Het wat, waarom en hoe van datagedreven werken

De term data driven, oftewel datagedreven werken, is niet meer weg te denken uit de moderne bedrijfsvoering. En met reden. Doordat ons leven, en dat van onze klanten, zich steeds meer online afspeelt worden er gigantische hoeveelheden data gegenereerd. Maar ook het aantal sensoren wat op allerlei manieren data verzamelt is exponentieel toegenomen in de laatste paar jaar. Techniek is toegankelijker en goedkoper, en steeds meer gegevens zijn gemakkelijk beschikbaar door IoT– en cloud-technologie. Data is daarmee overal en heeft impact op de manier hoe we werken. Maar wat is datagedreven werken nou precies? Waarom zou je dit moeten doen? Op deze, en andere vragen, geven we antwoord in dit blog.

Wat is datagedreven werken?

In een bedrijf draait het voornamelijk om knopen doorhakken. Hoe gaan we het aanpakken? Wanneer zijn we succesvol? Deze beslissingen en evaluaties kun je nemen op basis van je onderbuikgevoel maar je kunt ze ook nemen op basis van data. In bedrijven met een sterke datacultuur worden belangrijke beslissingen geïnformeerd door data en analyses en handelen executives op basis van analytisch verkregen inzichten in plaats van intuïtie of ervaring.[1]

Datagedreven werken is namelijk werken op basis van feiten. Deze feiten ontstaan doordat verzamelde data geanalyseerd worden met behulp van bijvoorbeeld data analytics tools, om zo informatie te vergaren. Deze informatie in combinatie met de kennis en ervaring van medewerkers vormen dan inzichten. Door op basis van deze inzichten geïnformeerde beslissingen te nemen zorg je ervoor dat de organisatie datagedreven wordt.

Een datagedreven organisatie kenmerkt zich door deze werkwijze onderdeel te laten zijn van elk werkproces en in elke afdeling. Het is dan ook niet voor niks dat onderzoeksbureau Gartner aangeeft dat bedrijfsleiders het belang van data en analytics steeds meer gaan inzien wanneer het gaat om het versnellen van digitale bedrijfsinitiatieven. Dit heeft als gevolg dat data en analytics een verschuiving mee maken van een secundaire focus – aangevuld door een apart team – naar een kernfunctie binnen de gehele organisatie. Bedrijfsleiders onderschatten echter vaak de complexiteit van data en missen uiteindelijk kansen. Volgens Gartner kan dit opgevangen worden door strategische dataspecialisten in dit proces te betrekken zoals een Chief Data Officer (CDO). Door deze te betrekken bij het stellen van doelen en strategieën, kunnen ze de consistente productie van bedrijfswaarde zelfs verhogen[2].

Waarom moet ik datagedreven werken?

De potentie voor datagedreven business strategieën en informatieproducten is groter dan ooit. Maar terwijl bedrijven floreren op data en analyses, zien we nog steeds te vaak dat data en analytics een bijrol spelen wanneer het gaat om business initiatieven.[3] Dit moet veranderen. En dat betekent veranderen van het sturen op onderbuikgevoel naar onderbouwde beslissingen.

Een datagedreven werkwijze zorgt ervoor dat je sneller weet wanneer iets goed of juist niet goed gaat. Hierdoor is het mogelijk om sneller aan de knoppen te draaien om veranderingen te weeg te brengen. En niet alleen dat maar je weet ook nog eens aan welke knoppen je het beste kunt draaien voor het gewenste resultaat. Je beschikt over de data om je beslissingen goed te kunnen onderbouwen en krijgt daarom ook eenvoudig andere stakeholders mee in de beslissing. Daarbij wordt het ook mogelijk om de beschikbare data te gebruiken om bepaalde processen te automatiseren. De organisatie gaat steeds sneller en slimmer werken. Door datagedreven te werken gaan we onze processen beter sturen, patronen in klantgedrag of bedrijfsprestaties ontdekken en voorspellen en in sommige gevallen vinden we zelfs nieuwe verdienmodellen door de dataproducten te vermarkten. Kort gezegd zijn de voordelen talrijk en wordt het hoog tijd om te starten met datagedreven werken als je dit nog niet doet. Maar hoe start je met datagedreven werken?

Hoe start ik met datagedreven werken?

Datagedreven werken is meer dan alleen de juiste data uit je systemen kunnen halen. De transitie naar datagedreven werken brengt ook organisatieverandering met zich mee; enerzijds om de verantwoordelijkheid op de juiste plek onder te brengen, maar soms ook omdat het verstandig kan zijn de specifieke technische uitvoering of ondersteuning uit te besteden aan een technische partner. Volgens Gartner draait het echter vooral om je mensen. Data alleen kan een organisatie maar zo ver brengen. De mensen zijn de echte drijfveren. Analytics-leiders moeten daarom het juiste talent binnenhalen, het goede voorbeeld geven en weten wanneer ze niet op data moeten vertrouwen[4].

Leer je medewerkers vissen

Om echt succesvol datagedreven te werken zijn je medewerkers essentieel. Het is belangrijk om te zorgen voor voldoende training zodat zij overweg kunnen met data en analytics tools. ShopRunner CEO Sam Yagan heeft hier een handigheidje voor. “De manier waarop we iedereen zover hebben gekregen om met analytics tools aan de slag te gaan, is door ervoor te zorgen dat ze weten hoe ze moeten ‘vissen’. Als iemand met een verzoek naar het analyseteam komt en zegt: “Hé, ik zou willen dat je dit rapport opstelt”, wordt van het analyseteam verwacht dat het niet alleen het rapport verzendt, maar ook dat de persoon geleerd wordt hoe hij/zij dit zelf in de toekomst kan uitvoeren zodat het verzoek niet opnieuw binnenkomt”.[5]

Reis naar verbetering

Het is belangrijk om je te realiseren dat datagedreven werken geen eindbestemming is maar een continue reis naar verbetering. Je datastrategie, roadmap, KPI’s en dashboards verdienen het daarom regelmatig tegen het licht gehouden te worden. Elk proces wat je optimaliseert geeft je data en inzichten waarmee je weer nieuwe verbeteringen kunt aanbrengen. En die nieuwe data geeft je ook een steeds beter beeld van je eigen organisatie, je klantwensen en je producten. Door mee te schalen met de groei van je data krijg je steeds meer context en worden de datagedreven beslissingen steeds beter. Maar dat niet alleen: de kennis die je op deze manier vergaart is op de lange termijn misschien nog wel meer waard. Want met de juiste data is het voorspellen van succesfactoren steeds makkelijker en pas je data steeds verder toe in je verdienmodel. En wie weet welke data jouw organisatie het definitieve voordeel bezorgt?

Bronnen