Ga naar content
Zoek op onderwerpen, blogs, diensten etc.

Hoe realiseer je je data doelstellingen in no time?

In het E-book 'Datagedreven racen' bespreken we de parallellen tussen Formule 1 racen en datagedreven werken. Eén seconde kan het verschil betekenen tussen winnen en verliezen. En dat geldt ook voor het bedrijfsleven. Als je de concurrentie altijd een stap voor wil blijven, moet je kort op de bal spelen.

Anticiperen en snel handelen betekenen het verschil tussen succes en middelmatigheid. Proactief inspelen op evoluties in het gedrag van klanten en veranderingen in de markt op de voet volgen. Dat vereist up-to-date inzichten. Die verkrijg je door datagedreven te werken. We laten je zien hoe je dat aanpakt!

De basis: breng je huidige situatie en je doelstellingen in kaart

Overweeg je een eerste stap te zetten richting datagedreven werken? Breng dan eerst in kaart waar je nu staat en waar je naartoe wil. Stel jezelf daarom deze cruciale vragen.

  • Wat is jouw stip aan de horizon?

Als je machine learning, Artificial Intelligence of voorspellende analyses inzet, wat wil je daarmee dan bereiken? Wat hoop je dat die jou opleveren? Probeer zo precies mogelijk te bepalen welk doel je nastreeft. 

  • Is de juiste informatie beschikbaar — en zo ja, waar vind je die?

Naar wat voor informatie ben je op zoek? Heb je data omtrent klanttevredenheid of consumentengedrag nodig? Bekijk dan eerst of de gegevens die jij nodig hebt beschikbaar zijn. Als dat het geval is, moet je achterhalen waar je die kunt opvragen. 

  • Wat is de kwaliteit van je data?

De informatie waarmee je werkt, moet betrouwbaar zijn. Data verzamelen alleen maar om de data, loopt op tot een onoverzichtelijk volume waarin je de weg verliest tussen wat nuttig en wat overbodig is. Als jij je bijvoorbeeld wil focussen op klanttevredenheid, moet je juiste informatie omtrent klanten in handen hebben om dat te kunnen onderzoeken.

  • Worden je gegevens momenteel al centraal opgeslagen en gecombineerd?

Als dit nu al gebeurt, bekijk dan of je data on-site of in de cloud wordt bewaard. Als je nog oude data in je serverruimte hebt staan, is het verstandig om die eerst ook naar de cloud te verhuizen. Je data centraliseren is de eerste stap.

Doet jouw organisatie nog niet aan centrale dataopslag en het combineren van data, vraag je dan af of jullie hier behoefte aan hebben. Maar bedenk wel dat als data decentraal en op verschillende on-site databases verspreid staan, het bijna onmogelijk is om overzicht over je bronnen te hebben. Een gecentraliseerde opslag in de cloud lost dit op. Bovendien heeft de cloud een bijkomende troef: flexibiliteit. Je kunt je capaciteit moeiteloos bijschalen naargelang je actuele noden. 

  • Wie kan welke data bekijken — en hoe ingewikkeld is dat proces?

Maak een overzicht van wie welke informatie kan bekijken. Zijn alle gegevens voor iedereen beschikbaar? Of is de toegang tot bepaalde data afhankelijk van de functie van een medewerker? Denk maar aan de financiële resultaten van je organisatie.

Hoe toegankelijk zijn je belangrijke data voor je medewerkers? Kunnen ze bijvoorbeeld gebruik maken van overzichtelijke dashboards? Of is iedereen afhankelijk van die ene collega die telkens opnieuw Excel rapporten moet uitdraaien? Je bespaart veel tijd en energie als je dit proces kunt vereenvoudigen. 

  • Is je informatie nog up-to-date?

Data zijn maar waardevol als ze actueel zijn. Als je werkt met Excel exports, is de kans groot dat de gegevens verouderd zijn. Veel bedrijven exporteren zo’n rapporten vaak maar één keer per week, maand of kwartaal.

De snelweg naar een datagedreven organisatie: steun op de expertise van een partner

Een succesvolle transformatie naar een datagedreven organisatie valt of staat met het kiezen van de juiste partner. We doen graag de werkwijze van Wortell uit de doeken.

Gratis download

E-book Datagedreven Racen

Ontdek in dit E-book concreet:

  • Wat de relatie is tussen racen en een datagedreven organisatie
  • Hoe je de stap zet naar datagedreven werken
  • Welke zaken je concreet kunt implementeren om datagedreven te worden
  • Wat we van Formule 1 kunnen leren op het gebied van data