Leestijd: 4 minuten

Als consultants bij Hot ITem Conclusion, komen we natuurlijk graag en vaak ‘bij de mensen thuis’. Als partner van onze klanten kennen we als geen ander de uitdagingen, de mogelijke oplossingen en ook de langetermijngevolgen van de keuzes die worden gemaakt op het vlak van IT en data.

Kostenbesparing in IT: Is het nu zo duur?

Vaak horen we het argument van kostenbesparing of efficiëntie wanneer nieuwe IT-initiatieven worden ontplooid. De beweging naar de cloud is een trend die bijna elke organisatie omarmt. Naast de bekende voordelen van cloud-implementaties, is de belofte van kostenbesparing een aantrekkelijke motivatie. En het kán een valide argument zijn. Maar laten we eens dieper graven: is IT nu zo duur dan? En zo ja: waarom?

Het probleem van overvloedige ‘legacy’ oplossingen

Bij veel organisaties zien we een overvloed aan zogenaamde ‘legacy’ oplossingen. Vaak zijn er talrijke systemen, datawarehouses, datasets, interfaces, dashboards, rapporten, modellen en API’s die ooit een doel dienden, maar waarvan de relevantie nu minder duidelijk is. Soms gebruiken afdelingen bepaalde informatieproducten ook niet meer, omdat ze zijn ingehaald door nieuwere en betere alternatieven. Samengevat: organisaties weten vaak niet meer wat ze precies aan oplossingen en data- en informatieproducten hebben, waarvoor ze dienen, en of ze nog nodig zijn.

Innovatie en overproductie van dataproducten

Moderne methodologieën en architecturen zoals Agile en Data Mesh kunnen, paradoxaal genoeg, leiden tot een overproductie van dataproducten of -oplossingen wanneer ze niet goed worden geïmplementeerd. Dit gebeurt bijvoorbeeld wanneer ze niet stevig zijn verankerd in businessprocessen, er onvoldoende capabele rollen op cruciale plaatsen zijn en/of het datamanagement tekortschiet.

Dat leidt natuurlijk niet tot minder, maar juist méér IT-uitgaven, ongeacht of het in een kostenefficiënte cloud-oplossing is geïmplementeerd. We zien zelfs situaties in de markt waarbij de aanschaf van self-service BI-oplossingen leidt tot een overvloed aan onduidelijke informatieproducten die weinig tot geen businesswaarde bieden.

Minder doen en efficiënt beheren: De analogie van een Italiaans restaurant

Kortom: We moeten zorgen dat we ‘minder dingen doen’. Laten we dit illustreren aan de hand van een analogie naar een Italiaans restaurant.

Net zoals een succesvol en kosteneffectief restaurant de juiste ingrediënten op voorraad moet hebben, moeten datagedreven organisaties hun data beheren. We moeten weten wat we hebben, waar het vandaan komt, hoe het is samengesteld, wat de kwaliteit is en wie ervoor verantwoordelijk is. Het kan tenslotte niet zo zijn dat iedere kok op eigen houtje overal en nergens ingrediënten gaat inkopen. Of dat hij naar eigen inzicht mogelijke halffabricaten gaat maken, zoals een lekkere saus voor een Indiase curry.

Metadata en verantwoordelijkheid

In plaats daarvan willen we een gestructureerd overzicht hebben van de voorraad, de benodigde halffabricaten en de bereidingswijze. Denk aan de tomatensaus die consistent moet zijn voor alle pizza’s. Hetzelfde geldt voor data: alle afdelingen moeten gebruik kunnen maken van dezelfde betrouwbare gegevensbronnen voor hun informatieproducten.

We moeten onze voorraad (op de plank, in de vriezer en in de koeling) dus goed beheren. Het is belangrijk om items te labelen met informatie zoals een omschrijving van het product, wanneer het ingevroren is, waarvoor het bedoeld is, of er allergenen in zitten, wanneer het is ingekocht, en bij wie. We moeten dus metadata toevoegen. Bovendien moeten we ervoor zorgen dat er iemand verantwoordelijk is voor het beheer van de voorraad, inclusief het verwijderen van verouderde of niet langer bruikbare items, bijvoorbeeld als er wijzigingen zijn in het recept. Deze persoon dient er ook voor te zorgen dat niemand producten in de koelkast legt die geen deel uitmaken van ons menu of items die niet duidelijk zijn gelabeld.

Slim datamanagement

Ook in onze datagedreven organisatie is het van cruciaal belang dat we onze inventaris van dataproducten, halffabricaten en informatieproducten nauwkeurig beheren, met behulp van metadata in onze datacatalogus. Hierdoor krijgen we een helder beeld van wat we bezitten en wat de datakwaliteit is, begrijpen we de exacte inhoud en samenstelling, en identificeren we geschikte toepassingen en verantwoordelijken.

Zo kunnen we voorkomen dat we nieuwe dingen maken die weinig bijdragen aan de bedrijfsdoelen, en items verwijderen die we niet vertrouwen of herkennen. En daarmee wordt onze datagedreven organisatie niet overspoeld met onnodige gegevens, zoals een koeling vol Indiase curry’s in ons Italiaanse restaurant – ook al vinden sommige IT-koks dat ontzettend lekker.

Efficiëntie in portfolio-management

Ook hebben we een goede manier nodig om te voorkomen dat er parallel vijf verschillende versies van het recept voor pasta Bolognese worden uitgewerkt. Dit zou leiden tot een flinke tijdsverspilling, met koks die discussiëren over het verschil tussen de recepten en welke het beste smaakt.

Dit proces van portfolio-management werkt alleen als we goed weten wat we allemaal al hebben, en als het wordt uitgevoerd en ondersteund door mensen met een breed overzicht, gecombineerd met mensen met specialistische kennis. We gaan meteen ook weggooien wat we niet meer nodig hebben, wat onbekend is, of wat niet langer voldoet aan de normen. ‘Kill-management’ moet daarom een vast onderdeel zijn van ons creatieproces. Het beheren van onze datavoorraad, vergelijkbaar met een vriezer vol ingrediënten, kan leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen. We realiseren ons dan ook dat één goed beheerde ‘vriezer’ voldoende is en dat we er geen vijf hoeven te onderhouden.

Conclusie: met datamanagement bespaar je kosten

We moeten alleen dataproducten en halffabricaten beheren die bijdragen aan onze bedrijfsdoelen, en deze moeten flexibel genoeg zijn voor meerdere toepassingen. Dit vereist een gedegen kennis en een goed bijgehouden catalogus. Op basis hiervan kunnen we actief stappen ondernemen om weg te gooien wat niet (langer) nodig is. Onze koks mogen nog steeds zelf experimenteren, maar wel met de juiste ingrediënten.

Meer weten?

Is jouw datalandschap ook een beetje als een rommelige keuken en wil je eens van gedachten wisselen hoe je dit stap voor stap kunt verbeteren? Neem dan contact met ons op voor een smakelijk gesprek over databeheer. We denken graag met je mee!