In Data Days duiden experts de nieuwste ontwikkelingen, delen praktische inzichten en weten als geen ander hoe data en AI organisaties slimmer en toekomstbestendig te maken.
Beluister Data Days via je favoriete podcastkanaal, kijk mee op BusinessWise.nl. Presentatie: Justine Wolters.
„We hebben enorm veel data – en niemand ziet het volledige plaatje. We hebben niet alleen passenger business, maar ook cargo en engineering. Het is echt een grote scope." Het resultaat? Silo's. „Binnen afdelingen is meestal wel bekend wat voor data er is, maar tussen afdelingen bijna nooit." Daarom bouwt het team van Marjolein Daeter aan een centrale datacatalogus: één plek waar alle data wordt omschreven en vindbaar is.
We willen voorkomen dat één afdeling al vliegt terwijl de rest nog leert lopen
Marjolein Daeter KLM
Datacatalogus als fundament
Zonder overzicht geen kwaliteit, zonder kwaliteit geen AI, zonder AI geen vooruitgang: „Als je niet weet wat voor data er is of van wie het is, dan kan je eigenlijk verder niks." KLM werkt daarom aan een datacatalogus, voor Marjolein Daeter en haar collega's het grootste project. Hoe bepaal je wat als eerste wordt opgepakt? „Dat is best lastig. We proberen use case based te werken. De business moet de waarde uit kunnen leggen. We kunnen niet alles tegelijk doen: we zijn een klein team." Evenwicht bewaren is essentieel. „We willen voorkomen dat één afdeling al vliegt terwijl de rest nog leert lopen."
„Nu gebeurt datakwaliteit heel decentraal, niet op dezelfde manier en daarom werken we aan standaardisatie. We willen een framework maken: de zes pijlers waarop we kwaliteit testen. En dezelfde woorden gebruiken." Tooling hoort daar ook bij, maar consistentie is de sleutel.
Kleine teams, grote organisatie: het ambassador-model
Het team van Marjolein bestaat uit slechts vier FTE - 'te weinig om voor het hele bedrijf sessies te doen' - en daarom bouwt KLM aan een netwerk van ambassadeurs. „Per afdeling één of twee mensen die dit voor ons of met ons kunnen doen. Maar ook dat kost tijd."
De grootste uitdaging: adoptie
Het meest complexe van Marjoleins baan? „We kunnen het nooit goed doen voor iedereen. Je hebt meer dan 25 businessunits. Je kunt niet 25 oplossingen maken." De oplossing: regelmatig overleggen, discussiëren – en soms de afdelingen het gesprek zelf laten voeren. „Dan zeg ik: jullie roepen links, jullie roepen rechts. Overleg maar even. Dan hoor ik het wel."
„De grootste uitdaging is adoptie", zegt Marjolein, zonder twijfel. „Dat mensen het gaan gebruiken, het nut ervan zien." Het probleem zit niet in het concept, maar in het extra werk dat het vraagt: „Het betekent voor mensen dat ze in hun dagelijks werk extra dingen moeten vastleggen. Dat is niet leuk, kost tijd en is vaak moeilijk."Wat werkt: concreet worden. „We deden een sessie met engineering en lieten echt voorbeelden zien met woorden die zij kennen. Iedereen ging naar voren zitten: 'dan kunnen we dit en dat'. Dat werkt."
'Rollen en verantwoordelijkheden goed beleggen'
Voor organisaties die net beginnen: zorg dat je rollen en verantwoordelijkheden goed weet te beleggen, adviseert Marjolein. „Wie is verantwoordelijk voor datakwaliteit? Voor governance?" Bij KLM doen data officers dit per afdeling: „Elke maand zitten ze een halve dag bij elkaar om het over de richting te hebben. Dit moet je samen doen." Daarna: kijken waar de pijn zit. „Data-analisten zijn driekwart van hun tijd bezig om data te vinden. Dat soort pijnpunten helpen prioriteren."
Data Days is opgenomen tijdens Data Expo. Meer weten? Kijk op www.data-expo.nl. Podcasts beluisteren? Dat kan via onder meer via deze link.
Ontvang elke week het beste van BusinessWise in je mailbox, ook over data en AI. Schrijf je hier nu gratis in:
