datalandschap

Een datalandschap is het geheel van data en de systemen, processen en regels die data binnen een organisatie mogelijk maken. Het omvat de datastromen, de opslag en verwerking van data, de metadata en de mechanismen voor kwaliteit, security en governance. Het doel is om data toegankelijk, begrijpelijk en bruikbaar te maken voor besluitvorming, operatie en innovatie.

Belangrijke onderdelen zijn onder meer databronnen zoals operationele systemen, CRM, ERP, IoT-sensoren en externe databronnen; opslag- en verwerkingslagen zoals data lakes, data warehouses, data marts en hybride lakehouse-omgevingen; datapijplijnen en verwerkingstechnieken zoals ETL/ELT en streaming; metadata, data catalogus en data quality tooling; master data management en referentiedata; en data governance, security en privacy controles.

Data governance omvat beleid, rollen (data eigenaren, data stewards) en processen voor kwaliteitsbeheer, metadatabeheer en compliance met regelgeving zoals privacywetgeving. Het doel is om verantwoordelijkheid en transparantie te waarborgen bij het gebruik van data.

Organisaties kiezen vaak voor verschillende architectuurpatronen: traditionele silo’s, maar ook moderne benaderingen zoals data mesh, data fabric en lakehouse. Dit gebeurt zowel in cloud- als on-premises-omgevingen, vaak in hybride vormen.

Toepassingen van het datalandschap zijn onder meer business intelligence, analytics, data science en operationele rapportage. Uitdagingen liggen in datasilos, inconsistentie, data kwaliteit en kosten, en het waarborgen van security en privacy. Trends in het veld omvatten data mesh- en data fabric-ideeën, steeds betere data catalogisering en zelfbedieningsanalyse, en AI-governance voor verantwoord gebruik van data.