Data driven organisatie maturity

Data is niets anders dan een verzameling nulletjes en eentjes totdat je er wat mee doet. Data blijvend laten werken vraagt een lange adem, een structurele en brede aanpak en de juiste kennis en skills. Hoe doe je dit en waar kan je het beste beginnen?

Data gedreven werken is breder dan techniek

De meeste organisaties snappen inmiddels wel de potentie van data. Datagedreven werken is geen doel op zich maar een manier om meer en langdurig waarde te creëren voor je bedrijf en voor je klanten. Wellicht heb je zelf al eerste succesvolle pilots gedaan. Maar dan doemt ook de vraag op hoe je het inbedt in de organisatie en wat daarvoor nodig is. En dan niet alleen vanuit techniek zoals in de begindagen van big data, maar juist vanuit breder organisatieperspectief. Met vragen als: hoe geef je een data-afdeling vorm, hoeveel mensen heb je nodig en wat moeten zij dan precies kunnen?

Om deze vragen te beantwoorden, kijken we eerst naar het grotere plaatje van de datawaardeketen en wat dit van organisaties vraagt.

De datawaardeketen en de rol van regisseur

Om de berg goud blijvend te verzilveren moet je er als organisatie in slagen om de data-waardeketen te beheersen en deze te optimaliseren. Deze waardeketen bestaat uit de volgende vier stappen:

1. Data verzamelen
2. Data analyseren
3. Data interpreteren
4. Data verzilveren

Dit vraagt om een beheersing van alle organisatie-aspecten. Van mens, organisatie, processen, data en systemen. Zo wordt jouw datagedreven organisatie steeds volwassener. Van uitvoerende toepassingen en strategische vraagstukken tot uiteindelijk het voeren van regie op basis van feiten.

Maturity fases

De volwassenheid van data kan je onderscheiden in de vier verschillende rollen die data kan hebben.

De keten is zo sterk als de zwakste schakel

Als de rol van data verschuift van ondersteunend naar strategisch of zelfs regisserend, eist dit dat ze alle aspecten in balans blijven. Je kunt wel goede data hebben, maar als het proces om dit te verwerken handmatig is, ontwikkel je nooit de snelheid om deze data succesvol toe te passen. En aan de andere kant kan je wel een cultuur hebben waarin mensen durven te experimenteren en ondernemen, maar het werkt alleen als mensen samenwerken en niet verschuild zitten in organisatorische silo’s.

De combinatie van verschillende ambitieniveaus gekoppeld aan de verschillende organisatie-aspecten vormen samen een krachtig hulpmiddel om ambities en organisatie-impact vast te stellen. En daarmee gericht en in samenhang te sturen op de benodigde verandering. Als je weet op welke aspecten je moet veranderen en welke gaps daar te dichten zijn, is de volgende valide vraag, waar te beginnen?

Succes begint bij de mens!

Succes begint bij de mens!

De ervaring leert telkens dat succes onmogelijk is zonder de menselijke factor. Deze valt uiteen in vier aspecten:

1. Het begint bij leiderschap: geloof en sponsorschap van directie om de stap naar datagedreven werken vorm te geven
2. Dan de juiste mensen die van data tot inzichten komen en snappen waar data waarde kan toevoegen. Dus analisten en data scientists die voldoende businesskennis hebben om tot de kern te komen. Deze kun je werven of met training en coaching ontwikkelen vanuit het talent dat in de organisatie al aanwezig is. Daarnaast heb je ook mensen nodig die de inzichten kunnen toepassen.
   
   Juist dit deel wordt vaak nog onderschat. Maar net zoals analisten de brug moeten kunnen slaan naar de business vraagstukken, moeten ook de business mensen zich ontwikkelen om gevoel te krijgen voor de potentie en toepassing van data en inzichten. Uit onkunde roepen dat je “alles wilt weten” op de vraag van een BI-afdeling wat je zou willen weten om je werk beter te kunnen doen, dat gaat niet helpen…
3. En last but not least … samenwerking: het verbinden van de voorgaande factoren in een organisatie-vorm en -cultuur die zorgen dat de organisatie lerend en adaptief gaat worden. Om zo in het steeds uitdagender wordende landschap waarin het bedrijf opereert succesvol te zijn.