Proactief en veilig data delen binnen je organisatie en daarbuiten.
Veilig data dalen.
Gebruik synthetische data om data snel, eenvoudig en veilig te delen
Het eenvoudig en veilig kunnen delen van gegevens binnen en buiten een organisatie is geen nice-to-have, maar een cruciaal onderdeel van een succesvolle bedrijfsvoering.
​
Maar hoe biedt een organisatie snel en eenvoudig toegang tot gegevens aan medewerkers, klanten en partners, zonder compromis te sluiten op het bewaken van data assets?
​
Pro-actief geserveerde, gecureerde synthetische datasets bevatten de sleutel tot veilig en zinvol datagebruik binnen en buiten de muren van organisaties.
​
Uitdagingen op het gebied van het delen van gegevens en toegang tot gegevens
De toegang tot data binnen organisaties wordt steeds strikter. Het wordt steeds moeilijker om aan privileges voor gegevenstoegang te komen, en dat heeft een reden:
​​
Volgens Gartner: "59% van de privacy-incidenten vindt zijn oorsprong bij de eigen medewerkers van een organisatie. Sterker nog: 45% van de door werknemers veroorzaakte privacy schendingen komt voort uit opzettelijk gedrag (hoewel het misschien niet kwaadaardig is)."
​​
Het beperken van aanvalsoppervlakken is een hoge prioriteit geworden voor bedrijven die te maken krijgen met grote financiële- en reputatietegenslagen wanneer datalekken plaatsvinden. Het beschermen van perimeters is niet langer voldoende. Het verminderen van de hoeveelheid onveilige data binnen de muren van organisaties is belangrijker dan ooit.
De meeste traditionele strategieën voor gegevensbeheer zijn echter niet alleen onveilig, maar ook inefficiënt. Hierbij besteden datawetenschappers 80% van hun tijd aan het vinden, opschonen en ordenen van gegevens.
​​
Daarnaast is elke organisatie onderdeel van een keten vereisen externe gebruikers gemakkelijkere toegang tot data. Zo vragen off-shore ontwikkelingsteams zijn sterk afhankelijk van het delen van gegevens voor het testen van software applicaties.
​
Met een toename van wetgeving en uitspraken op het gebied van gegevensprivacy, zoals Schrems II dat het delen van gegevens tussen de VS en de EU effectief verbiedt, blijken dergelijke projecten onmogelijk uit te voeren. Een steeds vijandiger wordende cybersecuritylandschap remt de vrije gegevensstromen verder, waardoor organisaties terughoudender dan ooit zijn om gegevens te delen.​​​
De status quo in het delen van gegevens en democratisering van data
Iedereen heeft het over het belang van datagedreven beslissingen, maar in werkelijkheid hebben slechts een select aantal individuen in organisaties daadwerkelijk toegang tot gegevens om gefundeerde beslissingen te nemen. Vaak zijn dit Data scientists die volledige toegang hebben tot onbewerkte gegevens. Maar zelfs voor hen is het niet altijd gemakkelijk.
​
Zodra Data scientists of AI Engineers zich op nog onontdekte gebieden en ideeën begeven, moeten ze nieuwe machtigingen verkrijgen. Soms is dat zelfs het geval voor het uitvoeren van nieuwe analyses op datasets waar ze in het verleden al mee hebben gewerkt! Afhankelijk van de organisatie kunnen deze processen om toestemming te krijgen weken of langer duren.
​
Als het gaat om het delen van externe gegevens, hebben organisaties, zeker wanneer zij persoons- of gevoelige gegevens verwerken, zoals financiële instellingen, banken en verzekeringsmaatschappijen, twee opties: ofwel helemaal geen gegevens extern delen, ofwel sterk vertrouwen op verouderde benaderingen voor het anonimiseren van gegevens.
​
Deze benaderingen staan bekend om hun slechte privacybescherming en een slecht gegevensgebruik. Erger nog, minder volwassen organisaties nemen onaanvaardbare risico's door te vertrouwen op eenvoudige vormen van de-identificatie of het delen van productiegegevens.
Betere, snellere en conforme manieren van datatoegang zijn vandaag al mogelijk met de juiste aanpak, maar de meeste bedrijven zijn zich niet bewust van: synthetische data.
Gebrek aan datageletterdheid
Veel mensen in organisaties zijn niet gewend om met data te werken. En daarmee bedoelen we niet het trainen van geavanceerde machine learning-modellen. Nee, zelfs beschrijvende analyses in Excel zijn gewoon niet iets dat iedereen weet te doen. Dit is een natuurlijke barrière voor het idee van zelfbediening.
Zorgen over gegevensprivacy
Zelfs als de datageletterdheid aanwezig is, is de andere grote uitdaging data management. Niet voor niets heeft niet iedereen binnen een organisatie toegang tot elke dataset. Hoe meer personen toegang hebben tot gevoelige gegevens, hoe groter het risico dat er een inbreuk of incident plaatsvindt. Maar zonder toegang tot gegevens blijft self-service analytics natuurlijk een theoretisch concept.
Met de introductie van Data-as-a-Service wordt deze theorie nu werkelijkheid. Je gebruikt data automation en privacybeschermende functies, aangedreven door een krachtige Large Language Model.
Data-as-a-Service:
De oplossing voor data democratisering
Data wordt steeds meer als product behandeld, ook en vooral binnen de muren van organisaties. Deze moeten proactief worden bediend aan diverse afdelingen, vrij stromend tussen verschillende bedrijfsonderdelen en zelfs dochterondernemingen in verschillende landen.
Low/ No code BI ontwikkeling
Automatische verwerking van ruwe data naar dataproducten op basis van een data mesh architectuur
Veilig data delen
De mogelijkheid om iedereen gecontroleerd gegevenstoegang te verlenen, wordt gewaarborgd door privacybeschermende functies
AI Data assistent
Iedereen is in staat om inzichten, zoals bijvoorbeeld data kwaliteit, uit gegevens te genereren via de LLM-aangedreven Data assistant
Voordelen van Data-as-a-Sevice voor jouw organisatie
In de praktijk vereenvoudigt het gebruik van Data-as-a-Service de implementatie van datademocratisering binnen een organisatie aanzienlijk, vooral in sectoren die onderworpen zijn aan strenge regelgevingsrichtlijnen, zoals de banken en financiele dienstverleners en de overheid.
Snelheid in besluitvorming
Hoewel traditionele methoden voor het delen van gegevens vaak langdurige goedkeuringsprocessen en complexe juridische kaders vereisen om privacy en naleving te waarborgen, kan Data-as-a-Service deze hindernissen omzeilen. Dit komt o.a. omdat synthetische gegevens de nuttige kenmerken van de oorspronkelijke dataset behouden voor analyse, leren of besluitvorming, maar niet de persoonlijke of gevoelige informatie bevatten die privacyproblemen zou veroorzaken.
Risk & Control management
Daarom kunnen synthetische gegevens vrijer worden gedeeld tussen verschillende afdelingen, bedrijfseenheden of zelfs tussen verschillende bedrijven in een conglomeraat, zonder dat er uitgebreide privacyeffectbeoordelingen nodig zijn of boetes van regelgevende instanties nodig zijn.
Meer
innovatiekracht
Dit versnelt niet alleen de besluitvorming, maar bevordert ook een samenwerkende en innovatieve werkomgeving. Met Data-as-a-Service wordt het ambitieuze concept van een datamesh - een gedecentraliseerd, domeingeoriënteerd eigendomsmodel voor data-architectuur - niet alleen haalbaar, maar ook operationeel efficiënt, zelfs in de meest gereguleerde sectoren.
100+ Data integraties.
Werkt samen met alle veelvoorkomende financiële boekhoud- en ESG-software.
Onze belofte.
Met de introductie van Data-as-a-Service wordt deze theorie nu werkelijkheid. Je gebruikt data automation en privacybeschermende functies, aangedreven door een krachtige LLM.
Jouw data blijft veilig in je eigen omgeving
Integreert met alle ERP applicaties
Data security en governance by design
Transparant. Geen vendor lock-in
Diverse SLA modellen beschikbaar
Aantrekkelijk prijsmodel (AUM)
Aangedreven door de Microsoft Fabric cloud, gemanaged door Beeminds.
Waar we dit eerder deden.
Ben je klaar om
Data-as-a-Service te ervaren?
De beste manier om meer te weten te komen over Data-as-A-Service, is door te experimenteren met ons platform. Probeer het gratis of neem contact met ons op voor een demo.
Laurens Frijters
Co-founder Beeminds
Vrijblijvend kennismaken?
Kies eenvoudig een passend moment om kennis te maken.