Als een procesreview bepaalt hoe werk verloopt, een functionele review bepaalt hoe het systeem dit ondersteunt, en een technische review bepaalt hoe het platform presteert, dan richt de datareview zich op iets dat net zo fundamenteel is:
‍

Zijn de gegevens die aan uw systeem ten grondslag liggen accuraat, gestructureerd en maken ze effectieve besluitvorming mogelijk?
‍

Een datareview beoordeelt hoe informatie wordt gestructureerd, onderhouden en gebruikt binnen Maximo of MAS, waarbij kansen worden geïdentificeerd om de bruikbaarheid, prestaties en aansluiting op best practices te verbeteren.  

Waarom datareviews belangrijk zijn

Data is vaak een van de meest over het hoofd geziene onderdelen van een bedrijfssysteem, terwijl het juist een primaire drijfveer is voor zowel systeemprestaties als zakelijke effectiviteit.
‍

Veelvoorkomende uitdagingen zijn:

• Slecht gestructureerde activum- en locatiehiërarchieën

• Inconsistente of onvolledige transactionele data

• Overmatige afhankelijkheid van aangepaste velden in plaats van standaardfunctionaliteit

• Gebrek aan levenscyclusbeheer (afsluiting, archivering, retentie)
  ‍
  ‍
  

Na verloop van tijd kunnen deze problemen leiden tot:

• Verminderde bruikbaarheid van het systeem

• Gebrekkige rapportage en besluitvorming

• Prestatievermindering

• Verlies van vertrouwen in het systeem als de "enige bron van waarheid"
  ‍
  ‍

Een Data Review biedt een gestructureerde aanpak om deze problemen bij de bron te identificeren en aan te pakken.

Wat een Data Review beoordeelt

Een Data Review evalueert hoe data binnen een Maximo- of MAS-oplossing is georganiseerd en wordt gebruikt, waarbij zowel structurele als operationele verbeterpunten worden geïdentificeerd. Dit richt zich doorgaans op vijf kerngebieden:

Datastructuren en ontwerp

• Beoordeling van hoe data over het systeem is gestructureerd

• Review van belangrijke objecten zoals:
  
  • Asset- en locatiehiërarchieën
  • Preventief onderhoud (PM's)
  • Werkplannen
    ‍
    ‍

Een goed ontworpen datastructuur is essentieel voor zowel gebruiksvriendelijkheid als schaalbaarheid.

Gebruik van standaard versus aangepaste data

• Identificatie van aangepaste velden en objecten

• Beoordeling of er standaardfunctionaliteit beschikbaar is

• Evaluatie van dubbelingen of onnodige complexiteit
  ‍
  ‍

Een overdaad aan aangepast dataontwerp zorgt vaak voor extra onderhoudslasten en risico's bij upgrades.

Transactiegegevens en volumes

• Analyse van de volumes van transactiegegevens in de loop van de tijd

• Beoordeling van hoe records worden aangemaakt, bijgewerkt en verwerkt

• Inzicht in hoe datagroei de systeemprestaties beïnvloedt
  ‍
  ‍

Dit helpt bepalen of gegevens bijdragen aan prestatieproblemen.

Datalevenscyclusbeheer

• Beoordeling van de levenscyclus van records (aanmaak, update, afsluiting, archivering)

• Beoordeling of gegevens actief worden beheerd

• Identificatie van hiaten in governance of retentie
  ‍
  ‍

Onbeheerde datagroei is een veelvoorkomende oorzaak van zowel prestatieproblemen als uitdagingen bij rapportages.

Processen voor databeheer en -updates

• Beoordeling van hoe gegevens worden aangemaakt en onderhouden (bijv. UI, bulk-uploadtools)

• Frequentie en governance van updates

• Identificatie van inconsistenties of risico's bij de gegevensverwerking
  ‍
  ‍

Dit zorgt ervoor dat de datakwaliteit na verloop van tijd behouden blijft — en niet slechts op één specifiek moment.

Hoe de review wordt uitgevoerd

Een datareview kan worden uitgevoerd door solution architects, consultants of developers, afhankelijk van de scope en de behoeften van de klant.  
‍

De aanpak omvat doorgaans:

• Analyse van datastructuren en onderlinge relaties in het systeem

• Beoordeling van transactionele patronen en volumes

• Evaluatie van datagovernance en onderhoudspraktijken
  ‍
  ‍

Het doel is niet enkel om data te analyseren, maar om het datadesign te koppelen aan de werkelijke systeemprestaties en gebruiksvriendelijkheid.

Wat de review oplevert

Een datareview brengt vaak problemen aan het licht die in de loop van de tijd zijn ontstaan, zoals:

• Assethiërarchieën die niet overeenkomen met de werkelijke structuren

• Overmatig gebruik van aangepaste velden in plaats van standaardattributen

• Datavolumes die de systeemprestaties negatief beïnvloeden

• Records die nooit worden afgesloten of gearchiveerd

• Inconsistente gegevensinvoer die leidt tot onbetrouwbare rapportages
  ‍
  ‍

Het benadrukt bovendien vaak een cruciaal punt: Zelfs het best geconfigureerde systeem kan niet effectief presteren met data van slechte kwaliteit.

Typische resultaten en opleveringen

De Data Review is ontworpen om praktische, bruikbare verbeteringen aan te dragen die vaak direct waarde toevoegen.
‍

De belangrijkste resultaten zijn:

• Gedocumenteerde bevindingen en observaties over het huidige dataontwerp en -gebruik

• Identificatie van structurele problemen en inefficiënties

• Aanbevelingen voor het verbeteren van datakwaliteit en bruikbaarheid op basis van het ondersteunende materiaal; dit omvat ook:

• Mogelijkheden om aan te sluiten bij de kern van Maximo en best practices  

• Identificatie van quick wins om de systeemgebruiksvriendelijkheid te verbeteren

• Aanbevelingen voor het creëren van een efficiënter en schaalbaarder datamodel  
  ‍
  ‍

Deze resultaten worden doorgaans geprioriteerd om zowel directe verbeteringen als een datastrategie voor de langere termijn mogelijk te maken.

De Data Review koppelen aan bedrijfsresultaten

De Data Review speelt een sleutelrol bij het behalen van de SAR resultaten:

• Geoptimaliseerd – schone, gestructureerde data verbetert de systeemefficiëntie

• Stabiel – goed beheerde data vermindert prestatieproblemen

• Schaalbaar – een sterke datafundering ondersteunt toekomstige groei en MAS-adoptie

• Betrouwbaar – accurate, consistente data maakt zelfverzekerde besluitvorming mogelijk  
  ‍
  ‍

Zonder data van hoge kwaliteit kunnen verbeteringen in processen, functionaliteit of technologie niet volledig worden gerealiseerd.

De rol van datareview in de SAR-levenscyclus

Binnen de SAR-levenscyclus — Ontdekken → Beoordelen → Gaten & Risico's → Aanbevelen → Roadmap — zorgt de datareview ervoor dat:

• Het systeem is gebouwd op een betrouwbare datafundering

• Rapportages en analyses betrouwbaar zijn

• Toekomstige mogelijkheden zoals Predict, Health en analytics effectief kunnen worden benut
  ‍
  ‍

Het vormt de basis voor data-integriteit die nodig is voor zowel operationele efficiëntie als strategische besluitvorming.

Conclusie

Waar andere onderdelen van een System Assurance Review ervoor zorgen dat processen, functionaliteit en technologie op elkaar zijn afgestemd, garandeert de Data Review dat de informatie die deze processen aanstuurt accuraat, bruikbaar en geschikt voor het doel is.

Door de datastructuur, kwaliteit en het levenscyclusbeheer aan te pakken, stelt de Data Review organisaties in staat om:

• De nauwkeurigheid van rapportages en besluitvorming te verbeteren

• De bruikbaarheid en prestaties van systemen te verhogen

• Data-gerelateerde risico's en inefficiënties te verminderen

• Zich voor te bereiden op geavanceerde MAS-mogelijkheden en analyses
  ‍
  ‍

Uiteindelijk transformeert het data van een potentiële aansprakelijkheid naar een strategisch bezit.