Data Management

Data management is de discipline die ervoor zorgt dat je organisatie één betrouwbare versie van de waarheid heeft. Het gaat over het borgen van consistente, complete en correcte data over al je systemen heen, zodat iedereen op dezelfde cijfers stuurt.

Observability geeft je real-time inzicht in de beschikbaarheid, performance en gezondheid van je applicaties en infrastructuur. Moderne applicaties bestaan uit complexe ketens van componenten. Zonder observability vind je de oorzaak van een storing pas als gebruikers al klagen. Met observability detecteer je afwijkingen voordat ze impact hebben.

Enterprise search maakt je bedrijfsdata vindbaar en doorzoekbaar, ook ongestructureerde data als documenten, e-mails en tickets. Dat is niet alleen handig voor je medewerkers, het is ook het fundament voor AI-toepassingen als RAG. Zonder goede zoeklaag heeft een AI-model geen toegang tot de kennis die al in je organisatie zit.

Een data warehouse is één component, een opslagplaats voor gestructureerde data. Een dataplatform is breder: het omvat de hele keten van bronnen ontsluiten, data transformeren, opslaan, analyseren en consumeren. Microsoft Fabric combineert dit in één geïntegreerde omgeving.

Een dataproduct is data die je centraal produceert, met vastgelegde definities en logica, en die je vrij laat consumeren via een dashboard, API of AI-agent. AI-ready betekent dat het model gedocumenteerd is en de context klopt, zodat een agent op vragen een zinnig antwoord geeft in plaats van onzin.

Meestal door hoe ze zijn gegroeid. Elke nieuwe vraag stapelde bovenop de vorige, zonder dat iemand tijd had om uit te zoomen. Businesslogica belandde in rapportfilters, pipelines draaien op verouderde techniek en externe data landt handmatig. Het team werkt reactief en komt niet meer toe aan vooruitdenken.

Door je gouden datamodel goed te ontwerpen. Leg je definities, berekeningen en logica een keer centraal vast, met versiebeheer en een data dictionary. Doe je dat, dan is je data vanzelf AI-ready: het model is gedocumenteerd en de context ligt er al. Een agent geeft dan een bruikbaar antwoord.

Vijf patronen komen steeds terug: pipelines op verouderde techniek, businesslogica die in rapportfilters zit, externe data die handmatig op SharePoint landt, een datamodel dat vanuit rapportages is gegroeid en een team dat reactief werkt. Herken je meerdere hiervan, dan zit je tegen de grens van wat rapportages aankunnen.

Zodra externe partijen bij je data willen in plaats van bij een PDF, regelgeving als CSRD auditeerbare data afdwingt, of je AI wilt inzetten. Op dat punt is een rapportagevraag eigenlijk een dataontwerpvraag geworden. Begin dan klein, met een Discovery of BI Quick Check, en eerst met ontwerp.

Omdat de informatie er wel is, maar verspreid zit over systemen die niets van elkaar weten. SharePoint, Confluence, Topdesk en de CMDB kennen elkaars context niet. Je servicedesk vindt een incident, maar de oorzaak staat elders. Elke keer dat iemand die context handmatig bij elkaar zoekt, kost dat tijd en kwaliteit.

Niveau 1 is zoeken per systeem, waar de meeste bedrijven zitten: vijf bronnen, vijf zoekbalken. Niveau 2 is een zoeklaag over alles, bijvoorbeeld met Elastic Workplace Search. Niveau 3 is een AI-agent die je data begrijpt: je stelt een vraag in gewone taal en krijgt een antwoord met context.

Die agent geeft je in natuurlijke taal toegang tot je hele IT-landschap. Je vraagt bijvoorbeeld welke applicaties op een server draaien of welke incidenten samenhangen met een configuratie en wie de eigenaar is. Geen dashboards openen of queries schrijven meer, gewoon vragen en een antwoord krijgen.

Workplace Search legt een zoeklaag over meerdere bronnen, zodat je op een plek zoekt. Je hebt dan nog wel de juiste zoektermen nodig en een mens die de resultaten interpreteert. Een AI-agent gaat verder: die combineert data uit verschillende bronnen en geeft een antwoord met context in plaats van tien zoekresultaten.

Zodra je losse domeinen wilt verbinden. Denk aan een CMDB-agent, een incident-agent en een compliance-agent die elk hun eigen data kennen en samen verbanden leggen. Dat levert een agentic AI framework op: een netwerk dat realtime inzicht geeft, zodat je proactief kunt sturen in plaats van achteraf analyseren.