Hoe kan een organisatie op eenvoudige wijze grip krijgen op datakwaliteit en daarmee strategische doelstellingen realiseren??

In de huidige digitale wereld vormt datakwaliteit de fundering onder elke data-gedreven organisatie. Zonder betrouwbare data zijn analyses, dashboards en beslissingen slechts zo sterk als hun zwakste datapunt. Toch blijkt in de praktijk dat veel organisaties pas met datakwaliteit aan de slag gaan wanneer problemen zichtbaar worden: fouten in rapportages, frustratie bij medewerkers of onbetrouwbare inzichten. Dit artikel onderzoekt hoe organisaties in eenvoud regie kunnen krijgen op datakwaliteit, zodat data daadwerkelijk waarde toevoegt aan strategie, processen en resultaten.

Waarom regie op datakwaliteit?

Bekende uitspraken als “garbage in, garbage out” zijn geen loze kreten. Wanneer definities ontbreken, data verspreid is opgeslagen of processen onduidelijk zijn, neemt de kans op fouten snel toe en is niet te corrigeren in een datamodel geschikt voor analyse. Regie op datakwaliteit betekent dat een organisatie structureel aandacht besteedt aan de juistheid, volledigheid, consistentie en actualiteit van data.

Data is geen doel op zich, maar een middel: betrouwbare data maakt het mogelijk om met vertrouwen beslissingen te nemen, processen te optimaliseren en strategische ambities te realiseren.

Wat als regie op datakwaliteit ontbreekt?

Wanneer datakwaliteit geen onderdeel is van de Data Insights -strategie, ontstaan vaak dezelfde patronen:

• Verlies van vertrouwen: Wanneer management of medewerkers herhaaldelijk fouten signaleren, wordt data minder gebruikt en verliest het zijn waarde als stuurinstrument.
• Beslissingen op basis van verkeerde aannames: Bijvoorbeeld doordat marketing en verkoop acties gebaseerd worden op onvolledige en te oude data.
• Tijdverlies door handmatige correcties: Medewerkers besteden meer tijd aan het zoeken en herstellen van fouten dan aan hun kerntaken.

Hoe in eenvoud regie krijgen op datakwaliteit?

Het creëren van grip op datakwaliteit hoeft geen groot IT-project te zijn. Het kan juist klein, pragmatisch en gefaseerd worden aangepakt vanuit eenvoud.

1. Begin bij het strategisch kader

Bepaal eerst welke data echt cruciaal is voor het behalen van de strategische doelstellingen. Dat betekent: geen focus op alle data velden tegelijk, maar starten bij de kern-KPI’s en -processen die de meeste waarde opleveren.

2. Beheer organisatie: Benoem eigenaren

Zonder duidelijke dataverantwoordelijken blijft kwaliteitsbeheer vrijblijvend. Wijs per datadomein of KPI een eigenaar aan die verantwoordelijk is voor de inhoud en juistheid.

3. Leg definities vast

Creëer een centrale plek – bijvoorbeeld in een datacatalogus – waar definities en herkomst van data zijn vastgelegd. Bekende referenties zoals het DAMA-DMBOK kunnen helpen bij het opstellen van duidelijke definities en procesafspraken.

4. Automatiseer controles

Met eenvoudige validatieregels of monitoring dashboards kan afwijkende of ontbrekende data snel gesignaleerd worden. Dit verkleint de kans op stille fouten die pas veel later zichtbaar worden.

5. Maak datakwaliteit zichtbaar

Visualiseer datakwaliteit in dashboards, niet alleen als technische KPI maar als onderdeel van de bedrijfsvoering. Wanneer teams de kwaliteit van hun eigen data zien, ontstaat vanzelf meer eigenaarschap.

Praktijk voorbeelden van regie op datakwaliteit in eenvoud

Een kleine non-profit
Door maandelijks één kernrapportage te controleren op volledigheid, tijdigheid en juistheid van donateursgegevens en contactinformatie, werden fouten vroegtijdig gesignaleerd. Na drie maanden was het aantal correcties met 70% gedaald.

Een middelgrote retailer
Introduceerde een “datakwaliteits-scorekaart” per filiaal. Deze keek onder andere naar productvoorraad, artikelcodes en prijsetiketten registraties. Door interne benchmarking konden filialen worden gevonden en ondersteund in het verbeteren van de datakwaliteit. Het resultaat: betere registratie heeft geleid tot een nauwkeuriger voorraadniveau en een hogere klanttevredenheid.

Een corporate onder tijdsdruk
Tijdens een ERP-implementatie werden parallel kwaliteitsregels ingesteld voor masterdata zoals productcodes, leveranciersgegevens en klantprofielen. Door fouten al in het bronsysteem te corrigeren, werden migratieproblemen bij het samenvoegen van data uit verschillende bronsystemen voorkomen.

De rol van Data Insights Maturity

Data Insights Maturity is het niveau waarop een organisatie in staat is om data effectief te verzamelen, beheren, analyseren en benutten om waarde te creëren zodat beslissingen in het belang van de strategie kunnen worden gemaakt. Regie op datakwaliteit sluit direct aan bij het Data Insights Maturity -niveau van een organisatie. In de beginfase is het vooral reactief corrigeren; bij hogere Data Insights Maturity wordt kwaliteitsbeheer geïntegreerd in processen en cultuur. De sleutel is om de stappen in lijn te brengen met wat de organisatie aan kan – niet te veel tegelijk, maar wél structureel verbeteren.

5 gouden regels voor datakwaliteit

1. Strategie eerst: Start met data die nodig is voor de insights-strategie.
2. Opvolging van zichtbaarheid: Laat teams hun eigen datakwaliteit monitoren en verbeteren.
3. Beheer organisatie: Benoem eigenaren: Iedere data insight heeft een verantwoordelijke.
4. Standaardiseer definities: Gebruik een datacatalogus en houd deze actueel.
5. Automatiseer controles: Signaleer afwijkingen doorlopend, niet pas achteraf.

Conclusie

Regie op datakwaliteit is geen losstaande project of technische taak, maar een strategische randvoorwaarde. Betrouwbare data maakt het mogelijk om beslissingen te baseren op feiten, processen te stroomlijnen en kansen sneller te benutten. Door te focussen op strategisch relevante data, eigenaarschap te borgen, definities te standaardiseren en controles te automatiseren, wordt datakwaliteit een motor voor wendbaarheid en groei.

Bij BI Solutions zien we dat organisaties die datakwaliteit en insights structureel in hun strategie verankeren, beter hun doelen behalen en marktveranderingen weten te benutten. Het is geen project met een einddatum, maar een investering in het duurzaam realiseren van strategische ambities.

Over BI-Solutions:

Data Insights staat centraal in onze visie op organisaties om slimmer, sneller en effectiever te opereren. Het is geen technologie, maar een manier van kijken: data wordt pas waardevol wanneer het leidt tot inzicht. Door patronen te herkennen, trends te duiden en verbanden te leggen, helpt Data Insights om betere keuzes te maken, risico’s te verkleinen en kansen te benutten. Of het nu gaat om strategie, operatie, klantinteractie of innovatie: Data Insights is de kracht achter vooruitgang.

“Eenvoud is niet het kenmerk van de beginner. Het is de duur bevochten stempel van de meester.”

Bij BI Solutions geloven wij in een gefaseerde, holistische aanpak tussen techniek en samenwerking. Samen leren, samen groeien.

Leessuggesties:

• Datastrategie
• Data Insights Maturity
• DAMA Data Management Body of Knowledge (DMBOK)
• Datacatalogus – definitie en toepassing
• KPI-definities en best practices

Hoe kan een datastrategie eenvoudig de strategische doelstellingen ondersteunen?

In de huidige digitale wereld is data een van de meest waardevolle middelen voor bedrijven. Veel organisaties bezitten data en hebben de ambitie de potentiële waarde ervan te benutten door een meer ‘data driven organisation’ te worden. Maar hoe kunnen organisaties op eenvoudige wijze daadwerkelijk profiteren van hun data en deze bij laten dragen aan de bedrijfsdoelstellingen? Dit artikel onderzoekt hoe strategie vertaald kan worden naar een datastrategie en bijdraagt aan de organisatie- en afdelingsdoelstellingen.

Waarom een datastrategie?

Bekende uitspraken zijn: “data is het nieuwe goud” of “data is het nieuwe olie”. Wanneer investeringen in specialistische kennis, tooling en inzet van mensen in lijn liggen met het data-maturity niveau worden er vanuit het strategisch kader de organisatiedoelstellingen gerealiseerd. Een datastrategie helpt organisatie doelstellingen te realiseren en door inzichten en analyse nieuwe mogelijkheden te creëren. Data, inzichten en analyses zijn geen doel op zich. Door data gedreven inzichten en analyses krijgt een organisatie grip op cruciale assets die de lange termijndoelstellingen ondersteunen. Door een datastrategie is een organisatie instaat er snellere, betere beslissingen te nemen over alle aspecten van de bedrijfsvoering op operationeel, tactisch en strategisch niveau.

“Data is ruwe olie omgezet in goud” Hoe beter een organisatie instaat is data te integreren en op te nemen in dagelijkse werkzaamheden hoe meer waarde uit de data wordt gehaald. Dit betekend dat strategie vertaald is naar data gedreven inzichten, onderdeel zijn van werkoverleggen, klantgesprekken, etc. Doormiddel van integratie of adoptie van data, metrics en analyses wordt waarde gehaald uit de investering.

 

Wat is een datastrategie?

In eenvoud: Een datastrategie is een lange termijn plan van acties.

Dit betekend dat in een datastrategie langetermijnplan en/of -plannen gedefinieerd staan, die je gaat voeren om je geprioriteerde organisatie doelstellingen te bereiken. De data-gerelateerde activiteiten kunnen ook de projecten, programma’s en specifieke stappen zoals gewenste data en metrics zijn die een organisatie en medewerkers nemen om doelstellingen te realiseren.

Plannen, analyses, data, metrics en visualisaties zijn interessant, zeker als deze bijdrage aan de (organisatie) doelstellingen. Echter voegt data pas waarde toe als deze is gebruikt. Een goede datastrategie zorgt ervoor dat data niet langer een bijproduct is, maar gebruik van data gedreven inzichten een essentieel onderdeel is van de organisatie voor het bereiken van de strategische doelstellingen.

Wat als een datastrategie ontbreekt?

Wanneer een datastrategie ontbreekt is er een grote kans dat er veel tijd en geld verloren gaat aan inzichten die interessant zijn, maar niet in lijn liggen of bijdragen aan de organisatie en afdelingsdoelstellingen. Enkele voorbeelden:

Stel dat er alleen is stil gestaan bij “data, metrics, analyses of visualisaties” dan is de kans zeer groot dat er wel is waar interessante inzichten zijn verkregen maar dat sturing op het bereiken van doelstellingen ontbreekt. Hiernaast bestaat de kans dat de organisatie een wildgroei aan interessante inzichten en analyses creëert zonder opvolging van de bekende “call to action”.

Stel dat er geen prioriteiten in data initiatieven of projecten zijn aangebracht. Dan bestaat de kans dat de ingezette projecten niet de meeste waarde toevoegen voor de organisatie, of dat klant of kritische succes factoren over het hoofd zijn gezien.

Stel dat in de data-strategie en roadmap geen rekening is gehouden met het data-maturity van de organisatie en er bijvoorbeeld direct een stap is gemaakt van Excel naar voorspellende analyses. Dan bestaat de kans dat er in een later stadium veel tijd verloren gaat aan het duplicerend werk zoals het verzamelen en preparen van data.

Hoe kom je tot een datastrategie in eenvoud?

Er bestaat helaas geen vast trucje om tot een datastrategie te komen. Een datastrategie is een balans tussen ‘waar staan we nu’ en de gewenste richting. Voordat data en inzichten kunnen bijdragen aan doelstellingen is er strategie en een focus, ook wel richting, nodig. Hier moet consensus over zijn en is vaak meegegeven vanuit het MT of de directie. Hiermee is het strategisch kader en zijn de doelstellingen of het focus gebied een vaststaand gegeven en kunnen andere elementen als prioriteiten, projecten, gewenste data & metrics en de datastrategie worden vormgegeven.

In eenvoud naar een datastrategie

Complexiteit wordt geëlimineerd door te redeneren vanuit het strategisch kader of doelstellingen van een organisatie. De kern is altijd focus. Onderstaand enkele voorbeelden in eenvoud hoe verschillende organisaties op verschillende wijze komen tot een datastrategie:

Een kleine slagvaardige organisatie

Kleine organisaties zijn wendbaar en sturen sneller op strategie en bijbehorende relevante data, inzichten en metrics. Met de juiste tooling zoals bijvoorbeeld MS Fabric kan snelle adoptie en implementatie worden gerealiseerd. De complexiteit voor een kleine organisatie kan worden geëlimineerd door enkel te redeneren vanuit de organisatie doelstelling. Als de doelstelling van de organisatie is om omzet te verhogen, kunnen alle mogelijke data behoeftes worden verzameld en gecategoriseerd worden op basis van eenvoud en quick-wins. Deze aanpak in eenvoud zorgt voor focus bij medewerkers op organisatie doelstellingen en een efficiënte inzet van resources.

Een middel grote organisatie met beperkte resources

In een stabiele markt omgeving met lage marges zullen organisaties eerder kiezen voor interne proces en project beheersing met bijpassende data metrics en analyses. Dit zorgt er vaak voor dat er eerst prioriteiten zijn gesteld op basis van het interne proces en kosten beheersing, daar de bijbehorende data-strategie is uitgezet en de mogelijke relevante data en metrics zijn gezocht. Eenvoud is in deze situatie gevonden in kosten van ontwikkeling en implementatie. Deze aanpak in eenvoud zorgt voor focus op incrementele verbetering en kosten beheersing.

Een organisatie onder strategische druk

Wanneer een organisatie onder strategische druk staat en er een gevoel van urgentie of overleven heerst zal er waarschijnlijk door de directie prioriteiten worden gesteld o.b.v. de noodzaak zoals het werven van klanten, behoud van bestaande klanten of kosten beheersing. Eenvoud is in deze situatie gevonden focus door noodzaak, welke data is noodzakelijk voor het binnen halen van klanten en wie in de organisatie maakt deze beslissing? Deze aanpak in eenvoud zorgt voor richting en toewijding aan de organisatie doelstellingen.

De balans tussen datastrategie en data-maturity

Een succesvolle datastrategie hangt niet alleen af van de ambitie van een organisatie, maar ook van het niveau van data-maturity. Van Excel naar machine learning is bijvoorbeeld een te grote stap. Data-maturity verwijst naar het data-volwassenheidsniveau de mate waarin een organisatie in staat is om data te verzamelen, beheren, analyseren en gebruiken voor strategische en operationele besluitvorming. Het vinden van de juiste balans tussen de datastrategie en het data-maturity niveau is essentieel om realistische en haalbare doelen te stellen, zonder de organisatie te overbelasten met te complexe projecten of te geavanceerde initiatieven.

Een eenvoudige datastrategie, uitgewerkt voor de afdeling sales

Wanneer de strategie niet vertaald is naar een datastrategie komt men vaak tot een algemene inzichten: Een ‘standaard sales dashboard’ maakt inzichtelijk in omzet, marge, klanten, regio en product verkoop. Zeker potentiële interessante en relevante inzichten. Alleen zullen de inzichten niet direct bijdragen aan de organisatie strategie. Wanneer er een vertaalslag van het strategisch kader naar afdelingsdoelstellingen is gemaakt kan men op een hele andere analyse uit kan komen:

Onderstaande beschrijft een voorbeeld  voor sales hoe je van een strategisch kader naar afdelingsdoelstellingen en een datastrategie komt.

Strategisch kader

De missie van een organisatie om producten van hoge kwaliteit producten aan te bieden tegen een lage prijs. De bereikt dit organisatie door grip op kosten (kostenleiderschap volgens Porter). Die strategie vertaalt zich in marketing en sales, waarbij de hoge kwaliteit en lage kosten doormiddel van data gedreven inzichten tijdens sales gesprekken en in de marketingcommunicatie terug komt.

Focus gebied en afdelingsdoelstellingen

De afdeling focust zich op het werven van nieuwe klanten en behoud van klanten. De afdeling geeft invulling aan de kostenleiderschap strategie door tijdens sales gesprekken de hoge kwaliteit en lage prijs is aangetoond.

Projecten, metrics en analyses

Er is externe data gecombineerd met interne data t.b.v. prijsvergelijkingen om de concurrerende prijs te kunnen tonen. Voor de werving van nieuwe klanten is de hoge kwaliteit aangetoond doordat producten nauwelijks met defecten zijn geretourneerd en doormiddel van supervised machine learning trends en voorspellingen zijn gedaan dat deze producten niet zijn en nauwelijks zullen worden geretourneerd en er hiernaast grip is op de factoren die de kwaliteit beïnvloeden.

Prioriteiten en roadmap

De organisatie staat onder sales druk. Hiermee is het vinden van nieuwe klanten prioriteit, in een later stadium wordt er een project gestart rondom kwaliteit. Tegelijkertijd is het met de huidige tooling nog niet mogelijk supervised machine learning te implementeren. Parallel aan deze eerste twee projecten wordt additionele tooling geïmplementeerd om te kunnen voldoen in de machine learning vraag.

De datastrategie zorgt hiermee voor inzichten in cruciale assets van een organisatie (retourneren van producten, factoren die kwaliteit beïnvloeden en lage prijs) en dragen hiermee bij aan de organisatie doelstellingen.

Conclusie

Data, inzichten en analyses zijn geen doel op zich. Door een vertaalslag te maken van het strategisch kader naar afdelingsdoelstellingen, kunnen de strategische doelstellingen van een organisatie doormiddel van data worden ondersteund en gerealiseerd. Door vanuit het strategisch kader af te dalen naar projecten, data en metrics, prioriteiten te stellen en een datastrategie kan op effectieve wijze invulling gegeven is aan de strategische doelstellingen van een organisatie. Data-gedreven projecten hoeven hierdoor geen complexe verandertrajecten te zijn en kunnen in eenvoud worden gestart.

Bij BI Solutions geloven wij in een gefaseerde, holistische aanpak tussen techniek en een duurzame samenwerking. Dit doen wij gefaseerd door samen te leren en samen te groeien.

“Eenvoud is niet het kenmerk van de beginner. Het is de duur bevochten stempel van de meester.”

Leessuggesties:

• Typelogien Porter
• Strategie
• Data maturity
• MS Fabric

Hoe kan een organisatie eenvoudig profiteren van data en data maturity groei?

In de huidige digitale wereld is data een van de meest waardevolle middelen voor bedrijven. Veel organisaties bezitten data en hebben de ambitie de potentiële waarde ervan te benutten door een meer ‘data driven organisation’ te worden. Maar hoe kunnen organisaties op eenvoudige wijze daadwerkelijk profiteren van hun data? Dit artikel onderzoekt hoe de concepten van data maturity in de praktijk bijdragen aan het profiteren van data en de groei van een organisatie.

Wat is data maturity?

Data maturity is een maatstaf voor hoe goed een organisatie data integreert in haar besluitvormingsprocessen en praktijken. Het gaat om het benutten van data voor strategische, operationele en culturele verbeteringen binnen de organisatie. Bedrijven met een hoge data maturity hebben regie op, werken met en nemen beslissingen op basis van kwalitatieve en kwantitatieve inzichten, in plaats van te vertrouwen op intuïtie of de status quo.

Dit omvat alles van het verzamelen en opslaan van data tot het analyseren en toepassen van inzichten die uit die data voortkomen. Er zijn verschillende modellen beschikbaar die richting kunnen geven aan groei op het gebied van data-maturity en als leidraad kunnen bieden voor een roadmap. Bekende modellen om groeikansen te zien komen van Forrester, TDWI, Gartner en natuurlijk die van BI Solutions:

Kunnen we maturity niveau’s overslaan?

Veel gehoorde vragen binnen organisaties die starten met data gerelateerde projecten zijn: “Moeten we iets doen met AI of predictive analysis?” of “We hebben data, welke analyses zouden interessant kunnen zijn?” of “Kunnen we niet gewoon x, y of z analyseren?” of “Hoe gaan we bepalen wat we willen” Alle vragen zijn relevant maar helaas zien wij dit soort initiatieven maar al te vaak stranden in langdurige complexe projecten doordat organisaties maturity fases overslaan en in een keer de stap van excel naar Machine learning willen maken.

Gevolgen van maturity niveaus overslaan

Wanneer bijvoorbeeld centrale opslag ontbreekt zal de organisatie veel tijd kwijt zijn aan data verzameling. Wanneer definities niet centraal zijn vastgelegd in systemen brengt dit bij redundant werk met zich mee. Voor iedere data-consumptie vraag opnieuw data verzamelen, bewerken definities te vertalen naar techniek en data prepareren kost significant meer tijd dan wanneer deze eenmalig is opgeslagen en beschikbaar zijn gesteld voor diverse consumptie doeleinden. Door direct te starten met complexe projecten worden vaak eenvoudige kansen gemist die bijdragen aan groei van een organisatie. Leapfrogging blijkt in de praktijk zelden toepasbaar.

Er is altijd een basis om vanuit te vertrekken!

Het vertrekpunt om te groeien in data-maturity verschilt per organisatie. Wanneer een project vertaald is naar een roadmap wordt sturing gegeven aan maturity groei. Er zijn verschillende manieren waar kansen in eenvoud kunnen wordt vertaald naar een roadmap:

Maturity groei door van stapsgewijze implementatie van tooling

Deze stichting actief in onderwijs is gestart met ad-hoc rapportages in Excel, gevolgd door eerste visualisaties in Power-BI Desktop. Een volgende stap in maturity groei was datastromen centraliseren en management rapportages automatiseren doormiddel van Microsoft Fabric. Door de aanwezigheid van een centraal punt waar alle data geprepareerd is opgeslagen maakte dit statistische analyses mogelijk. In een periode van twee jaar is deze organisatie gegroeid groeien naar “diagnostische analyses” volgens het Gartner-model.

Maturity groei door organisatiegerichte projecten

Bij deze non-profit organisatie werd zichtbaar dat er onvoldoende regie was op data kwaliteit en processen. Het eerste dat zichtbaar werd waren openstaande verzuimmeldingen van langer dan twee jaar die al afgesloten hadden moeten zijn. Hier opvolgend werd door data analyse zichtbaar dat sommige productie gerelateerde kwaliteitscontroles niet tijdig werden uitgevoerd waardoor omzet werd misgelopen. Hiernaast bleken er oude, niet-relevante en foutieve registraties aanwezig. Door deze inzichten per medewerker te visualiseren werd data kwaliteit zichtbaar voor de lijn en kreeg deze organisatie grip op processen. Door HR-systemen te combineren met productiesystemen, het bestaande data-lake te vereenvoudigen, dagelijks updates beschikbaar te stellen en individuele medewerkers eigenaar te maken over datakwaliteit en proces kon deze organisatie binnen één jaar groeien naar ‘Interactive Intelligence’ op basis van het Forrester-model.

Maturity groei door productiviteitsverhoging

Binnen deze profit-organisatie waren medewerkers van de afdeling finance tijd kwijt aan het creëren van rapportages voor verschillende afdelingen, deze rapportages werden maandelijks besproken met de teamleiders. Door de automatisering van dashboards en deze in te richten als story line welke als template diende voor de maandelijkse voortgangsgesprekken wordt productiviteit verhoogd. Met behulp van monitoring dashboards en een datalake is de datavoorziening verder geoptimaliseerd. De productiviteit van de afdeling finance is hierdoor verhoogd door automatisering en de afdelingen werden meer autonoom door tijdig beschikbaarheid van data. Door deze efficiency ontstond er ruimte voor meer en andere (data gerelateerde) initiatieven die het werk van medewerkers vereenvoudigde. Dit resulteerde in een groei naar het ‘Teenager’-niveau volgens het ITMB-model.

Maturity groei door samenwerking

Deze organisatie actief binnen media zocht meer sturing aan managementinformatie gerelateerde projecten om de doorlooptijd te verkorten. De verplaatsing van ‘information and change on request’ naar focus thema’s welke door de directie zijn aangebracht. Hier opvolgend is er een samenwerkingscyslus opgesteld waarbij methodes van build-measure-learn, agile/scrum, datavault en andere it-gerelateerde methodieken zijn ingezet. Dit heeft geleid tot een efficiëntere inrichting van de beheerorganisatie, vermindering van externe inhuur en vooral een data-gerelateerde invulling aan de strategische doelstellingen van de organisaties.
Binnen twee jaar groeide deze organisatie op dit gebied naar het ‘Collaborative Intelligence’-niveau volgens het Forrester-model, waarbij samenwerking en data gedreven besluitvorming centraal staan.

Maturity groei door migratie

Een organisatie actief binnen pharmaceutical products heeft tijdens een migratie van management informatie systeem gekozen voor een ‘1-on-1’-aanpak, waarbij zo veel mogelijk 1 op 1 is gemigreerd. De migratie kreeg prioriteit boven niet-kritische change vragen om het project binnen scope te kunnen realiseren. In de beginfase zijn standaarden gecreëerd voor functionaliteit, inrichting en vormgeving, zodat er snelheid in de migratie werd gevonden. De migratie is ook benut om het aantal rapportages te reduceren, omdat veel rapportages niet of nauwelijks werden gebruikt of na verloop van tijd onvoldoende toegevoegde waarde boden. Door kleine architectuur aanpassingen, herbruikbaarheid te zoeken met hiernaast een sterke nadruk op interne kennisoverdracht resulteerde dit in een aanzienlijke vermindering externe inhuur. Binnen een jaar groeide de technische maturiteit naar het niveau van ‘Optimized Infrastructure’ volgens het TDWI-model, waarbij de focus lag op een robuuste data-infrastructuur en het intern borgen van kennis.

Hoe data maturity groei stimuleert

Door betere klantinzichten, efficiëntere en grip op processen leidt dit uiteindelijk tot groei. Naarmate een organisatie vordert in de fasen van data maturity, neemt haar vermogen om data te gebruiken voor strategische besluitvorming toe. Bedrijven die groei op data maturity bereiken, kunnen beter inspelen op klantbehoeften, nieuwe markten betreden en concurrerend blijven in een snel veranderende omgeving.

Conclusie

Groei in data maturity is een cruciale factor voor bedrijven die willen groeien. Door te investeren in de juiste infrastructuur, tools en processen, kunnen organisaties hun data effectief benutten en hun concurrentiepositie versterken. Door continu de huidige en gewenste (data-) maturity te evalueren en te vertalen naar een roadmap met eenvoudige concrete acties, wordt een cyclisch proces van leren en groei in gang gezet. Data-gedreven projecten hoeven hierdoor geen complexe verandertrajecten te zijn en kunnen in eenvoud worden gestart.

De fasen van data maturity

Er zijn verschillende fasen van data maturity welke altijd cyclisch wordt doorlopen, elk met hun eigen kenmerken en uitdagingen:

1. Initiële fase: In deze fase beginnen organisaties met het verzamelen van data. De focus ligt op het opzetten van basisinfrastructuur en het begrijpen van de waarde van data.
2. Gecontroleerde fase: Organisaties hebben systemen en processen om data te beheren. Ze beginnen met het analyseren van data om inzichten te verkrijgen.
3. Geoptimaliseerde fase: Data wordt systematisch gebruikt om bedrijfsprocessen te verbeteren. Organisaties hebben geavanceerde analysetools en methoden geïmplementeerd.
4. Innovatieve fase: In deze fase wordt data gebruikt om nieuwe bedrijfsmodellen en strategieën te ontwikkelen. Organisaties zijn in staat om snel te reageren op marktveranderingen en nieuwe kansen te benutten.

Bij BI Solutions geloven wij in een gefaseerde, holistische aanpak tussen techniek en een duurzame samenwerking. Dit doen wij gefaseerd door samen te leren en samen te groeien.

“Eenvoud is niet het kenmerk van de beginner. Het is de duur bevochten stempel van de meester.”

Leessuggesties:

• Leapfrogging
• BI Maturity: Forrester
• BI Maturity: TDWI
• BI Maturity: Gartner