
7. Training: belangrijk om het bewustzijn en kennis van medewerkers te vergroten.
8. Voortdurende evaluatie: verzamelen van feedback, aanpassen en blijven innoveren en updaten van technologieën.

Praktijk voorbeelden

In de gezondheidszorg is data management essentieel voor het beheer van patiëntendossiers. Ziekenhuizen en klinieken vertrouwen op elektronische patiëntendossiers (EPD) om nauwkeurige en toegankelijke informatie over patiënten te behouden. Financiële instellingen zoals banken gebruiken data management voor risicoanalyse, fraudepreventie en compliance. Ze analyseren transactiepatronen met behulp van geavanceerde analytics en machine learning om verdachte activiteiten te detecteren en te voorkomen.

E-commercebedrijven passen data management toe in hun voorraadbeheer. Door verkoopdata te analyseren, kunnen ze hun voorraadniveaus beter afstemmen op de vraag. Dit leidt tot efficiënter voorraadbeheer en verminderde overheadkosten. In de detailhandel wordt het vaak ingezet voor klantgedragsanalyse. Retailorganisaties verzamelen klantgegevens via verschillende kanalen en gebruiken CRM-systemen en analytics tools om kooppatronen te identificeren. Zo kunnen ze gepersonaliseerde marketingcampagnes ontwikkelen en verkopen stimuleren.

Voor data management zijn er verschillende tools en technologieën beschikbaar die organisaties verder kunnen helpen. Hier zijn enkele categorieën van tools die vaak worden gebruikt:

1. Databases en data warehouses: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server voor databases; Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake voor data warehouses.
2. Data integratie tools: Informatica, Talend, Apache NiFi.
3. Datakwaliteit tools: Data Ladder, IBM InfoSphere QualityStage, Trifacta.
4. Business intelligence en analytics tools: Tableau, Power BI, Qlik.
5. Data governance en compliance tools: Collibra, Alation, Informatica Axon.
6. Data Security tools: Varonis, McAfee Enterprise Security, IBM Security Guardium.
7. Master Data Management (MDM) tools: SAP Master Data Governance, Oracle Master Data Management, Profisee.
8. Cloud storage oplossingen: Amazon S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Storage.

De keuze van de specifieke tools hangt af van de specifieke behoeften en doelstellingen van de organisatie, de grootte van de data sets, en de technische infrastructuur. Vaak wordt een combinatie van deze tools gebruikt om een uitgebreide data management strategie te implementeren.

Ben je geïnteresseerd in data en wil je je verder ontwikkelen in dit vakgebied? Working Talent biedt een IT traineeship van 12 maanden, ontworpen om je carrière in de IT-sector een boost te geven!

Dit traineeship start met een intensieve IT-bootcamp van 8 weken. In dit tijdvlak leg je een stevige basis in onderwerpen als Agile & Scrum, security, big data, data analyse, AI, development en cloud. Na deze periode heb je de mogelijkheid om je te specialiseren in een van de volgende gebieden: data, security, development, business & IT, of business intelligence.

Na het bootcamp begin je met werken bij een van onze klanten, waar je waardevolle praktijkervaring opdoet. Gedurende het gehele traineeship krijg je persoonlijke begeleiding en coaching om je groei te ondersteunen. Ons IT traineeship is de perfecte springplank voor een succesvolle toekomst in de IT-wereld!