API-first: Best practices

Organisaties stappen steeds vaker over op een API-first aanpak, waarbij ze elk AI- of digitaal project starten door zich te concentreren op de API die nodig is om de benodigde data te integreren. In dit blog bespreken we de voordelen van deze aanpak en zeven stappen die jouw bedrijf kan volgen om API-first te worden.

De trend naar een API-first aanpak

Een van de duidelijkste trends in de bedrijfsvoering van de afgelopen tien jaar is de overstap naar een API-first aanpak. Dit betekent dat bedrijven eerst nadenken over APIs (application programming interfaces) die interne en externe data kunnen leveren, voordat ze een app bouwen of een product aanschaffen.

Veel nieuwe digitale projecten kunnen waardevolle inzichten halen uit een breed scala aan datasets, zoals nieuws, juridische en compliance-informatie, bedrijfs- en financiële data, patenten en intellectueel eigendom, en meer. Het gebruik van een dataprovider met een flexibele API geeft toegang tot meerdere datasets via één platform. Dit zorgt voor naadloze integratie in producten en diensten, wat ten goede komt aan zowel het bedrijf als de gebruikers. Het vermindert ook het aantal providers dat een bedrijf moet inschakelen en voegt waarde toe door verschillende interne teams dezelfde datakern te laten gebruiken.

Uit de nieuwste State of the API-enquête van Postman, met meer dan 40.000 softwareontwikkelaars en API-professionals, blijkt dat het aantal bedrijven dat een API-first aanpak hanteert het afgelopen jaar met 3% is gestegen. Vooraanstaande organisaties zoals Deutsche Telekom, Cisco en het Amerikaanse Department of the Air Force hebben publiekelijk gesproken over hun API-first strategie, wat de groeiende invloed van deze aanpak in verschillende sectoren benadrukt.

De voordelen van API-first

Een API-first aanpak helpt bedrijven succesvol AI-initiatieven en andere digitale transformatieprojecten te implementeren. API-first bedrijven zijn beter in staat om twee van de grootste oorzaken van AI-mislukkingen te overwinnen:

1. Onvoldoende aandacht voor datalevering
   AI-projecten halen vaak data uit verschillende bronnen, met een verwarrende mix van bulkdata-leveringen en individuele APIs. Elke dataset kan bovendien anders gestructureerd (of ongestructureerd) zijn en vereist vaak veel werk op te schonen en bruikbaar te maken in de analysetools van een bedrijf. Een API-first model overweegt zorgvuldig hoe data via een API wordt geïntegreerd voordat een AI-initiatief wordt gestart. Het doel is om data zo naadloos mogelijk beschikbaar te maken voor verschillende teams.
2. Gebrek aan strategie
   Bedrijven slagen er vaak niet in AI te koppelen aan hun algemene strategie. Projecten moeten duidelijke doelen hebben en gericht zijn op het oplossen van een relevant en haalbaar probleem. Auteur Bernard Marr schreef in Forbes dat veel mislukte AI-projecten worden veroorzaakt door "een gebrek aan adequate planning". Een API-first aanpak richt de aandacht van een bedrijf op de onderdelen van de bedrijfsvoering die baat hebben bij AI, en brengt vervolgens een API in die deze specifieke toepassingen ondersteunt.

Uit de State of the API-enquête blijkt ook dat API-first bedrijven waarschijnlijk sneller nieuwe producten lanceren, beveiligingsrisico's beter elimineren, software van hogere kwaliteit creëren en meer werktevredenheid bij ontwikkelaars realiseren.

Zeven stappen naar een succesvolle API-first aanpak

Hoe implementeer je een succesvolle API-first aanpak? Hier zijn zeven stappen:

1. Intern of extern: Bepaal of je interne APIs moet bouwen om externe data te integreren, of dat je gebruik kunt maken van een externe API van een betrouwbare provider.
2. Stel een strategie op: Identificeer personen en doelen binnen je bedrijf die baat kunnen hebben bij AI en data-analyse, en ontwikkel een strategie voor governance, gebruik en verantwoordelijkheid rond de API.
3. Communicatie en training: Zorg voor betrokkenheid van leidinggevenden en voorkom dat er silo's ontstaan.
4. Kwaliteitscontrole: Test en beoordeel APIs op basis van je zakelijke behoeften.
5. Datakwaliteit: Zorg ervoor dat de data voldoet aan regelgeving en ethische normen.
6. Datalevering: Kies het juiste format voor de levering.
7. Cyberbeveiliging: Zorg voor goede veiligheidsmaatregelen bij cloud-gebaseerde systemen.

Met een oplossing zoals Nexis® Data+ kan jouw bedrijf deze stappen eenvoudig implementeren en AI-initiatieven versterken door toegang te bieden tot een breed scala aan datasets via één enkele API.