Upload
sogeti-nederland-bv
View
699
Download
1
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Ze bestaan. De organisaties die wel in staat zijn hun databronnen te ontsluiten, hun BI-processen in te richten en die over meer dan voldoende analyse-power en slimme tools beschikken om het laatste drupje aan nuttige informatie nog uit hun data te persen. Maar ook die organisaties hebben nog een uitdaging, als met het gebruik van die data wordt ingegaan tegen bijvoorbeeld de eigen richtlijnen m.b.t. data-veiligheid en/of de privacy-wetgeving. Wat zijn de risico's? Hoe zijn die risico's te managen? En kan van zo'n probleem ook een kans worden gemaakt? Want ook hier geld(t): 'BI means Business'!
Citation preview
Harald Kikkers
[email protected] I T C G
IT Consultancy Group bv
Friesestraatweg 215
9743 AD Groningen
…maar mág het ook?
I T C G …maar mág het ook?
2
Harald
Kikkers ITCG | DATPROF
I T C G Overeenkomst tussen…
3
ig Data
usiness Intelligence ?
&
I T C G De letter…
4
I T C G En zou je een “B” film maken…
5
Bron: http://www.pastemagazine.com/.../the-100-best-b-movies-of-all-time.html
39. Shark Attack 3: Megalodon
(2002 / David Worth)
32. The Incredible Shrinking Man
(1967 / Jack Arnold)
18. Braindead
(1992 / Peter Jackson)
I T C G Business case voor B-films?
• Vele liefhebbers
• ‘Bewezen technieken’, voldoende matige acteurs
• Goedkoop
• Positieve business case
– Duidelijk doel
– Lage kosten
– Goed haalbaar
6
I T C G Big data & BI projecten
Onduidelijkheid? “NEE!”
versie-nummer 7
usiness case?
Doel Haalbaarheid Voordelen Kosten
I T C G Peter Jackson…
8
Braindead (1992), maar ook…
I T C G The Lord of the Rings
Doel
• A-film / blockbuster
Haalbaarheid
• Techniek garandeert succes?
Business case?
9
I T C G Suggestie / werkelijkheid?
10
Kunst-project BI-project
I T C G Betrouwbaarheid informatie!
11
Business Case
Doel
Betrouwbaarhei
d
Informatie
Kosten Haalbaarheid
I T C G Betrouwbaarheid
12
I T C G Big Data = uitdaging!
13
I T C G LOFAR
14
I T C G LOFAR – data & proces
15
Glasvezel
verbindingen
Duizenden antennes
A/D-converters Super computer
Wetenschappelijke
analyse
I T C G Universitair medisch centrum
versie-nummer 16
Zorg, onderzoek & onderwijs
Systemen Foto’s, tekst en tabellen
Clinical Data Repository
I T C G Problemen oneerlijk verdeeld?
• Gelukkig niet
• Ook ‘Small Data’ projecten
bieden geweldige faal-kansen!
• Data-problemen
• Proces-problemen
17
Facebook Google
amazon.com
I T C G Informatie-snoepwinkel…
18
I T C G Wie ben ik? Wat wil ik?
19
Vernieuwer?
Volger
?
I T C G Chocola van te maken…?
20
Bron
Blok D.
Piet Z.
Klaas S.
D. Blok
V
M
M
F
Man G.H. M
Naam Geslacht Orderbedrag Valuta
EUR
EUR
DKK
EUR
EUR
25
100
250
50
75
Aantal klanten?
(zelfde naam en geslacht) Gemiddelde besteding?
10
0
12
5
16
7
57 71 95
5 4 3
I T C G Proces-problemen
21
I T C G Onderken én elimineer bedreigingen!
• Vele (vaak ogenschijnlijk klein)
• Kunnen jouw dag verpesten!
22
I T C G Kunnen wij het maken?
• Juiste architectuur kiezen
• Data- en proces-problemen onderkennen én oplossen
• Binnen beperkte tijd
• Tegen beperkte kosten
23
I T C G
Kenmerken bronnen
• Aantal bronnen?
• Mate van overlap?
• Complexiteit meta-data?
• Hoeveelheid data?
• Mutatiegraad en aanwas?
• Kwaliteit data?
Kenmerken gebruiksdoel
• Vaste of variabele vraag?
• Continue of periodieke
opvraging?
• Aggregatie of details?
• Indicatief of exact?
• Historisch of actueel?
24
Architectuur
I T C G Architectuur: Historie…?
25
Ja hoor, we
ondersteunen
historie!
…van meta data?
…van transformatieregels?
…van brondata?
…van afgeleide gegevens?
…van mutaties op brondata?
…van mutaties op afgeleide gegevens?
…?
I T C G
H S E
Veel bronnen?
• Sturen op genericiteit koppelvlakken
– Afspraken (GLO’s)
– Ontkoppeling
– Techniek
26
E S H E S H
I T C G
H L E
Complexe meta-data?
27
E L H E L H M M M
Meta Data
T T T
O O O
Q Q Q
Software generatie
I T C G Doel en middel
28
I T C G Optimaliseren maak-proces
• Meteen focus op data kwalitiet (geen GI-GO!)
• AGILE methode (iteratief!)
• Big vertraging door testen met Big Data?
29
AGILE bouw
Big Data test
I T C G Small Data test
30
AGILE bouw
‘Small Data’ test
AGILE bouw
Big Data test
I T C G Testen met subsets
31
S
I T C G Kunnen wij het maken?
32
“JA!!!”
AGILE
Tooling
Snelheid
Performance
Betrouwbaarheid “Alles in place”
Productiviteit
Efficiency
Binnen budget
Duidelijke doelstelling
Op planning
Architectuur
I T C G …maar mág het ook?
33
Eigen organisatie
Publiek Wet- en regelgeving
Gevoelige data?
I T C G Eigen organisatie
34
I T C G Publiek
35
I T C G Wet- en regelgeving
36
I T C G Business case – Kosten gevoelige
data
37
Risico’s
• Imago-schade
• Reputatie-schade
• Geldboetes
Maatregelen
• Beveiliging
• Screening
• Subsetting
• Anonimisering
• …
I T C G Geanonimiseerd testen
38
S
S
A
I T C G Anonimisering
39
‘Blank’ ‘Blur’ ‘Shuffle’ ‘Subset’
I T C G Geanonimiseerde analyse
40
A
I T C G Samenvatting
41
Business case? Kunnen wij het maken? …maar mág het ook?
I T C G Napraten…
42
E L
H
T
O
Q S
A
M