De 8 gevaren die op de loer liggen bij Fabric-implementatie

Checklijst: staat mijn organisatie klaar om te anticiperen?

Wat is Microsoft Fabric?

De release van Microsoft Fabric heeft de potentie een echte game changer te worden voor ‘data-gedreven werken’. Logische vragen die men kan hebben zijn: wat is het, waarom zou ik er mee aan de slag willen, wat kan er fout gaan en wat kan ik nu al doen om niet achter te lopen?

Allereerst, wat is Microsoft Fabric? Microsoft zegt hierover

‘Microsoft Fabric is een alles-in-één analyseoplossing voor ondernemingen die betrekking heeft op alles, van gegevensverplaatsing tot gegevenswetenschap, Real-Time Analytics en business intelligence. Het biedt een uitgebreide suite met diensten, waaronder data lake, data engineering en gegevensintegratie, allemaal op één plek. Met Fabric is het niet nodig verschillende diensten van meerdere leveranciers samen te voegen. In plaats daarvan heb je een geïntegreerd, end-to-end en gebruiksvriendelijk product dat is ontworpen om jouw analysebehoeften te vereenvoudigen. Het platform is gebouwd op een basis van Software as a Service (SaaS), waardoor eenvoud en integratie naar een geheel nieuw niveau worden getild.

Recent werd de oplossing door Microsoft gepresenteerd in de preview versie. Onze verwachting is dat Microsoft Fabric het opleveren van inzichten makkelijker gaat maken. Datagedreven werken – oftewel: het nemen van beslissingen en acties gebaseerd op objectieve, relevante en betrouwbare inzichten, in plaats van op intuïtie of onderbuikgevoel – wordt vereenvoudigd.

Waarom juist nú al aan de slag gaan met Microsoft Fabric?

Vooralsnog is Microsoft Fabric nog niet volwassen genoeg om onze verwachting waar te maken. Toch blijven de doelstellingen en uitdagingen waar data professionals dagelijks mee te maken hebben actueel. De noodzaak om als organisatie mee te bewegen is groot, want als jij het niet doet, doet de concurrent het wel. Jezelf nu voorbereiden op wat komen gaat zorgt.

Kansen en uitdagingen

Binnen afzienbare tijd zal Microsoft Fabric de beste hulp zijn bij het sneller beschikbaar krijgen van meer en betere inzichten. Dit maakt bijvoorbeeld mogelijk om:

• Bestaande processen te optimaliseren door onder andere productiviteit te verbeteren, risico's te verminderen of klanttevredenheid te verhogen;
• Versneld te innoveren, nieuwe producten en diensten te ontwikkelen, of zelfs volledig nieuwe bedrijfsmodellen te verkennen.

De techniek wordt tegelijkertijd toegankelijker voor de business. Dit biedt kansen, maar betekent ook dat het risico op het nemen van verkeerde beslissingen groter wordt.

Wat kan je nú doen om goed voorbereid te zijn?

Based on our expectations and experiences, we're sharing a checklist of themes you can start working on now to ensure a flying start in the future:

Op basis van onze verwachtingen en ervaringen delen we een checklijst met thema’s waar je nu aan kan werken om straks een vliegende start te maken. Wij zien acht duidelijke thema’s:

1. Datakwaliteit
2. Organisatorische silo's
3. Expertise van medewerkers
4. Privacy
5. Security
6. Technologie
7. Data-gedreven mindset in de organisatie
8. Strategie, prioriteiten en budgetten

Door aan de slag te gaan met deze thema’s heb je straks een voorsprong. Nu inzetten op actie betekent in de toekomst snel en flexibel waardevolle inzichten uit data halen, die betere – of zelfs geautomatiseerde besluitvorming mogelijk maken en concurrentievoordeel opleveren.

Nog één ding vóór het eerste punt op de checklijst. Het is essentieel om duidelijk te hebben waarom en waarvoor je data-gedreven wilt gaan werken. Welke bijdrage gaat het leveren aan de bedrijfsstrategie? Pas als dit antwoord duidelijk is, is het tijd te transformeren naar een data gedreven organisatie met Microsoft Fabric. Op hoofdlijnen volgt per thema eerst de uitdaging, dan de oplossing en vervolgens een voorbeeld uit de praktijk.

Person working at a desk and using technology

1. Datakwaliteit is onvoldoende

Een veelvoorkomend obstakel bij het realiseren van waarde met data is de kwaliteit van data. Als de data onvolledig, inconsistent of onnauwkeurig is, kunnen de analyses en beslissingen die daarop gebaseerd zijn, verkeerd of misleidend zijn. Dit kan leiden tot verlies van tijd, middelen en uiteindelijk opportuniteit. Met de komst van Microsoft Fabric wordt de noodzaak nóg groter. Zonder governance kan iedereen data toevoegen, met nog groter risico op "Garbage in is garbage out".

Oplossing

Maak datakwaliteit nu al een randvoorwaarde en prioriteer het. Het is en blijft het startpunt, met of zonder gebruik van Microsoft Fabric. Investeer in processen en middelen die datakwaliteit afdwingen en waarborgen. Dit omvat het implementeren van gegevensvalidatie en -reinigingsmechanismen, het vaststellen van datastandaarden, het trainen van medewerkers in gegevensintegriteit en het regelmatig
monitoren van de datakwaliteit.

Voorbeeld uit de praktijk

Stel je voor, een Retail bedrijf wil voorraadbeheer optimaliseren. Men wil de vraag in de markt voor verschillende producten voorspellen om voorraadniveaus te optimaliseren. Echter blijkt dat de verkoopdata
inconsistenties vertoont, zoals ontbrekende verkoopcijfers en inconsistente productcodes.

Hierdoor zijn voorspellingen onbetrouwbaar, worden verkoopkansen gemist, of heeft men te maken met overbodige voorraad. Als de datakwaliteit bij implementatie van Microsoft Fabric het gewenste niveau heeft, dan is snel end-to-end waardevolle inzichten verzamelen eenvoudig.

2. Data en organisatorische silo's

Een fout die vaak wordt gemaakt is het ontkennen of niet bewust zijn van organisatorische silo's. Ze ontstaan wanneer verschillende afdelingen of teams binnen een organisatie geïsoleerd werken en informatie niet goed delen. Met Microsoft Fabric wordt data delen eenvoudiger en ontstaat de mogelijkheid voor betere samenwerking.

Oplossing

Het doorbreken van organisatorische silo's vereist een culturele verandering en een gecoördineerde inspanning van alle betrokken partijen. Samenwerking en kennisdeling kunnen nu al bevorderd
worden door nadruk te leggen op het gebruik van data als gemeenschappelijk belang. Dit kan worden bereikt door middel van interdisciplinaire teams, regelmatige communicatie, het komen tot gezamenlijke doelstellingen en het delen van data en inzichten tussen afdelingen.

Voorbeeld uit de praktijk

Organisatorische silo’s zijn aanwezig in een installatiebedrijf tussen de klantenservice (frontoffice) en de technische dienst (backoffice). Frontoffice ontvangt veel klachten over een specifiek product, maar er
is weinig communicatie en kennisdeling met de backoffice, waardoor klachten onopgelost blijven.

Om dit obstakel aan te pakken start het bedrijf initiatieven voor betere samenwerking tussen backoffice- en
frontofficemedewerkers. Denk hierbij aan het delen van relevante klantinformatie, service berichten en producteigenschappen, die verzameld worden in een Lakehouse. Hoe eerder je begint, hoe sneller duidelijk wordt welke informatie prioriteit heeft gedeeld te worden, zodat je waarde creëert en klanttevredenheid verhoogt.

3. Kennis is onvoldoende (geldt voor alle lagen van de organisatie) 

Met Microsoft Fabric is het de verwachting dat het type werk verschuift van het technisch domein naar het business domein. Daarom zijn medewerkers nodig met de juiste analytische vaardigheden. Het is mogelijk dat de skills van de huidige medewerkers niet matchen met de skills die straks nodig zijn.

Oplossing

Investeer in de ontwikkeling van vaardigheden van medewerkers. Dit kan worden gedaan door middel van training, workshops, mentorschap en het aantrekken van nieuw talent met de gewenste skills. Zorg er in
ieder geval voor dat medewerkers voorbereid zijn.

People working together at a table in an office

Voorbeeld uit de praktijk

Een Staffing Agency wil het wervingsproces verbeteren. Men beseft dat het huidige team beperkte analytische vaardigheden heeft en niet bekend is met het gebruik van inzichten uit data.

Om dit obstakel te overwinnen worden interne trainingssessies en workshops georganiseerd om hun medewerkers op te leiden in data-analyse en het toepassen van inzichten in de praktijk. Externe experts helpen bij adoptie van nieuwe vaardigheden en het veranderen van de mindset. Dit stelt het bedrijf in staat straks Microsoft Fabric direct effectief te gebruiken.

4. Onduidelijkheid over te nemen privacy maatregelen

Privacywetgeving en -regelgeving stellen strikte eisen aan het verzamelen, opslaan en gebruiken van persoonlijke gegevens. Het niet naleven van deze maatregelen kan leiden tot juridische problemen, financieel verlies en reputatieschade. Zonder governance kan iedereen straks data toevoegen en ontsluiten uit Microsoft Fabric. Het zekere gevolg is dat data op plaatsen toegankelijk wordt waar het dat niet zou mogen zijn.

Oplossing

Het is van cruciaal belang om op de hoogte te zijn van de relevante privacywetgeving, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Men moet ervoor zorgen dat de benodigde maatregelen worden genomen om aan deze vereisten te voldoen. Dit omvat het implementeren van passende beveiligings- en
gegevensbeschermingsmaatregelen, het verkrijgen van toestemming van gebruikers voor het verzamelen en gebruiken van hun gegevens en het zorgvuldig beheren van de gegevens die worden verzameld.

Voorbeeld uit de praktijk

Een online retailer wil gebruikmaken van persoonlijke gegevens van klanten om gerichte marketingcampagnes uit te voeren. De privacy maatregelen worden toegepast door klantgegevens te versleutelen, strikte toegangscontroles te hanteren, en geanonimiseerde analyses te doen.

Het bedrijf informeert klanten over gegevensverzameling en biedt opt-outs. Advertenties worden gepersonaliseerd met minimale gevoelige data en bewaartijden zijn beperkt. Op die manier wordt klant-privacy gewaarborgd en bouwt het bedrijf vertrouwen op voor een ethisch en veilig winkelklimaat. Het op orde hebben van het privacy beleid maakt het straks eenvoudiger Microsoft Fabric te implementeren en de kansen die het biedt op marketingvlak te benutten.

5. Gebrek aan de juiste security

Security is net als privacy randvoorwaardelijk voor een succesvolle data-gedreven organisatie. Onvoldoende
grip hebben op beheersmaatregelen en beveiliging zal gegevenslekken tot gevolg hebben.

Oplossing

Implementatie van beveiligingsmaatregelen om data te beschermen. Dit omvat toegangscontrole, monitoring van systeemactiviteiten en het regelmatig bijwerken van beveiligingsprotocollen. Daarnaast zijn bewustzijn en training over beveiligingspraktijken onder medewerkers raadzaam.

Voorbeeld uit de praktijk

Een financiële instelling wil gebruikmaken van data-analyse om frauduleuze activiteiten op te sporen. Hiervoor verzamelt en verwerkt de instelling gevoelige gegevens.

Vanwege dit feit is er focus op beveiligingsmaatregelen met strenge toegangscontrole tot de gegevens en het monitoren van verdachte activiteiten. De instelling investeert ook in trainingen die ervoor zorgen dat medewerkers bewust zijn van veiligheidsprincipes. Deze maatregelen kunnen al worden genomen
vóór implementatie van Microsoft Fabric.

6. Technologische mogelijkheden zijn niet toereikend

Het ontbreken van de juiste technologische mogelijkheden kan direct een belemmering zijn voor het effectief benutten van data. Maar de keuzes die je nu maakt kunnen ook de schaalbaarheid in de toekomst in de weg gaan staan.

Oplossing

Het is belangrijk gecontroleerd keuzes te maken bij de implementatie van Microsoft Fabric. Denk aan het uitfaseren van bestaande systemen, het ontwikkelen van de juiste dataproducten, het opzetten van een robuuste gegevensinfrastructuur of het efficiënt benutten van cloudoplossingen. Bij al deze zaken moet op een manier gehandeld worden zonder dat je straks verrast wordt door extreem hoge Microsoft Azure consumptiekosten.

7. Weerstand tegen verandering binnen de organisatie

Een gebrek aan een data-gedreven mindset kan leiden tot weerstand tegen verandering, een gebrek aan vertrouwen in data en het voortdurend terugvallen op intuïtie bij besluitvorming.

Oplossing

Ontwikkel een data-gedreven mindset binnen jouw organisatie. Het is belangrijk dit te benadrukken, educatieve initiatieven te ontplooien, data-literacy te bevorderen en successen op basis van data te vieren.
Leiderschap moet het juiste voorbeeld geven en besluitvorming op basis van feiten en inzichten aanmoedigen. Daarnaast is het belangrijk een cultuur te bevorderen waarin medewerkers de ruimte krijgen om te
experimenteren en te leren.

Voorbeeld uit de praktijk

Een traditioneel marketingbedrijf wil besluitvorming baseren op data in plaats van intuïtie. Om dit te doen worden workshops en trainingssessies georganiseerd die verandering stimuleren en analytisch denken helpen te adopteren. Meetbare KPI's en beloningen benadrukken vervolgens het belang van data-gedreven  besluitvorming.

Hierdoor verandert de mindset binnen het bedrijf en worden beslissingen genomen op basis van data. Mensen staan klaar om straks met Microsoft Fabric te gaan werken.

8.Onvoldoende strategische alignment

Discussies over prioriteiten en budgetten kunnen leiden tot conflicten tussen verschillende afdelingen en tot suboptimale toewijzing van middelen.

Oplossing

Zorg voor een sponsor binnen het Leadershipteam. Deze persoon maakt zich hard voor het bepalen van dataprioriteiten, helpt bij het maken van keuzes en het toewijzen van budgetten. Het proces moet transparant zijn, waarbij alle belanghebbenden betrokken zijn en er ruimte is voor discussie en afstemming. Het doel is om een gemeenschappelijk begrip en consensus te bereiken.

Microsoft Fabric

Het dataplatform dat verschillende Microsoft-diensten en -tools naadloos met elkaar verbindt en jouw bedrijf klaar maakt voor het gebruik van AI.

Lees verder

Connect with us

Neem vandaag nog actie door contact met ons op te nemen. Samen ontdekken we welke ondersteuning
jouw organisatie nodig heeft, als basis voor het realiseren van succes met Microsoft Fabric!

Door gebruik te maken van dit formulier gaat u akkoord met de opslag en verwerking van de door u verstrekte gegevens, zoals aangegeven in ons privacybeleid. U kunt zich op elk moment afmelden voor verzonden berichten. Lees ons privacybeleid voor meer informatie over hoe u zich kunt afmelden, onze privacypraktijken en hoe we ons inzetten om uw privacy te beschermen en te respecteren.

Kennis

Meer over Data & Analytics