“Data is all the rage." Over beginnen met een gemeenplaats gesproken. Is dat zo? Dagelijks hoor ik zoveel gepraat over de waarde die gegevens voor organisaties kunnen hebben, terwijl ik zie dat veel van hen nog steeds worstelen met de basisprincipes. Ik zie operationele teams die dashboards bouwen om het visuele aspect of verkoopleiders die met hun CRM-leverancier in gesprek gaan om te kijken hoe ze de gegevens van het platform beter kunnen benutten - zonder te begrijpen welk doel of welke doelen deze gegevens zouden moeten dienen.
Een gouden raad: als je net begint, is het misschien goed om na te denken over een datastrategie. Ik hoor jullie allemaal denken: "luister naar die man, dat hebben we al!" Echt waar? Als ik bij je op de koffie zou komen en zou vragen of ik de datastrategie mag bekijken - zou je me dan een echt document kunnen geven of op zijn minst een PowerPoint? In veel gevallen zou het antwoord zijn: "het zit in ons hoofd." Natuurlijk, een strategie die zich afspeelt in iets dat zo veranderlijk is als iemands hoofd klinkt mij niet echt als een strategie in de oren. "Beginnen met dingen opschrijven." Maar laten we een stapje terug doen.
Waarom zou je een datastrategie nodig hebben (ja, we hebben deze subkop expres gekopieerd)?
McKinsey, Bain (ga maar door met de lijst van high-end managementadviesbureaus) hebben ons voorzien van overtuigende gegevens (haha, woordspeling bedoeld, je bent een datanerd of je hebt het mis) die duidelijke correlaties laten zien tussen het hebben van een goede datastrategie en financieel positief rendement in de vorm van lagere kosten, hoger rendement en soepelere processen. McKinsey was zelfs zo stoutmoedig om te zeggen dat het hebben van een datastrategie nog belangrijker is dan het verkrijgen van de buy-in van managers om succes te boeken op het gebied van data en analytics. Een langjarige "datagoeroe" en senior consultant Reid Colson zei ook dat een antwoord krijgen op de vraag "waarom heb je een datastrategie nodig" mogelijk het meest waardevolle is wat je kunt doen voordat je verdere data-initiatieven lanceert.
"Er bestaat niet zoiets als AI succesvol toepassen zonder het in te bedden in een duidelijke datastrategie. Het simpelweg loslaten van krachtige patroonzoekende CPU's is net zo nuttig als proberen de bliksem in een fles te vangen."
Het ontwikkelen van een datastrategie is dus belangrijk omdat het de basis vormt voor alle "leuke dingen" die volgen. Monica Rogati (2017) gebruikte een krachtige visual om die leuke dingen te ondersteunen. Met een knipoog naar onze goede vriend Maslow lanceerde ze de "data science hierarchy of needs" piramide.
Met mijn eigen knipoog naar Covey zou ik zeggen "begin met het einde voor ogen". Wat zijn de bedrijfsdoelen die je wilt bereiken? Dit is cruciaal, het betekent ook dat een datastrategie niet kan bestaan zonder een bedrijfsstrategie (hopelijk is die op zijn minst op papier gezet). Het betekent ook dat een goede datastrategie moet definiëren:
- Welke waarden de organisatie uit de data wil halen
- Welke elementen aanwezig moeten zijn om deze waarden te extraheren
- Welke stappen er gezet moeten worden om de datastrategie succesvol te implementeren.
Alles bij elkaar komt het neer op de basisdefinitie van een datastrategie als "een allesomvattende methode om data en analyses in te zetten om kritieke bedrijfsdoelstellingen te realiseren.”
Omdat het ontwikkelen van een datastrategie soms aanvoelt als "deels kunst, deels wetenschap", kunnen wij u voorzien van de juiste expertise om aan de slag te gaan en te beginnen met het oogsten van de voordelen die door data kunnen worden ontsloten.
