In vijf stappen naar betere datakwaliteit met IBM Databand

Snel over de juiste data beschikken, helpt organisaties om betere bedrijfsbeslissingen te nemen en om sneller nieuwe producten en diensten naar de markt te brengen. Maar hoe kun je in een tijd dat data uit honderden en soms zelfs duizenden bronnen afkomstig zijn, er zeker van zijn dat je over de juiste data beschikt? Een klein probleem met data kan grote gevolgen hebben. In deze blog lees je hoe Databand in vijf stappen voorkomt dat het misgaat.

Organisaties verzamelen in hoog tempo ongekende hoeveelheden data, in gestructureerde en ongestructureerde vorm. Er is interne bedrijfsdata van bijvoorbeeld mail of tekstbestanden, maar ook externe data, zoals klantgegevens, sensordata of data van social media.

Data observability

Deze data gebruiken organisaties onder meer om te analyseren. Maar als er iets mis is met data ontstaan er problemen. In een complexe IT-omgeving is het lastig om deze op tijd aan te zien komen. Gelukkig is daar een oplossing voor: data observability. Daarmee komt niet alleen eerder aan het licht dat er iets mis is met data, maar ook waarom. Zo lossen engineers problemen eerder op.

Data observability leidt tot betere datakwaliteit. Het IBM Databand-platform zorgt hiervoor in vijf stappen, die vergelijkbaar zijn met een treinreis.

1. Zie wat er in data-pipelines gebeurt: Bewegen de data wel? In de treinanalogie: is de trein vertrokken en rijdt deze ook echt? Als dat niet zo is, verklaart dat een eventuele storing.
2. Ontvang alerts bij pipeline-latency: gaat data zo snel door de pipeline als verwacht? Oftewel: komt de trein aan volgens schema? Bij vertraging gaat er een alarmsignaal af.
3. Check de ‘datagezondheid’: komen de data compleet door en kloppen ze, of zitten er fouten in? Met andere woorden: komt de lading in de wagons overeen met wat in de vrachtbrief staat, of ontbreekt er iets? Verkeerde input leidt immers tot verkeerde uitkomsten.
4. Zie verandering: zijn data misschien getransformeerd voor ontvangst? Zitten er tussen alle pakketjes in de wagons een paar die beschadigd zijn geraakt? Zo weet je of data bruikbaar zijn.
5. Inzicht in de gevolgen voor de bedrijfsvoering: wat is de invloed van datakwaliteit op bedrijfsbeslissingen? Als er iets is misgegaan, waar is dat dan gebeurd? Hoe is het pakketje dan precies van het ene op het andere station gekomen?

Ontdek en verhelp problemen in real-time

Doordat engineers het complete IT-landschap in beeld hebben, en problemen met datakwaliteit en pipelines eerder zien (en omdat ze tijdig worden gewaarschuwd), lossen ze deze in real-time op. De trein rijdt zoals de bedoeling is en levert de juiste pakketjes af. Hoe beter de datakwaliteit is, hoe beter engineers hun werk kunnen doen. Zo halen organisaties de waarde uit data die erin zit.

Waarom is dit voor jou interessant? Databand biedt commerciële kansen op het gebied van consultancy, en rondom de implementatie en uitrol. Je kunt bijvoorbeeld een pilot doen, een proof-of-concept. En klanten ondersteunen met verbeteren en het toevoegen van functionaliteiten.

Doe mee aan ons gratis trainingsprogramma en leer hoe jij als dataplatformconsultant succesvol het gesprek aangaat met je klanten over IBM Databand.

Inschrijven