Waarom vertrouwen op kennis alleen?

Waarom vertrouwen op kennis alleen?

Update: Pink Elephant Business Intelligence is sinds 01-01-2020 verder onder de naam 2Foqus B.V. en is geen onderdeel meer is van Pink Elephant. Bezoek de nieuwe website of volg 2Foqus op LinkedIn.

Het belang van data-gedreven denken is niet nieuw. Veel leidinggevenden zijn vertrouwd met het concept en de bedrijfsvoering van organisaties wordt meer en meer gebaseerd op beschikbare data. Google en Facebook zijn voorbeelden van hoe krachtig deze aanpak kan zijn. Maar wat betekent het in de praktijk? Waarom zou ik het moeten omarmen en welke voordelen biedt dat dan?

Data-gedreven

Laten we beginnen met wat een data-gedreven cultuur niet is. Data boven water halen moet in deze tijd niet ‘het probleem’ zijn van:

  • Één persoon binnen je bedrijf
  • Een specifieke baan voor een data-specialist
  • De IT-afdeling.

Er heerst nog steeds de perceptie dat data boven water moet worden gehaald door ‘een data-specialist’, die daarnaast de organisatie adviseert over hoe ze data naar boven moeten halen, waar vandaan en met welke techniek. Uiteraard zijn gegevens en IT-beveiliging een zaak voor deskundigen, maar de gegevens zelf zijn een zaak van iedereen. Het liefst beschikbaar op elk moment dat ik deze gegevens nodig denk te hebben. Toekomstgerichte bedrijven integreren data dan ook zoveel mogelijk in hun dagelijkse operatie, waarbij data wordt geplaatst in het hart van bijna alle belangrijke beslissingen. Hierdoor wordt er concreet invulling gegeven aan een data-gedreven cultuur, subjectiviteit en aannames worden zoveel mogelijk aan de kant gezet door analyses op ‘de waarheid’.

Intern is veel data te vinden die bedrijven kan helpen bij het maken van beslissingen, denk bijvoorbeeld aan financiële cijfers rondom cashflow en winstgevendheid of contactmomenten bij bijvoorbeeld de klantenservice of verkoopafdeling. Daarnaast speelt externe data ook een steeds grotere rol. Sinds de digitalisering van de maatschappij, de komst van allerhande mobiele apparaten, allen verbonden met internet en de inmiddels breed omarmde Sociale Media kanalen, ofwel de bron van Big Data, hebben we meer gegevens beschikbaar dan ooit.

Het herkennen van de waarde in data is een eerste stap naar het succesvol gebruiken van deze data. Omdat het lastig blijkt om deze data te vertalen naar bruikbare inzichten, worden beslissingen veelal genomen op basis van kennis, in plaats van op basis van beschikbare data. Een combinatie van deze twee, de juiste kennis en de juiste data, voegen de meeste waarde toe in de besluitvorming.

Waardevol voor de hele organisatie

Vanuit verschillende perspectieven van een organisatie kan data enorm waardevol zijn. Neem bijvoorbeeld HR, die op basis van onder andere LinkedIn en Twitter gegevens, ideale kandidaat profielen kan opbouwen voor recruiting doeleinden. Hierdoor bereikt men ook kandidaten met een latente behoefte, want is de ideale kandidaat wel op zoek naar een nieuwe baan, of staat hij juist open voor een gesprek zonder zelf actief op zoek te zijn?

Vanuit Marketing perspectief (mijn eigen perspectief), waar we voorheen al blij waren met aantallen kliks en views na aanleiding van een verstuurde email, is het door de huidige beschikbare technologieën mogelijk geworden om volledige klantprofielen op te bouwen. Dit maakt specifieke segmentatie mogelijk, waarna klanten gerichte informatie voorgeschoteld krijgen in hun aankoopproces, via het kanaal wat het beste bij hun past.

Het delen van de beschikbare data is een tweede stap in het gebruik van data. Soms heeft mijn collega andere inzichten op dezelfde data die ons beide verder kan helpen. Daarnaast kunnen mijn Sales collega’s veel waardevolle informatie halen uit de vergaarde data, zeker wanneer we interne en externa data combineren met elkaar. Welke activiteiten kunnen we opzetten om te zorgen dat we voor dat specifieke bedrijfsonderdeel nog meer omzet genereren? Of hoe kunnen we optimaal gebruik maken van het medewerkersnetwerk, zowel intern als extern, voor recruiting doeleinden?

Een derde stap is de juiste tooling/software, waarmee het interpreteren en dus gebruiken van data toegankelijker wordt voor iedereen (en dus niet beperkt blijft tot de data-specialist of IT-afdeling). Met de komst van de zogenoemde ‘Self-Service-BI’ oplossingen de laatste jaren, wordt deze stap steeds eenvoudiger. Hierbij staat de gebruiker centraal en is het mogelijk om bijvoorbeeld zelf selecties, dashboards en analyses te maken, zonder afhankelijkheid van de IT-afdeling of data specialist. Neem bijvoorbeeld het pas geïntroduceerde Qlik Sense, waarbij ik zonder vergaande kennis in enkele uren al een analyse kan maken tussen verschillende interne en externe databestanden; iets wat me in Excel al snel vele uren tot een dag kost. Laat staan als ik daarna een andere invalshoek wil kiezen..

De opkomst van deze gebruiker gedreven BI oplossingen komen op het juiste moment en zorgen voor een versnelling in het data-gedreven denken binnen een organisatie. Laten we wel wezen; waarom vertrouwen op kennis alleen, als deze kennis ook onderbouwd kan worden met de juiste informatie?

Gerelateerde artikelen