Databeheer
Context
De data van een organisatie is verspreid over verschillende systemen, met dubbels, inconsistente velden en verschillende definities per team. Beslissingen worden dan genomen op basis van data waarvan de betrouwbaarheid of definitie niet altijd duidelijk is, en elk nieuw rapport vraagt manueel werk om de verschillende bronnen met elkaar te verzoenen.
Mijn aanpak
Ik begin met te verduidelijken wat de data werkelijk voorstelt en welke beslissingen ze moet ondersteunen. Ik structureer de data zodat ze aansluit bij de manier waarop teams werken en informatie gebruiken, niet alleen bij de manier waarop ze oorspronkelijk werd geregistreerd.
Ik zet een concrete governance op, met duidelijke regels over wie wat invoert, welke bron als referentie geldt, waar informatie wordt bewaard en hoe een correctie terug naar de bron gaat in plaats van geïsoleerd in een rapport te blijven. Ik bouw ook dashboards die een betrouwbaar en gedeeld beeld geven, in plaats van losse extracties die van persoon tot persoon verschillen.
Een concreet voorbeeld
Op mijn persoonlijke project LudoExplorer, gericht op aanbevelingen voor bordspellen, heb ik een omvangrijke en inconsistente publieke dataset omgezet in een gestructureerde en verrijkte databank, met een classificatie die aansluit bij de manier waarop gebruikers werkelijk naar informatie zoeken. Dit structureringswerk ging vooraf aan elke automatisering of AI-functionaliteit.
Beschrijf mijn project. Uw data bestaat, maar er is discussie over de betrouwbaarheid, definitie of oorsprong ervan? Beschrijf mij het probleem en we bekijken samen hoe we de data werkelijk bruikbaar kunnen maken.