Datagedreven werken in 6 stappen

De intelligente organisatie van tegenwoordig móet met data aan de slag. Waarom? Dat schetsen we in deze blog. Maar uit welke stappen bestaat een succesvolle datastrategie eigenlijk? We zetten ze alle zes op een rijtje.

1. Data ophalen

Binnen je organisatie maak je voortdurend keuzes, zowel op bestuurs- als operationeel niveau. Hoe meer je weet, hoe beter de beslissingen. Daarom is het de trend om zoveel mogelijk data op te halen. Met de cloud is dat niet meer duur of risicovol. Je kunt betrouwbare data op het juiste moment, de juiste plek en met de juiste waarde inzichtelijk maken. En wanneer je meer capaciteit nodig hebt, is opschalen heel eenvoudig.

Maar hoe haal je data op? Het is mogelijk om vanuit de business te bepalen waar je waarde mist. Of om op basis van data te bepalen waar je waarde kunt toevoegen. Het gaat erom dat je inzicht verwerft in hoe je organisatie ervoor staat. Zo krijg je antwoord op business vragen en kun je de gepaste acties ondernemen.

2. Data verwerken

Artificial Intelligence (AI) en data science maken het mogelijk om gegevens sneller en beter te verwerken. Want zo kun je data rijker maken. Op basis van statistische modellen doe je voorspellingen of laat je ontbrekende informatie automatisch invullen. Zodat processen sneller verlopen en mensen over meer informatie beschikken bij het maken van keuzes.

Wanneer je aan de slag gaat met het verwerken van grote ‘databakken’, los je een aantal problemen op. Zo kun je de datakwaliteit op orde krijgen, controle houden over autorisaties, data integreren en met één versie van de waarheid werken. Dit laatste is erg belangrijk — vooral wanneer je data moet rapporteren en dus zeker wilt weten dat deze 100% kloppen.

3. Data delen

Wil je datagedreven werken, dan moeten alle partijen in de keten data met elkaar kunnen uitwisselen. Jij deelt informatie met klanten en (tussen)leveranciers om hun processen te verrijken én vice versa. Als je kennis en intelligentie op deze manier combineert, wordt iedereen in de keten er beter door. Zo’n data democratie helpt jouw organisatie bijvoorbeeld om ketengestuurd te werken. Je hebt grip op de keten omdat je kunt anticiperen en handelen volgens relevante data. Bovendien kun je op basis van de gedeelde data benchmarken.

Om data efficiënt uit te wisselen, heb je een centrale opslagplaats nodig waar je data bewaart en categoriseert. Van daaruit orkestreer je de datastroom. Een goed voorbeeld hiervan is een datahub. Dat is een plek waar je data centraal worden opgeslagen en georkestreerd. Steeds vaker hebben organisaties ook een dataplatform waar ze data ‘gecategoriseerd’ bewaren. Met dit soort opslagplaatsen kunnen ze goed bijhouden wie toegang heeft tot welke datasets en van welke partijen ze data ontvangen.

4. Data analyseren

Anno 2022 hebben gebruikers een scala aan gereedschappen om data — al dan niet in een lab omgeving — te analyseren. Mensen aan de business kant zijn vaak niet technisch ingesteld. Maar met de juiste tools kunnen zij data toch zelf onder de loep nemen. Dit vergroot de motivatie om data analyses te omarmen aanzienlijk.

Een andere gunstige factor is de eenvoud waarmee je data tegenwoordig kunt analyseren. Waar een data onderzoek vroeger een jaar vol complexe handelingen in beslag nam, kost dit nu een week. De technologie is vergevorderd, data zijn gedemocratiseerd en het platform is schaalbaar. Daardoor kun je een analyse sneller en met minder moeite uitvoeren.

5. Data optimaliseren

Data optimaliseren doe je door wetenschap toe te passen op je data. Op basis van wiskundige en statistische berekeningen kan je tot nieuwe inzichten komen. Aan de hand daarvan kun je actie ondernemen om data te verrijken en waarde te creëren. De mogelijkheden zijn breed: ieder proces binnen de organisatie is in principe voor verbetering vatbaar.

Zo kun je bijvoorbeeld waarde toevoegen op niveau van fraudedetectie, sales en marketing, productverkoop en social media acties. Maar je kunt er ook voor kiezen om data science toe te passen op asset management. Dat doe je door de assets in beeld te brengen, zodat je er meer controle over kunt uitoefenen.

6. Je bedrijfsprocessen aanpassen

Om datagedreven te werken, moet je continu je bedrijfsprocessen aanpassen. Dit betekent dat je data in je bestaande processen dient te integreren. Zo kun je in real time sturen en de business niet alleen achteraf, maar ook van tevoren ondersteunen.