Heb jij je fabrieksdata zelf in de hand? 

Steeds meer productiebedrijven bouwen hun processen rond data. Maar daarmee wordt een andere vraag steeds belangrijker:  Hebben we onze data ook daadwerkelijk zelf in de hand? 

• Waar staat de data? 

• Wie kan erbij? 

• Kunnen we de data meenemen naar een ander platform? 

• Wat gebeurt er als onze leverancier verandert? 

• En weten we eigenlijk nog waar een cijfer vandaan komt? 

Dat zijn geen juridische vragen die je pas aan het einde van een project moet stellen. Het zijn architectuurvragen. 

Is datasoevereiniteit vooral een governance-vraagstuk? 

Niet alleen. Governance vertelt wie toegang heeft tot data, wie eigenaar is en welke regels gelden. Maar je architectuur bepaalt hoeveel controle je daadwerkelijk hebt. Wij vinden het belangrijk dat productie-organisaties zelf eigenaar zijn van hun data en de logica. Daarom draait ons Maestro data & AI platform binnen de eigen Microsoft-tenant van onze klanten, waarbij data, architectuur, logica en componenten altijd toegankelijk blijven voor een organisatie zodat men zelf kan doorontwikkelen.  

Maar willen we dan alles zelf beheren? 

Nee. Eigenaarschap betekent niet dat je alles zelf moet bouwen of beheren. Je kunt gebruikmaken van een gestandaardiseerd platform en bewezen architectuur zoals het Maestro dataplatform, terwijl je zelf eigenaar blijft van je data en omgeving. Dat is precies het verschil tussen: “we gebruiken een platform.” en “we zijn afhankelijk van een platform.” 

Hoe voorkom je vendor lock-in? 

Begin niet bij de leverancier, maar bij de architectuur. Kijk bijvoorbeeld naar: 

• waar data wordt opgeslagen;  

• hoe data wordt ontsloten;  

• welke standaarden worden gebruikt;  

• of data en logica toegankelijk blijven;  

• hoe eenvoudig je nieuwe bronnen kunt aansluiten;  

• of je edge, lokale systemen en cloud kunt combineren.  

Een open architectuur op Microsoft Fabric kan daarbij een basis vormen, terwijl de organisatie zelf eigenaar blijft van haar data en de omgeving.  

Maar wordt governance dan niet juist een rem? 

Alleen als governance iets is wat je achteraf toevoegt. Als je pas na een AI-project gaat bepalen wie toegang heeft tot data, waar data vandaan komt en welke definitie van een KPI geldt, vertraagt governance. Als die zaken vanaf het begin onderdeel zijn van het platform, gebeurt het tegenovergestelde.  Denk aan: 

• Data-eigenaarschap – wie is verantwoordelijk voor welke data? 
• Data lineage – waar komt deze data vandaan en welke bewerkingen heeft deze ondergaan? 
• Data quality – kunnen we erop vertrouwen? 

Deze bouwstenen zorgen ervoor dat nieuwe BI- en AI-use cases kunnen voortbouwen op bestaande, betrouwbare data.  

En wat betekent dit concreet voor BI en AI? 

Heel veel.  Een BI-manager wil weten: “Kan ik vertrouwen op dit cijfer?” Een AI-manager: “Kan ik vertrouwen op de data waarop mijn model draait?” Een IT-manager: “Kan ik deze omgeving blijven beheersen als het aantal use cases groeit?” En uiteindelijk stelt iedereen dezelfde vraag: “Kunnen we blijven innoveren zonder de controle over onze data en architectuur kwijt te raken?” 

Dat is waar datasoevereiniteit uiteindelijk over gaat in mijn optiek. Niet minder technologie. Maar meer regie over technologie.