DE INFORMATIE-EXPLOSIE

• In de laatste 2 decennia van de vorige eeuw, met de opkomst van elektronische media als de CD-ROM, het Internet, kwam er vrij snel toegang tot steeds meer data en informatie. Geweldig natuurlijk om alle nieuwe mogelijkheden en de nieuwe mogelijkheden die het bood.
• Ik begon net met werken voor o.a. Philips met focus op CD-ROM en werkte samen met de grote uitgevers, maar ook de auto-industrie en vele anderen die enorme hoeveelheden informatie bleken te hebben en kansen zagen.

DE INFORMATIE-OVERLOAD

• Al vrij snel na he beschikbaar komen van grote hoeveelheden informatie, kwamen de uitdagingen om informatie te kunnen vinden en hier vervolgens mee te werken. Zoekmachines begonnen vaste voet aan de grond te krijgen.
• Ik heb menige enterprise zoekmachine geïmplementeerd voor diverse organisaties (Overheid, multi-nationals en specialisten) en daar veel geleerd over gedistribueerde databronnen, datacontracten en governance.

BIG DATA AVANT LA LETTRE

• De term Big Data kwam vanaf 2005 in zwang, doelende op grote hoeveelheden data, in enorme variatie en met hoge snelheid die beschikbaar en bruikbaar gemaakt moesten worden voor geavanceerde analyses.
• Ik heb documenten altijd beschouwd als containers voor data: data deels in tabelvorm, beeld en tekst. In tekst kun je veel data ontdekken met technieken die toen erg vooruitstrevend waren, zoals entity extraction, sentimentanalyse, triples en knowledge graphs. In die tijd heb ik veel zelf gedaan, nu zijn de tools cloudservices geworden.

DATA ARCHITECTURE

• Data ging steeds meer stromen, netwerken werden steeds robuuster en sneller, dataverwerking ging steeds sneller. De vraag werd steeds actueler: hoe laten we data stromen?

• Met een passie voor machines (echte machines zoals je bij de studie werktuigbouw leert), was dit voor mij een logische stap. Ik heb meerdere architecturen ontworpen om data uit allerlei bronnen te halen (databases, websites, datadiensten, etc.), grote hoeveelheden te kunnen verwerken en op te slaan, robuuste omgevingen die tegen een stootje konden.

DOCUMENTMANAGEMENT, KENNISMANAGEMENT EN DATAMANAGEMENT

• Alle technieken bij elkaar zijn zo goed als de mensen en processen die ze gebruiken. Daar kwam ik bij mijn eerste documentmanagement project al achter. Je kunt hele mooie dingen doen, maar de mensen moeten het nut ervan inzien, het moet ze wat opleveren en er zit altijd een groot of klein verandertraject aan vast.
• Ik heb daarna ook kennismanagement projecten gedaan en daar is het ook duidelijk: de mensen moeten willen, je moet ze verleiden, je moet ze onderrichten en af en toe met druk zorgen dat je je doelen haalt. Vaak heb je ook niet mensen onder je directe aansturing en ‘leen’ je dus capaciteit. Niet de makkelijkste manier van verder komen, je moet het verdienen.

VERSNELLEN VAN DATAMANAGEMENT

• Na vele jaren als adviseur gewerkt te hebben, merkte ik dat ik natuurlijk steeds weer nieuwe en andere rollen in datamanagement deed, maar ik merkte ook dat bij het afsluiten van mijn project er vaak een flinke terugval was, omdat de eigen organisatie niet voldoende kennis had kunnen opbouwen. Ook merkte ik dat ik regelmatig in een deel van de organisatie beweging kreeg, maar dat de rest van de organisatie dit niet kon overnemen.

• Ik heb toen de beslissing genomen dat ik organisaties beter kan ondersteunen als ik het ze leer zelf doen. Naast het doen komt daar ook bij blijven leren en ook een focus aanbrengen op communicatie tussen de afdelingen, tussen de bedrijfsonderdelen en de verschillende lagen in de organisatie. In mijn ervaring de beste manier om als organisatie datavolwassener te worden.

• In dat jaar werd ik ook Voorzitter van DAMA Nederland. In deze functie stimuleer en help ik professionals om samen te werken aan het verdiepen en moderniseren van onze kennis over alle aspecten van het beheren van data.

DE INFORMATIE-EXPLOSIE

• In de laatste 2 decennia van de vorige eeuw, met de opkomst van elektronische media als de CD-ROM, het Internet, kwam er vrij snel toegang tot steeds meer data en informatie. Geweldig natuurlijk om alle nieuwe mogelijkheden en de nieuwe mogelijkheden die het bood.
• Ik begon net met werken voor o.a. Philips met focus op CD-ROM en werkte samen met de grote uitgevers, maar ook de auto-industrie en vele anderen die enorme hoeveelheden informatie bleken te hebben en kansen zagen.

DE INFORMATIE-OVERLOAD

• Al vrij snel na he beschikbaar komen van grote hoeveelheden informatie, kwamen de uitdagingen om informatie te kunnen vinden en hier vervolgens mee te werken. Zoekmachines begonnen vaste voet aan de grond te krijgen.
• Ik heb menige enterprise zoekmachine geïmplementeerd voor diverse organisaties (Overheid, multi-nationals en specialisten) en daar veel geleerd over gedistribueerde databronnen, datacontracten en governance.

BIG DATA AVANT LA LETTRE

• De term Big Data kwam vanaf 2005 in zwang, doelende op grote hoeveelheden data, in enorme variatie en met hoge snelheid die beschikbaar en bruikbaar gemaakt moesten worden voor geavanceerde analyses.
• Ik heb documenten altijd beschouwd als containers voor data: data deels in tabelvorm, beeld en tekst. In tekst kun je veel data ontdekken met technieken die toen erg vooruitstrevend waren, zoals entity extraction, sentimentanalyse, triples en knowledge graphs. In die tijd heb ik veel zelf gedaan, nu zijn de tools cloudservices geworden.

DATA ARCHITECTURE

• Data ging steeds meer stromen, netwerken werden steeds robuuster en sneller, dataverwerking ging steeds sneller. De vraag werd steeds actueler: hoe laten we data stromen?

• Met een passie voor machines (echte machines zoals je bij de studie werktuigbouw leert), was dit voor mij een logische stap. Ik heb meerdere architecturen ontworpen om data uit allerlei bronnen te halen (databases, websites, datadiensten, etc.), grote hoeveelheden te kunnen verwerken en op te slaan, robuuste omgevingen die tegen een stootje konden.

DOCUMENTMANAGEMENT, KENNISMANAGEMENT EN DATAMANAGEMENT

• Alle technieken bij elkaar zijn zo goed als de mensen en processen die ze gebruiken. Daar kwam ik bij mijn eerste documentmanagement project al achter. Je kunt hele mooie dingen doen, maar de mensen moeten het nut ervan inzien, het moet ze wat opleveren en er zit altijd een groot of klein verandertraject aan vast.
• Ik heb daarna ook kennismanagement projecten gedaan en daar is het ook duidelijk: de mensen moeten willen, je moet ze verleiden, je moet ze onderrichten en af en toe met druk zorgen dat je je doelen haalt. Vaak heb je ook niet mensen onder je directe aansturing en ‘leen’ je dus capaciteit. Niet de makkelijkste manier van verder komen, je moet het verdienen.

VERSNELLEN VAN DATAMANAGEMENT

• Na vele jaren als adviseur gewerkt te hebben, merkte ik dat ik natuurlijk steeds weer nieuwe en andere rollen in datamanagement deed, maar ik merkte ook dat bij het afsluiten van mijn project er vaak een flinke terugval was, omdat de eigen organisatie niet voldoende kennis had kunnen opbouwen. Ook merkte ik dat ik regelmatig in een deel van de organisatie beweging kreeg, maar dat de rest van de organisatie dit niet kon overnemen.

• Ik heb toen de beslissing genomen dat ik organisaties beter kan ondersteunen als ik het ze leer zelf doen. Naast het doen komt daar ook bij blijven leren en ook een focus aanbrengen op communicatie tussen de afdelingen, tussen de bedrijfsonderdelen en de verschillende lagen in de organisatie. In mijn ervaring de beste manier om als organisatie datavolwassener te worden.

• In dat jaar werd ik ook Voorzitter van DAMA Nederland. In deze functie stimuleer en help ik professionals om samen te werken aan het verdiepen en moderniseren van onze kennis over alle aspecten van het beheren van data.