Nederlands
Door data te gebruiken om je strategie te volgen, zorg je ervoor dat de manier waarop je werkt bijdraagt aan het behalen van je doelen en ontdek je hoe je klant-medewerker interacties kunt verfijnen. Dit doel wordt behaald door methodisch signalen vast te leggen die ontstaan in je organisatie.
Deze signalen ontstaan wanneer je processen doorloopt. Processen om producten of diensten te leveren, klanten te ondersteunen of administratie af te handelen, bijvoorbeeld. Deze signalen worden vastgelegd en weergegeven in gebruiksvriendelijke dashboards.
Je begint met gerichte vastlegging van signalen met behulp van software applicaties. Bij het opslaan van deze signalen in de databases van de software applicaties, transformeer je de signalen naar data. Een tussenstap is meestal vereist om deze data te visualiseren. Dit wordt gedaan in een data warehouse.
De visuele inzichten leiden vervolgens tot geïnformeerde beslissingen gericht op het verbeteren van je organisatie. Dit creëert een continue cyclus van verbetering - de essentie van de data-gedreven organisatie.
De klant staat centraal. De essentie van je organisatie is geworteld in het aanpakken van hun problemen, het vervullen van hun behoeften en het bieden van oplossingen die hun investering waard zijn. Dit is de value proposition van het bedrijf: omzet genereren door oplossingen te leveren die voldoen aan klantvereisten.
Een goed gedefinieerde data strategie versterkt deze waarde voor je klanten.
Klantvraag dient als input, terwijl de resulterende oplossing de output is. Een proces is een zorgvuldig geconstrueerde reeks acties om van input naar output te gaan om het gewenste resultaat te bereiken. Op verschillende punten in dit proces kunnen specifieke controlepunten worden ingesteld. Deze omvatten metingen zoals bijvoorbeeld de responstijd van verzoek tot oplossing voor een klantverzoek of hoeveel verschillende afdelingen betrokken zijn bij het uitwerken van deze oplossing.
Het begrijpen van deze complexiteiten van deze processen is van het grootste belang wanneer je begint aan een data project. Een uitgebreid begrip van hoe je business werkt effent de weg voor effectieve data-gedreven initiatieven.
Het doorlopen van de verschillende stappen in het proces produceert signalen. In sommige gevallen worden deze signalen op papier bewaard, of in de hoofden van medewerkers. Tegenwoordig worden signalen meestal vastgelegd in een software applicatie die het proces ondersteunt. In de context van data gebruiken om strategie te volgen, is dit het moment waarop data wordt gecreëerd: het moment waarop een signaal wordt vastgelegd in een software systeem en opgeslagen in een onderliggende database. Technisch gezien betekent dit het vastleggen van een bepaalde transactie met bepaalde eigenschappen in een relationeel data model.
Een voorbeeld van een stap in het proces waar data wordt gecreëerd in een software systeem is een offerteaanvraag van een potentiële klant die wordt vastgelegd in een CRM systeem. Of de factuur voor een aankoop door een klant die wordt vastgelegd in boekhoudingssoftware.
Om de data in deze systemen te gebruiken om je strategie op te volgen, moet aan een aantal voorwaarden worden voldaan.
Ten eerste moet de data van voldoende kwaliteit zijn. Je kunt dit bereiken door de data te laten invoeren of controleren door de mensen die de klanten en het proces het beste kennen. Zorg ervoor dat het duidelijk is wat belangrijke concepten zoals "Klant," "Product," "Bestelling," "Levering" betekenen. Op het eerste gezicht lijkt dit voor de hand liggend, maar wanneer je erin duikt zul je al snel ontdekken dat veel verschillende interpretaties mogelijk zijn. Het is belangrijk om tot gemeenschappelijke definities te komen om duidelijk te maken hoe input in de systemen moet worden gedaan. Tot op zekere hoogte kunnen bepaalde regels worden geprogrammeerd in de systemen om foutieve invoer te voorkomen.
Ten tweede moet data worden vastgelegd. Vaak is het technisch niet noodzakelijk om de data op te slaan nadat een proces succesvol is voltooid. Soms worden te weinig details bewaard om waardevolle inzichten te destilleren. Ook door data te overschrijven, in plaats van de wijzigingen vast te leggen, gaat informatie verloren.
Ten derde moet data toegankelijk zijn. Het moet mogelijk zijn om de data uit de software systemen te extraheren om te gebruiken voor analyse. Met de opkomst van SaaS oplossingen in de cloud, vanwege de beperkte API mogelijkheden, is dit niet altijd zo gemakkelijk als je zou verwachten. Toen je de software op je eigen infrastructuur moest installeren, was het vaak gemakkelijker om toegang te krijgen tot je data dan nu het geval is. Nu was je afhankelijk van de volwassenheid van de APIs die door de SaaS vendors worden aangeboden. Zorg ervoor dat je dit van tevoren onderzoekt bij het kiezen van een software applicatie!
Vaak hebben de software applicaties die we hierboven noemden hun eigen dashboards om bij te houden wat er gaande is. Het probleem met deze dashboards is dat ze alleen de data uit hun eigen software systeem gebruiken. Er is enorme waarde in het combineren van de data uit verschillende systemen om tot inzichten te komen, maar dit vereist een geïntegreerd data model. Dit geïntegreerde data model moet weerspiegelen wat er werkelijk gaande is in de organisatie, waarbij de silo's die mogelijk bestaan worden doorbroken. Een goed data model zou je in staat moeten stellen om bij te houden hoe de organisatie het doet als geheel, niet alleen in de individuele onderdelen.
Je kunt de metrics die je hebt gedefinieerd in de processen op een visuele manier volgen door de data te presenteren in intuïtieve grafieken en tabellen. Zo'n verzameling van visuele elementen wordt een dashboard genoemd. De belangrijkste meetpunten die een indicatie geven van hoe de organisatie het doet worden Key Performance Indicators (KPIs) genoemd.
Het doel van het KPI dashboard is om acties te definiëren om je organisatie te verbeteren. Een voorbeeld van een actie zou kunnen zijn om je productgamma beter af te stemmen op de behoeften van je klanten. Maar door dit te doen, veranderen de processen en systemen en dus ook de data, dus je moet de data pipelines, data integratie en data visualisatie ermee laten evolueren. Een Business Intelligence project is geen lineair, eenmalig ding - Business Intelligence is een cyclus van continue verbetering.
Dus waarom vertel ik je dit allemaal? Ik help mensen hun data te begrijpen. Het verhaal hierboven is het framework dat ik gebruik om te ontdekken waar de risico's en kansen liggen in je organisatie. In de eerste fase van een project ga ik door deze verschillende niveaus waar data op verschillende manieren relevant is. Afhankelijk van de volwassenheid van de organisatie, ontmoet ik je waar je bent en samen vinden we uit welke concrete stappen nu het beste voor je zijn.
Het uiteindelijke doel van het opzetten van Business Intelligence in je organisatie is om naar je business strategie toe te werken door je organisatie continu te verbeteren.
