Blog
Hey IT’er, jouw data ís geen goud (nog niet)
Data is het nieuwe goud. Zeggen ze. Maar wie verder kijkt dan de hype, weet: dat klopt alleen in uitzonderlijke gevallen. In de praktijk lijkt de gemiddelde dataset eerder op oud ijzer, afval of op z’n best: gebruikt blik.
We lijken vergeten te zijn dat goud zeldzaam is. Dat je moet delven, scheiden, zuiveren. En dat geldt net zo goed voor waardevolle informatie. Want data zónder context, zónder kwaliteit, zónder interpretatie is geen goud. Het is balast.
Het is verleidelijk om mee te gaan in het sprookje van de dataschat: als we maar genoeg verzamelen, dan komt de waarde vanzelf bovendrijven. Maar dat is geen strategie, dat is hopen op magie. Alchemie 2.0.
Want slechte data wordt niet beter van een datalake of een mooi dashboard. Integendeel. Rotzooi erin, rotzooi eruit. En dat ook nog eens op grote schaal. En zelfs goede data is nog steeds slechts een grondstof. Pas als je die grondstof bewerkt, verrijkt, verbindt aan de juiste vragen en processen, ontstaat er informatie die beslissingen ondersteunt. Die waarde creëert.
In een tijd waarin iedereen roept dat je ‘iets met data’ moet doen, is het belangrijker dan ooit om te beseffen: niet álle data is waardevol. En niet ieder IT-systeem is in staat om het verschil te maken tussen rommel en rendement. Dat vraagt om een scherp en getraind IT-team.
Dus voordat je investeert in nóg meer dataopslag, weer een dataplatform of dashboardtool, stel jezelf eerst deze vraag: wat wil je echt met al je data? Wil je echt goud winnen of ben je per ongeluk je kelder aan het volstorten met blik?
De verborgen kosten van slechte data
Slechte data kost geld. Heel veel geld. Volgens onderzoek van IDC uit 2016 bedroegen de wereldwijde kosten van slechte data en slechte data-analyse maar liefst $3,1 biljoen per jaar. Niet vanwege een paar foutjes in een Excel-sheet, maar door structurele verstoringen in besluitvorming, processen en klantrelaties. En dat is alweer 9 jaar geleden!
Wat maakt slechte data zo duur?
Allereerst: verkeerde beslissingen. Als je managementrapportages gebaseerd zijn op verouderde, onvolledige of foutieve data, neem je beslissingen op drijfzand. Verkeerde inschattingen van klantbehoeften, onjuiste prognoses, slecht getimede investeringen — allemaal mogelijk doordat de basis niet klopt.
Ten tweede: inefficiëntie. Medewerkers die eindeloos zoeken naar de juiste cijfers, fouten moeten herstellen of systemen naast elkaar leggen om discrepanties op te lossen, verspillen kostbare tijd. Ook processen waarin data een rol speelt (denk aan logistiek, facturatie, compliance) gaan stroef of fout als de kwaliteit ontbreekt. En AI lost dat allemaal niet op dus.
En dan is er nog de schade aan vertrouwen. Als klanten of partners merken dat jouw systemen de plank misslaan - verkeerde aanhef, foutieve leveradressen, ontbrekende informatie - dan daalt je geloofwaardigheid. En dat vertaalt zich uiteindelijk in omzetverlies. In het begin merk je dat niet zo, maar dat is een traag rollende sneeuwbal die steeds groter wordt.
Wat betekent dat concreet?
Stel, je runt een bedrijf met een jaaromzet van 100 miljoen. Als we IDC’s schatting (destijds ~18% van het Amerikaanse BNP) doorvertalen, dan zou slechte data jouw organisatie jaarlijks tot wel 18 miljoen kunnen kosten. Zelfs als je uitgaat van een conservatiever percentage van 5%, praat je nog steeds over 5 miljoen aan gemiste kansen, foutmarges en productiviteitsverlies.
Ik herhaal het nog even: als je denkt dat het meevalt, lees deze zin dan nog eens: bij een omzet van 100 miljoen euro kost slechte data je jaarlijks 5 miljoen euro.
Slechte data is dus niet alleen technisch probleem. Het is een strategisch risico. En één dat je je simpelweg niet kunt permitteren.
Data groeit exponentieel. Je kosten ook.
Elke dag produceren we wereldwijd zo’n 2 exabytes aan data. Dat is een 2 met 18 nullen. Of, iets concreter: twee miljoen laptop-SSD’s vol. Per dag. En morgen weer. En overmorgen nog een keer.
Die hoeveelheid groeit explosief — gevoed door nieuwe technologie zoals IoT, observability-platforms, slimme meters, connected devices en logsystemen die alles, altijd, overal willen vastleggen.
En al die data klinkt fantastisch. Tot je er iets mee moet.
Want ergens in die oceaan zit waarde. Maar om die te vinden, moet je investeren. In opslag. In rekenkracht. In tooling. In datamodellen. En in mensen. Alleen al het selecteren, valideren en opschonen van ruwe data, voordat er ook maar één bruikbaar inzicht uitkomt, kost steeds meer.
Datagedreven werken is geen keuze meer, het is noodzakelijk om relevant te blijven. Maar het is een dure noodzaak geworden. En wat bedrijven soms vergeten: informatie alleen levert geen omzet op. Niet als het niet wordt omgezet in actie. Niet als het niet leidt tot optimalisatie of innovatie.
De balans tussen kosten en opbrengsten is dus aan het verschuiven. Waar data ooit een bijproduct was, is het nu een kostenpost van formaat geworden. Je betaalt niet alleen voor de opslag van ruis, je betaalt vooral voor de illusie dat het ooit nog goud wordt.
De vraag is niet of je iets met data moet doen. De vraag is: hoeveel verspilling kun je je nog permitteren? En wanneer trek je de grens tussen waarde en ballast?
Hoe je dataverwerking veel efficiënter én goedkoper maakt
Bij Sciante zien we het keer op keer: het opwerken van data kost organisaties veel meer tijd en geld dan nodig is. Niet omdat ze niets doen, maar omdat ze blijven werken met tools en processen die simpelweg niet zijn ontworpen voor de schaal van vandaag.
Veel verrijkings- en transformatietaken worden technisch gezien correct uitgevoerd. Maar dat wat functioneel klopt, is vaak totaal niet geoptimaliseerd voor performance. Zeker niet als de volumes exploderen, zoals we nu overal zien. En dat gebeurt steeds vaker: door IoT, logging, monitoring en andere datagenererende systemen komt er elke dag meer data bij dan ooit tevoren.
De tools die leveranciers bieden? Die zijn zelden ontworpen met dit tempo en volume in gedachten. En omdat het vaak onduidelijk is hoe die tools onder de motorkap precies werken, worden ze ook zelden écht efficiënt ingezet. Het gevolg: torenhoge cloudrekeningen, trage verwerking en lange wachttijden op rapportages en inzichten.
Met het juiste inzicht — in de tools, de knelpunten en de optimalisatiemogelijkheden — kan het anders. Veel anders. En grote tot zeer grote besparingen opleveren.
Wij hebben al tientallen organisaties geholpen om hun dataverwerking radicaal te versnellen. Door slimmer te transformeren, minder overbodige stappen te zetten en tools te gebruiken waarvoor ze bedoeld zijn, is optimalisatie vaak mogelijk met een factor 100 tot 1000. Geen loze belofte, maar de dagelijkse praktijk, keer op keer bewezen. Dat is wat we dagelijks doen. Optimaliseren is ons vak. Kosten besparen is het resultaat wat we achterlaten.
Wil je weten hoeveel jij kunt besparen op je dataverwerking en hoe je veel sneller van ruwe data naar bruikbare inzichten komt?
📞 Plan een vrijblijvende afspraak in met een van onze experts.
We laten je zien waar jouw grootste winst ligt.
Zonder verplichtingen, mét resultaat.