Vat dit blogbericht samen met:
Waar een bedrijf is, zijn er gegevens.
Elk bedrijf beschikt over een schat aan gegevens, maar niet elk bedrijf verdient geld met data. Data vormen de kern van elk bedrijf, of het nu gaat om een kleine winkel die de productie en voorraad bijhoudt of een multinational die markttrends en klantgedrag voorspelt.
Hoewel veel bedrijven erkennen dat data een strategische troef is, slagen velen er niet in om de volledige waarde ervan te benutten en zo vooruitgang te boeken. In deze blog gaan we dieper in op datastrategie, de belangrijkste elementen ervan en hoe een effectieve datastrategie bijdraagt aan het nemen van weloverwogen zakelijke beslissingen.
Hoewel organisaties meer dan ooit investeren in data -analyseconsultancyplatforms , vormen inefficiënte datamanagementpraktijken, een gebrek aan bruikbare inzichten en datafragmentatie nog steeds een obstakel om het volledige potentieel van uw data te benutten. Een robuust datastrategiekader helpt organisaties om deze hindernissen te overwinnen en de weg vrij te maken voor een meer datagedreven aanpak. Laten we eens dieper ingaan op datastrategie.
Een datastrategie is een langetermijnplan dat de processen, technologie en mensen definieert die betrokken zijn bij het aanpakken van uw data-uitdagingen en het ondersteunen van uw bedrijfsdoelstellingen . Het creëren van een succesvolle datastrategie vereist dat bedrijfsleiders de bedrijfsvoering bewust vanuit een data-perspectief bekijken en voorspellen wat er moet gebeuren om de gewenste bedrijfsresultaten te behalen.
Het is voor bedrijfsleiders van essentieel belang om bij het ontwikkelen van een datastrategie rekening te houden met de volgende zaken:
- Welke technologie maakt data-analyse, -opslag en -deling mogelijk?
- Hoe zorg je ervoor dat gegevens gemakkelijk toegankelijk en van superieure kwaliteit zijn?
- Wat medewerkers nodig hebben om de data effectief te kunnen gebruiken.
Het hebben van data is niet genoeg. Zoals de bekende auteur Bernard Marr ooit zei: " Het maakt niet uit hoeveel data je hebt, het gaat erom of je die data succesvol gebruikt."
Om uw data optimaal te benutten, hebt u een strategie nodig om resultaten te behalen die aansluiten bij uw bedrijfsdoelstellingen . Met een goed gedefinieerde strategie kunt u uw organisatie in staat stellen innovatief te zijn, zakelijke gebruikers effectief te laten werken en uw bedrijf relevant en concurrerend te houden, zelfs in ongekende tijden.
Zonder een data-analysestrategie zult u ongetwijfeld te maken krijgen met veelvoorkomende data-uitdagingen, waaronder:
- Onvermogen om in realtime datagestuurde beslissingen te nemen.
- Verslag doen van het verleden en niet van toekomstige behoeften.
- Lage acceptatie van geavanceerde technologie door gebruikers.
- Inconsistente en slecht gedefinieerde definities voor KPI's en meetwaarden.
- Gegevens blijven vastzitten in afzonderlijke afdelingen.
- Handmatige data-integratie en de complexiteit ervan
- Kostbare voorbereiding van ruwe data
- Problemen met de datakwaliteit en -toegankelijkheid
- Sterke afhankelijkheid van IT
Een datastrategie vormt de basis voor uw datapraktijken en stelt uw bedrijf in staat wendbaar te blijven en een concurrentievoordeel te behalen.
Breng uw dataspectrum in kaart met onze data-ontdekkingsworkshop om de analysebehoeften van uw bedrijf te begrijpen en gepersonaliseerde data-analyseoplossingen te ontvangen.
Polestar Analytics heeft organisaties geholpen data beter te benutten door een robuuste datastrategie te ontwikkelen en analyses in te zetten. Onze uitgebreide ervaring en bewezen aanpak hebben geleid tot de volgende kernelementen van een datastrategie:
#1. Afstemming op bedrijfsbehoeften en -doelen
Datapraktijken moeten aansluiten op uw bedrijfsbehoeften, zodat u er daadwerkelijke waarde uit kunt halen. Anders loopt u het risico om de verkeerde middelen, irrelevante projecten en onbruikbare inzichten na te jagen, en zelfs het vertrouwen in data-initiatieven binnen de hele organisatie te verliezen.
Door uw datastrategie te koppelen aan uw bedrijfsdoelen , legt u de basis voor succes binnen uw organisatie. U kunt prioriteit geven aan data-activiteiten die nieuwe groeimogelijkheden ondersteunen en ongekende waarde creëren.
We hebben een aantal manieren opgesomd om uw datastrategie af te stemmen op uw bedrijfsdoelen:
- Bepaal de belangrijkste bedrijfsfactoren die door data en analyses beïnvloed kunnen worden.
- Begrijp de activiteiten van de verschillende afdelingen en hoe deze aansluiten op de bedrijfsdoelstellingen.
- Ken uw huidige IT-mogelijkheden en de technologische hiaten.
- Vergelijk uw resultaten met de normen in de branche en bepaal hoe de data van uw organisatie elk bedrijfsonderdeel ondersteunt en welke gebieden cruciale, op data gebaseerde inzichten mislopen.
#2. Evaluatie- en analysetechnieken voor datavolwassenheid
De wijze woorden van Henry A. Kissinger , " Als je niet weet waar je naartoe gaat, brengt elke weg je nergens", zijn hier zeker van toepassing.
Het is cruciaal om je uitgangspunt, je huidige niveau van analytische vaardigheden en je toekomstige analytische behoeften te kennen om haalbare doelen te stellen en een realistische aanpak te kiezen om datagedreven te worden.
Volgens een onderzoek van Gartner vallen moderne analyses in vier verschillende categorieën: voorspellend, voorschrijvend, beschrijvend en diagnostisch.
Om een volledig beeld te krijgen van de volwassenheid en analyse van data, hebt u het volgende nodig:
- Een lijst van de apparatuur, innovaties en systemen die u momenteel gebruikt.
- Een gedetailleerde beschrijving van uw data-infrastructuur en huidige data-architectuur.
- Een evaluatie van organisatorische procedures en de vaardigheden van medewerkers met betrekking tot data en analyses.
Om de bedrijfsdoelstellingen binnen de hele organisatie te realiseren, kunt u vaststellen waar er lacunes zijn, waar de uitdagingen liggen en wat u moet optimaliseren – of het nu gaat om technologie, processen of mensen.
Naarmate u de mogelijkheden ontwikkelt en de taken uitvoert die voortvloeien uit uw datastrategie, kan uw data- en analyse-volwassenheidsniveau worden gebruikt als hulpmiddel om uw projecten te prioriteren en als maatstaf om uw voortgang te volgen.
Ben je klaar om je datastrategie naar een hoger niveau te tillen?
Bekijk ons gratis e-book voor deskundige inzichten en praktische tips over hoe u AI kunt inzetten in de datastrategie van uw organisatie.
#3. Gegevensbeheer
Het opzetten van een governance-model is cruciaal bij het ontwikkelen van uw datastrategie. Een effectiever plan is nodig als u weet welke data u wilt beheren, wie erbij betrokken is en hoe dit beheer zal plaatsvinden.
De verantwoordelijkheid voor databeheer wordt vaak gedelegeerd aan medewerkers buiten de bedrijfsactiviteiten, zoals IT-medewerkers of datateams. Dit is een veelgemaakte fout bij organisaties die hun datastrategie proberen op te zetten zonder kennis van Data Agility. Het probleem is dat deze medewerkers er juist zijn om de bedrijfsactiviteiten te ondersteunen met databeheer.
In plaats daarvan moeten de eigenaren van de bedrijfsgegevens toezicht houden op het beheer ervan. Ze moeten onder andere de verantwoordelijkheid voor hun gegevens op zich nemen.
4. Samenwerking
Het gebruik van data in moderne bedrijven is vaak meer collaboratief dan vroeger. Meer mensen nemen deel aan analyses en technische aspecten zoals datavoorbereiding en datakwaliteit, dankzij verbeterde data-geletterdheid en gebruiksvriendelijkere tools.
Crowdsourcing kan zelfs worden ingezet voor sterk gereguleerde procedures zoals databeheer en het opstellen van stamgegevensdefinities. In een productieorganisatie kan het er bijvoorbeeld voor zorgen dat productnamen, foutcodes en beheersprocedures nauwkeurig overeenkomen met de realiteit op de werkvloer.
Daar bestaat geen code voor, maar de meest frustrerende reactie van de klantenservice kan worden voorkomen door samenwerking op het gebied van stamgegevens.
Denk na over hoe data en analyses de zakelijke beslissingen van uw organisatie zullen beïnvloeden en zoek naar mechanismen die samenwerking binnen en buiten teams stimuleren. Gebruik deze kennis om het delen en becommentariëren van rapporten, dashboards en datavisualisaties te vergemakkelijken.
Een van die functies stelt meerdere gebruikers in staat om visualisaties te annoteren in diverse BI- en analysesystemen. Ze communiceren steeds vaker via berichten- en chat-apps. Wanneer dit mogelijk wordt gemaakt door schaalbaarheid en beveiligingsmogelijkheden van enterprise-niveau, kan zelfs het delen van eenvoudige bestanden productief zijn.
5. Mensen van de organisatie
Data en mensen zijn de twee belangrijkste componenten van uw datastrategie. Organisaties zijn bij het werven van nieuwe medewerkers zeer actief op zoek naar kandidaten met kennis van data en basisvaardigheden op het gebied van data-analyse.
Datawetenschappers zijn zeer gewild bij datagedreven organisaties. Omdat elke data science-opleiding volgeboekt is, zal de markt de komende jaren ongetwijfeld overspoeld worden met gekwalificeerde kandidaten. Maar op dit moment speelt het een cruciale rol.
Bij het aannemen en in dienst nemen van personeel moet u ook serieus rekening houden met IT en datamanagement. Het is verleidelijk om te denken dat IT alleen maar hoeft te zorgen dat de systemen blijven draaien, omdat er zoveel technologie in de cloud draait en systemen betrouwbaarder zijn dan ooit. Dat is NIET waar. IT is verantwoordelijk voor hoge beschikbaarheid, noodherstel, service level agreements, het ondersteunen van nieuwe bedrijfsbehoeften en het voldoen aan wettelijke normen.
Om aan de zakelijke behoeften te voldoen, spelen data-architecten, data-integratieontwikkelaars, data-engineers, databasebeheerders en andere specialisten op het gebied van datamanagement een belangrijke rol.
Een sterk strategisch voordeel is het beschikken over een IT-team met expertise in de betreffende sector. Net als bij elke andere functie vereist dit erkenning en steun van het management.
De bovengenoemde vijf kernonderdelen van een datastrategie vormen een perfecte routekaart om zowel bestaande als toekomstige data-behoeften aan te pakken. Het is echter cruciaal om ook rekening te houden met bredere aspecten zoals marketingplannen, concurrentie in de branche, bedrijfsbudgetten, personeelsbeleid, wettelijke normen, enzovoort.
Het is essentieel om de strategische doelstellingen van uw hele bedrijf te begrijpen voordat u een datastrategie kunt implementeren. Definieer de functie van data en hoe deze in de toekomst zal worden gebruikt en beheerd, en implementeer dit vervolgens consequent in de productie-, financiële, marketing-, HR- en andere afdelingen.
Het resultaat zal een datastrategie zijn die zich kan aanpassen aan de veranderende eisen en druk binnen het bedrijfsleven.
Bij Polestar Analytics optimaliseren we data-analysediensten om organisaties te helpen hun omzet te maximaliseren, nieuwe groeimogelijkheden te ontsluiten en de klantervaring te verbeteren.
Wilt u hulp bij het ontwikkelen en implementeren van een effectieve eigen datastrategie? Neem dan vandaag nog contact op met onze experts!