Een modern dataplatform is geen losstaande IT-oplossing. Het is een ecosysteem van technologieën, processen en organisaties. Via cloudplatformen zoals Azure en Snowflake verbindt het primaire bronadministraties zoals SAP, Dynamics of Salesforce met gebruikers en afnemers van data en informatie.

Juist die diversiteit maakt het platform krachtig en van warade voor de organisatie. Maar tegelijkertijd maakt het ook kwetsbaar. Hoe meer afhankelijkheden, hoe groter de kans dat er ergens iets misgaat.]

De spagaat: real-time data versus complete analytics

Organisaties stellen steeds hogere eisen aan hun data. Aan de ene kant willen zij (near) real-time inzichten om operationele processen aan te sturen. Aan de andere kant verwachten zij volledige en consistente datasets voor rapportages, analyses.

Beide belangen profiteren van hetzelfde data platform, maar hebben verschillende eisen;

  • Near real-time integratie vraagt om snelheid, flexibiliteit en minimale vertraging.
  • Analytics en rapportages vragen om volledigheid, validatie en samenhang.

Deze sporen móéten naast elkaar bestaan goed georganiseerd en technisch geïmplementeerd. Zonder duidelijke scheiding en afspraken ontstaat een spanningsveld waarin het platform kwetsbaar wordt. Een verstoring in het real-time spoor kan directe impact hebben op rapportages. En een fout in de dataketen kan zich razendsnel verspreiden door de hele organisatie.

Waar gaan dingen in de praktijk mis? 

Als ik terugkijk op incidenten die ik het afgelopen jaar voorbij heb zien komen, hadden ze vrijwel altijd één van de volgende oorzaken:

  • Cloud- en platformstoringen bij externe SaaS- en PaaS-leveranciers.
  • Onbeschikbaarheid van bronapplicaties zoals ERP- of CRM-systemen.
  • Menselijke fouten, met directe impact op de kwaliteit van data.

Zonder goede ontkoppeling en governance worden externe verstoringen al snel jouw probleem. Wie een dataplatform beschikbaar stelt aan de organisatie, wordt niet alleen de leverancier van data maar ook de eerste die wordt aangesproken als die data niet klopt.

En voordat je het weet, ben je niet alleen boodschapper van slecht nieuws, maar ook degene die het moet oplossen. Met alle operationele druk en reputatierisico’s van dien.

Hoe mitigeer je deze risico’s?

Het beheersen van deze complexiteit vraagt om meer dan technologie alleen. Een aantal praktische uitgangspunten:

1. Identificeer kritieke afhankelijkheden

Welke bronnen zijn het meest kwetsbaar? En welke processen kunnen niet zonder real-time data?

2. Definieer eigenaarschap en correctieprocessen

Wie is verantwoordelijk voor datakwaliteit? Wie signaleert fouten, wie lost ze op en hoe?

3. Implementeer validatie op de juiste plekken

Zeker bij handmatige invoer of kritieke datastromen is validatie niet optioneel, maar noodzakelijk.

4. Organiseer governance voor beide sporen

Near real-time en analytics moeten duidelijke afspraken maken over:

  • Onafhankelijkheid van elkaar
  • Prioriteiten
  • Fallback-scenario’s
  • Herstelprocessen

Tot slot

Een modern dataplatform is een complex ecosysteem. Het succes zit niet primair in de techniek, maar in heldere afspraken, duidelijke verantwoordelijkheden en structurele risicobeheersing. Door slim te ontkoppelen en governance goed te organiseren, voorkom je dat verstoringen jouw probleem worden. En blijf je niet alleen een betrouwbare leverancier van data, maar ontwikkel je jezelf tot strategische partner in datagedreven besluitvorming.