Hoe belangrijk moet data voor jou worden?
Succes boeken met data vraagt om kennis, kunde en tooling die je in staat stellen doelen te realiseren. Dashboards, analytics en krachtige voorspellende inzichten kunnen een wereld aan kansen bieden, mits ze gestoeld/gebaseerd zijn op kloppende, actuele en verrijkte (gekoppelde) data. Is jouw data klaar om als fundament te dienen?
Auteur:
Arvid Borger
Arvid is Business Consultant bij Exite. Zijn specialisaties zijn Strategic IT & Data
Volg Arvid op LinkedIn.
Bij veel organisaties is afgelopen tijd het besef gegroeid dat data waarde vertegenwoordigt en kan dienen als basis voor een platform waarmee je bestaande gegevens converteert naar kennis en inzicht. Daarbij kan het gaan om verkrijgen van een helder overzicht van zaken die spelen binnen de eigen organisatie, maar ook om het definiëren van kansen in markten en producten.
Wat is datasucces? Voorbeelden te over!
Een succesvol data-initiatief begint met een goed idee. Waar schetsen van datasucces eerder nog vaak gestoeld waren op theoretische voorbeelden, zijn ze inmiddels overal te vinden. Denk aan bedrijven die dankzij data beter weten op welke klanten en prospects zij zich moeten richten, organisaties die op basis van data risico’s van besluiten beter weten in te schatten en diegenen die met data slimmere producten weten te ontwikkelen. Samen met zaken als diepgravende analyses van verzuim, concurrentie-analyses, effectievere personeelsplanning & recruitment zijn dit slechts enkele, maar wel concrete voorbeelden van data die, links- of rechtsom, handig door organisaties verzilverd wordt.
De mogelijkheden zijn eindeloos, als je vooraf maar weet wat je wilt bereiken. Oftewel, met een business case kom je een heel eind. Maar voordat je tot een goede, kloppende case komt waarvan je het succes kunt meten met KPI’s, moet je goed de data kennen die beschikbaar is. Vervolgens vraagt het ook om kennis om deze data te gebruiken in een model of dashboard dat je uiteindelijk bij het verwachte einddoel brengt.
Van een idee naar een werkbare flow
Maar met een case alleen ben je er nog niet. Heb je een lijst van databronnen? Weet je welke technologie je gaat gebruiken voor het ontsluiten van je data? Kun je schetsen hoe data van bron tot einddoel door het model vloeit? Komt de data real-time binnen of ga je historische data gebruiken? Kortom, veel vragen die vooraf beantwoord moeten worden om ‘trash in, trash out’ te voorkomen.
Om meer met data te gaan doen is een absolute vereiste dat je weet welke data je gaat gebruiken, hoe er met deze data omgegaan wordt en dat je visie wat betreft data door de organisatie gedeeld wordt. Om daarin praktisch te worden is een goede datakwaliteit één van de randvoorwaarden voor succes. Maar kun je daar nu iets met zekerheid over zeggen? Heb jij het fundament staan? We stellen nu veel vragen, maar we helpen je graag op weg. Met onderstaande check kun je binnen luttele minuten ontdekken in hoeverre jij en je organisatie in staat zijn om meer waarde uit je data te verkrijgen.