We gingen allemaal naar conferenties waar we de beroemde uitdrukking "cultuur eet strategie voor het ontbijt" zagen. Als het om datastrategie gaat, ben ik het daarmee eens, als de strategen niet hadden nagedacht over hoe ze een datacultuur kunnen bevorderen voordat ze allerlei schitterende nieuwe initiatieven lanceren. Gezien onze eerdere berichten, waarbij de eerste zelfs zo ver ging dat hij de botte vraag stelde "waarom zelfs maar moeite doen”, denk ik dat we voldoende sterke argumenten hebben aangevoerd om te betogen dat gegevens er – mits effectief gebruikt – toe doen. Als het gaat om het woord ‘effectief’, zal het bevorderen van een datacultuur van cruciaal belang zijn. In feite is het niet goed krijgen van deze parameter bijna een garantie voor mislukking. In die zin is het behoorlijk zenuwslopend dat uit onderzoek zoals dat van New Vantage Partners blijkt dat een grote meerderheid van de besluitvormers zegt dat een datagedreven cultuur nog geen vaste voet heeft gekregen in hun organisaties. Sommigen gaan zelfs zo ver dat ze spreken van “digitale regressie” (Forbes, 2019) in het licht van de dalende vertrouwenscijfers.
Persoonlijk vind ik ‘regressie’ een beetje misplaatst. Wat we zien is dat topbeslissers zich er steeds meer van bewust worden dat data een grote rol gaan spelen en dat ze moeite hebben om de trein te halen voordat deze het station verlaat. Gegevens worden met ongelooflijke snelheden verzameld en de bestaande c-suite wordt geconfronteerd met de enorme taak om ervoor te zorgen dat gegevens optimaal worden benut.
“Helaas kan een datagedreven cultuur niet worden gekocht of geproduceerd; deze moet worden gekoesterd en ontwikkeld.”
Forbes
De grootste blokkade bij het bevorderen van een datacultuur is niet de technologie. Als je naar deze cijfers kijkt, zie je gemakkelijk dat technologie vaak de minste zorg van een organisatie is:
- Mensen (62,5%)
- Proces (30%)
- Technologie (7,5%)
Uit deze cijfers blijkt duidelijk dat organisaties de grootste voordelen kunnen behalen als ze nieuwe vaardigheden op de arbeidsmarkt introduceren. Dingen waar rekening mee gehouden moet worden zijn ‘datageletterdheid’, ‘data storytelling vermogen’ en ‘analistenbronnen’. Voor ondernemingen is het zinvol om deze capaciteiten intern op te bouwen, met af en toe versterking van externe deskundigen in zeer specifieke gevallen. Voor het MKB en kleinere spelers uit het middensegment (bijvoorbeeld bedrijven met maximaal 750 werknemers) zijn de investeringen gewoon te groot. Het zou voor hen beter zijn om samen te werken met één (of een beperkt aantal) bureau(s) die hun behoeften begrijpen en hen kunnen helpen tegen lagere kosten gebruik te maken van expertise.
Als het gaat om het koesteren van een datacultuur, spreken de meeste bronnen over het behalen van de eerste successen en het zo snel mogelijk bruikbaar maken van data. Data moeten – in ieder geval – ingebed zijn in wat het bedrijf nodig heeft. Sommige klanten overwegen wellicht ook om op grote schaal gebruik te maken van selfservice BI. Onze ervaring is dat tools als Power BI, Tableau of Quicksight absoluut geweldig zijn als er een duidelijk programma is om zakelijke gebruikers te ondersteunen bij het benutten ervan.
Ten tweede moet de basis ook goed zijn voordat deze tools enige waarde kunnen opleveren (zakelijke gebruikers zullen zich waarschijnlijk niet al te veel zorgen maken over de data-engineeringkant, zoals het opzetten van ETL-pijplijnen). Dit gezegd hebbende, zou met “democratisering” ook een uitgebreidere en robuustere “data governance”-aanpak moeten gepaard gaan. Hoe dit bijdraagt aan uw datastrategie komt aan bod in een volgende aflevering van deze Q1-serie over datastrategie.
