Datagedreven werken: omzeil de 4 belangrijkste belemmeringen
Kansen om datagedreven te werken blijven vaak onbenut en dat is zonde! In onze opdrachten op het gebied van digitale transformatie zien we vaak dat data steeds meer wordt ingezet en hoe waardevol dat is. Data wordt gebruikt om o.a. processen verder te optimaliseren, te rapporteren door middel van dashboarding, om een betere klant ervaring te bieden of voor datagedreven organisatiebeslissingen. Echter zien wij ook regelmatig dat data onvoldoende wordt ingezet en dat is vaak echt een gemiste kans.
Uit onderzoek, uitgevoerd door PwC in samenwerking met Iron Mountain, is gebleken dat er in Europa een gapend gat zit tussen de maximaal haalbare waarde van data en de waarde die daadwerkelijk benut wordt. Nederland scoorde hierin een indexscore van 48,3 waaruit een grote kloof blijkt tussen het maximaal haalbare resultaat en het gerealiseerde resultaat. Opmerkelijk is dat 77% van de ondervraagde zakelijke leiders veronderstelt dat het bedrijf wél het maximale resultaat uit data haalt. Er is ruimte voor bewustwording dus.
In dit artikel vertellen wij je daarom over veel voorkomende belemmeringen die wij horen om data effectief in te zetten. Wij geven tips over hoe je deze situatie kunt ombuigen om toch te profiteren van de kansen, je zult zien: het kan wél.
Advies bij datagedreven werken binnen jouw organisatie? Neem dan vrijblijvend contact met ons op.
Contacteer ons
“Ik heb geen data om mee te beginnen”
Het kan natuurlijk dat je als afdeling zelf geen data hebt. Vaak zien we dat data verzameld wordt in silo’s. Afdeling X bezit veel data, afdeling Y niet. Ook al is de data relevant voor andere afdelingen of processen, we zien vaker dat data wordt vastgehouden op de afdeling waar het wordt verzameld. Een voorbeeld uit de praktijk: Bij een organisatie wordt geregistreerd hoeveel klachten er binnenkomen over de hygiëne van de openbare ruimte. De klachten worden geteld, bijgehouden en gemonitord, om op het niveau van Raad van Bestuur iets te kunnen zeggen over klanttevredenheid. De inhoud van de klachten werd echter niet teruggekoppeld aan de schoonmaakploeg, terwijl deze data hen zou kunnen verrijken.
Een ander voorbeeld: We zagen een servicedesk die niet actief data verzamelde. Ze dachten dat dit niet mogelijk was met de systemen op hun afdeling. Alle gegevens over hun call-afhandeling werd echter ergens anders opgeslagen en het BI-team kon er zo bij. Een gemiste kans voor de servicedesk om te sturen op hun performance, bijvoorbeeld hoe snel collega’s geholpen worden en het first time fix percentage. Maar ook de bredere IT-organisatie kan deze informatie gebruiken om veelvoorkomende vragen of problemen structureel op te lossen.
Het kan wél: Bedenk welke data van toegevoegde waarde zou zijn voor jouw afdeling. Het in kaart brengen van jouw processen kan hierin ondersteunen omdat je zo zicht krijgt op proces stappen en doorlooptijden. Vraag eens rond bij andere afdelingen hoe zij data verzamelen. Bijvoorbeeld bij afdelingen die in dezelfde keten werken. Een integrale blik op een bedrijfsproces of -keten geeft mogelijke ideeën over waar data ontstaat en hoe dit wordt toegepast. Kijk ook eens mee bij de beheerders van de software die je gebruikt. Vaak is er meer mogelijk dan je denkt. Heeft jouw organisatie een BI- of data-afdeling? Of een afdeling die in contact staat met de klant en data registreert? Overal waar digitaal gewerkt wordt, wordt data gegenereerd.
Meer trends en nieuws over datagedreven werken ontvangen? Schrijf je dan in voor de nieuwsbrief.
Schrijf je in
“Mijn medewerkers zien het niet zitten om met data te werken”
Een veel gehoord argument is dat de data te complex is. Het vergt kennis en expertise om inzichten te halen. Het kan best even puzzelen zijn om zinvolle en werkbare informatie te destilleren uit een enorme dataverzameling. Medewerkers denken dat het werken met data niet voor hen is weggelegd. Ze zien data als iets ongrijpbaars en ervaren belemmeringen om zelf aan de slag te gaan. Liever blijven ze collega’s van de BI-afdeling of business control vragen om ze te helpen met cijfermatige onderbouwingen. De drempel om te beginnen is dan heel hoog. Zo kan een initiatief voor datagedreven werken al stranden bij de start.
Het kan wél: Probeer het datagedreven werken klein te beginnen. Welke data zijn beschikbaar en welk inzichten zou je willen hebben? Het kan helpen om de processen van jouw afdeling in kaart te brengen als kapstok voor de data. De simpele analyses behoeven geen complexe tool. Denk aan het tellen van het aantal klachten, facturen of gebruikers. Wellicht zie je al een patroon ontstaan waar je jouw bezetting op kan aanpassen. Gebruik in de verkennende fase van het datagedreven werken zeker geen complexe tooling, maar kies een tool die aansluit bij de kennis en ervaring van je team. Werken je medewerkers al (veel) met Excel? Met een paar draaigrafieken- en tabellen kun je al een functioneel en visueel aantrekkelijk dashboard bouwen. Om dashboard design overzichtelijk te maken voor je, hebben we hier tien gouden tips om het perfecte dashboard te maken.
“Ik heb geen budget voor dure tools”
Datagedreven werken biedt voordelen op het vlak van efficiëntie (operationele excellentie) of klantinzicht (en dus meer waarde voor klanten). In de startfase van datagedreven werken is het nog niet zo duidelijk waar de data voor jou van meerwaarde kan zijn. Zonder een duidelijke business case kan een grote investering in een tool belemmerend werken. BI-afdelingen werken inderdaad met dure en complexe tooling. Maar is het echt een voorwaarde voor datagedreven werken?
Het kan wél: Wist je dat Excel en Power-BI de meest gebruikte tools zijn die wij in de praktijk zien? Excel biedt veel mogelijkheden en is toegankelijk doordat vrijwel alle organisaties al Office-licenties beschikken. Power-BI heeft ook een gratis versie en kan dus eerst worden uitgeprobeerd. Deze tool is simpel in gebruik en heeft daarnaast veel online cursussen waarbij iemand in korte tijd de basis leert om een Power-BI dashboard te maken. Probeer dus eerst eens zo’n tool uit, voordat je gaat opschalen naar structurele oplossingen.
“Ik bied mijn mensen rapportages en dashboards aan, maar de inzichten worden nauwelijks gebruikt”
Regelmatig zien we bij klanten dat er al best wel veel met rapportages gedaan wordt, maar dat deze niet aansluiten bij de doelstellingen van de afdeling. Het dashboard is vaak ontworpen met een specifieke vraag in het achterhoofd. Het kan zijn dat zo’n inzicht niet meer (helemaal) relevant is. Een doelstelling is meestal niet ineens heel anders, maar targets zijn anders gesteld of de meetwaarde is anders opgebouwd met andere rekenregels. Zo zagen we bij een overheidsorganisatie dat er vijf verschillende rapportages waren over projectfinanciën, maar in de praktijk werd door de meeste gebruikers slechts één bekeken. Met name in bedrijven waar we zien dat de BI-afdeling op zichzelf staat en minder deel uit maakt van de business afdeling zien we dit gebeuren. De BI-afdeling heeft geen zicht op het gebruik van de rapportages in de praktijk en heeft dus geen aanleiding om aanpassingen te maken.
Het kan wél: Kijk eens naar wat er in het verleden al gebouwd en ontworpen is om te helpen om doelstellingen te halen en groei te realiseren. Maak een duidelijk overzicht van al die dashboards, analyses, rapportages die geschreven zijn en pik eruit wat op dit moment nog steeds relevant voor jou is. Vraag ook aan andere gebruikers welke onderdelen zij nog gebruiken. Met een goede documentatie is het vrij gemakkelijk om bepaalde berekeningen aan te passen, waardoor er mogelijk nieuwe dashboards of analyses ontstaan die ontzettend relevant zijn voor jouw team op dit moment. Door het letterlijk te hergebruiken bespaar je ook nog eens een hoop kosten en kun je (in eerste instantie) aan de slag zonder tussenkomst van een andere partij (bijvoorbeeld de BI-afdeling) die vaak ook zelf een andere backlog kent.
Meer trends en nieuws over datagedreven werken ontvangen? Schrijf je dan in voor de nieuwsbrief.
Schrijf je in
Datagedreven werken: laat je niet belemmeren!
Zoals je hierboven kunt lezen: het hoeft niet moeilijk te zijn om stappen te zetten in het meer datagedreven maken van je organisatie. Herken je één van de genoemde belemmeringen, maak het intern bespreekbaar en gebruik de tips om meer uit data te halen.
Wil je meer informatie over datagedreven werken of handvatten hoe je eenvoudig kunt starten, dan vind je mogelijk ons artikel over datagedreven werken interessant. Of is de stap naar datagedreven werken al gezet en wil je juist impact maken met behulp van dashboarding, lees dan hierover in het artikel ‘Dashboards: Waar moet je op letten om impact te maken met data?’ en laat je ook inspireren door onze tien gouden tips voor dashboard design. Wil je stappen zetten in het maken van overtuigende en effectieve datavisualisaties voor interne en externe klanten, lees dan ons artikel ‘In 3 stappen naar goede datavisualisatie’.
