Van data naar impact
Hoe data- en business teams de volgende stap zetten in self-service databeheer
Steeds meer organisaties maken de stap van trage, handmatige rapportages naar self-service databeheer. Door duidelijke data, herbruikbare dataproducten en een sterk fundament van kwaliteit en afspraken krijgen business en IT sneller inzichten, werken ze beter samen en realiseren ze meer impact.
Veel organisaties werken nog steeds op de oude manier: een data engineer schrijft een maatwerk-ETL-script om data op te halen, op te schonen en te laden in een rapportage. Dat is tijdrovend, lastig overdraagbaar en foutgevoelig. En het sluit steeds minder aan bij de snelheid en flexibiliteit die de business nodig heeft.
Toch houden organisaties vast aan dit model omdat het vertrouwd is. Maar de business wil sneller inzichten en datastructuren worden complexer. Voor middelgrote organisaties met beperkte IT-capaciteit, vaak zonder dataplatformteam of data-engineers, wordt het onhaalbaar om elke vraag in een nieuwe ETL te vertalen.
De oplossing is self-service databeheer: duidelijke en inzichtelijke data in een platform, leesbaar voor de business en modulair opgebouwd. Zo behoudt het data-team controle, maar hoeven zij niet alles zelf te doen. Het doel: 80% van de ‘waarom’-vragen kan de business zelf beantwoorden, met de gereedschappen die het data-team aanreikt.
Self-service databeheer werkt alleen als het startpunt de business is. Impact ontstaat vanuit een duidelijk doel; data op zichzelf maakt geen verschil. Het data-team helpt gebruikers hun probleem te definiëren, koppelt de juiste datastromen en maakt de waarde zichtbaar. Zo wordt data niet alleen geleverd, maar ook gebruikt om sneller beslissingen te nemen.
Modulair en herbruikbaar werken is daarbij de sleutel. In plaats van telkens opnieuw te coderen, stel je datastromen samen uit bouwblokken:
- Connectors naar databronnen (ERP, Excel, SaaS)
- Herbruikbare transformaties
- Standaard en herkenbare datasets die de business direct begrijpt
Dit gaat verder dan no-code of low-code. Het draait om overdraagbaarheid, snelheid en samenwerking zonder wildgroei. Het data-team legt de afspraken vast: welke bronnen gebruikt mogen worden, welke transformaties beschikbaar zijn en wie toegang krijgt tot welke data. Tegelijk zorgen zij voor monitoring en logging om kwaliteit en veiligheid te bewaken. Zonder dit fundament verandert self-service snel in chaos.
Self-service databeheer betekent dus niet loslaten, maar slimmer organiseren.
Business users krijgen ruimte om te werken in een veilige omgeving waar ze brondata niet kunnen beschadigen, met tools die ze al kennen. Het data-team houdt de kwaliteit en governance op orde. Zo verschuift de mindset van “rapportages bouwen” naar “vragen beantwoorden met dataproducten” die breed inzetbaar zijn.
Platforms zoals Peliqan organiseren zo’n gezamenlijke omgeving waarin business en IT samenwerken met duidelijke afspraken, veiligheid via versiebeheer en inzicht via visuele datalogica: datastromen zichtbaar in begrijpelijke schema’s. Geen black boxes, maar transparantie en overzicht. Maar voor veel organisaties voelt de overstap groot, en dat hoeft niet.
Begin met één concrete case:
Bij een internationaal bedrijf in zware machines in de landbouw wordt in de verschillende landen losse voorraadrapportage bijgehouden voor alle reserveonderdelen. Door gebruikers hun voorraadgegevens zelf te laten delen in een gezamenlijke omgeving ontstaat direct een totaaloverzicht.
Iedereen ziet waar tekorten en overschotten zijn en kan zelfs voorstellen voor herverdeling doen. Zo ervaren gebruikers meteen de waarde en groeit het vertrouwen om verder te gaan.
Elke organisatie doorloopt dezelfde reis:
- Rapportages achteraf – vooral terugkijken wat er al gebeurde.
- Centrale datastromen – betrouwbaarheid en datakwaliteit als basis.
- Self-service databeheer – zelf vragen beantwoorden met dataproducten.
- Datagedreven cultuur – data als vast onderdeel van elke beslissing.
Uiteindelijk draait het om empowerment: data gebruiken om impact te maken. Niet langer data aanleveren, maar de business in staat stellen zelf antwoorden te vinden en sneller beslissingen te nemen. Dat vraagt ook een cultuurverandering: business users moeten leren werken met data, IT moet leren loslaten. Voor veel organisaties is dit precies de stap die nu nodig is.
Lees in dit artikel hoe Happy Socks dit in hun organisatie heeft ingericht. Een perfect voorbeeld hoe je gebruikers ondersteunt met een modern data platform om hun operationele prestaties, en daarmee de klantervaring, te verbeteren en een data fundament te realiseren voor de toekomst.
