Smart Analytics
9 succesfactoren voor de datagedreven organisatie Laatst bijgewerkt: 20 februari 2019

Leer in 8 minuten:

  • dat smart analytics meer vraagt dan alleen technologie
  • hoe het een framework helpt bij de ontwikkeling naar een smart analytics organisatie
  • welke veranderende rol de IT-afdeling hierbij speelt

Bedrijven die (big) data analytics serieus nemen, doen het veel beter dan hun concurrenten. Vooral als ze de hulpmiddelen voor analytics direct in handen geven van de mensen die dagelijks moeten inspelen op kansen en bedreigingen, zodat er een datagedreven organisatie ontstaat waar beslissingen niet meer alleen op onderbuikgevoel worden genomen, maar onderbouwd zijn met feiten en voorspellingen.

Bedrijven die écht datagedreven zijn – wij praten liever over smart analytics organisaties – onderscheiden zich sterk van de concurrentie, omdat ze een aantal dingen slimmer doen. Ze kenmerken zich door een hoge mate van ‘intelligentie’, maar vooral door de manier waarop ze die intelligentie inzetten om klanten, partners en andere stakeholders aan zich te (ver)binden. We nemen je mee in de eerste stappen richting de smart analytics organisatie en bieden je een framework, een aanpak en concrete handvatten.

De basis voor succes

Voor bedrijven is de vraag niet óf ze datagedreven moeten worden, maar hoe. Er is een bedrijfsbrede visie nodig die aangeeft hoe data structureel een bijdrage levert aan de missie van je bedrijf en waarom data een strategisch bedrijfsmiddel is. Inmiddels is bij veel bedrijven organisatie-breed het besef doorgedrongen dat data geen bijproduct van systemen en processen is, maar de belangrijkste grondstof voor de 21e eeuw. Waarom zijn veel bedrijven dan nog niet zover? Omdat ze moeite hebben om een overkoepelende visie te ontwikkelen waarin de wensen en belangen van verschillende bedrijfsonderdelen samenkomen. Omdat bedrijven kampen met zoveel dilemma’s als het gaat om datagedreven werken, weten ze vaak niet waar te beginnen.

Bedrijven die deze dilemma’s proberen te doorbreken, zoeken de oplossing meestal in technologie.
Er zijn echter, naast technologie, veel meer gebieden waarop verandering, ontwikkeling en innovatie nodig is om medewerkers succesvol in beweging te krijgen. Van de ontwikkeling van een goed doordachte visie en strategie tot de juiste organisatievorm en cultuur waarin data en analytics omarmd worden.

Van gatekeeper naar shopkeeper

Bij de ontwikkeling naar een smart analytics organisatie is er een bijzondere rol weggelegd voor de IT-afdeling. Waar het omzetten van data naar informatie lang een IT-aangelegenheid was, zien we dat dit steeds meer de verantwoordelijkheid van de business wordt. Medewerkers die zijn opgeleid in het digitale tijdperk zijn gewend met software te werken en kunnen met de beschikbare hulpmiddelen op een eenvoudige manier zelf data analyseren en visualiseren.
Voor de IT-afdeling is het geen keuze om wel of niet in deze ontwikkeling mee te gaan. Datavolumes groeien exponentieel en de snelheid waarmee besluiten genomen moeten worden neemt toe. De standaard informatieproducten die de IT-afdeling produceert zijn niet meer toereikend en (moderne) gebruikers gaan hoe dan ook aan de slag met self service tools die ze met een druk op de knop kunnen downloaden. De enige weg is om snelheid en flexibiliteit te faciliteren en tegelijkertijd voor beheersbaarheid te zorgen.

Was de IT-afdeling voorheen vooral een gatekeeper (beheerder), in de smart analytics organisatie speelt ze meer en meer de rol van shopkeeper (aanbieder). Het gaat niet meer alleen om het leveren en beheren van kant en klare informatieproducten, maar vooral ook om het snel en betrouwbaar aanbieden van data en halffabrikaten aan alle soorten gebruikers en tools in de organisatie. Maar hoe zorg je ervoor dat je dit als organisatie kunt realiseren? Het smart analytics framework is een tool die daarbij kan ondersteunen.

Het smart analytics framework

De basis voor de datagedreven organisatie wordt gevormd door een bedrijfsbrede, overkoepelende en breed gedragen visie op datagedreven werken. De ambitie die hieruit spreekt, moet daarbij vertaald zijn in een duidelijke strategie en ‘routekaart’. En daar hoort een organisatie bij die in staat is de programma’s en projecten die daaruit voortvloeien uit te voeren en te implementeren. Het smart analytics framework helpt je vervolgens om de volgende stap naar smart analytics organisatie te kunnen zetten.

Smart Analytics Framework

Visie & strategie vormen samen de kern van het smart analytics framework. Aan de hand van deze visie en strategie, het startpunt, worden drie componenten van analytics geformuleerd die bijdragen aan de juiste inzet en bruikbaarheid van data voor gebruikers: dashboards, self service en data science.

Dashboards
Dashboards – en alle andere vormen van stuurinformatie – helpen gebruikers binnen en buiten het bedrijf bij het (be)sturen en controleren van de organisatie. Ze zijn bedoeld om inzicht te geven en daarop de juiste beslissing en actie te baseren.

Self service
Medewerkers die data ‘buiten de gebaande paden’ willen analyseren om processen, producten en diensten te verbeteren, hebben behoefte aan oplossingen voor self service analytics. Zij willen de vrijheid hebben om zelf data te combineren, manipuleren, analyseren en visualiseren. Het is de taak van de IT-afdeling om deze self service te faciliteren.

Data science
Waar dashboards en self service gaan over gisteren, vandaag en morgen, gaat data science over de dag na morgen. Over het ontdekken van nieuwe waarde in de beschikbare data en die waarde blijvend toepassen door de innovatie van producten en diensten.

Onder elk van de drie genoemde componenten onderscheiden we drie pijlers die ingezet worden om de datagedreven organisatie daadwerkelijk vorm te gaan geven. In  een aantal vervolgartikelen zullen we verder ingaan op de individuele componenten en pijlers van het framework.

Een ontdekkingstocht
Werken met data en analytics en de toegevoegde waarde daarvan bepalen is een ontdekkingstocht, niet iets dat meteen staat. Bovendien volgen de markt- en technologische ontwikkelingen elkaar steeds sneller op. Ook hier geldt: de enige constante is verandering. Als je begint met het vormen van een visie op data en analytics is het daarom belangrijk om die niet te gedetailleerd te beschrijven. Zorg dat je bij deze visievorming  een representatieve afvaardiging uit je organisatie betrekt. Alleen dan weet je zeker dat alle aspecten en onderdelen van je organisatie worden meegenomen in de afwegingen en dat er voldoende draagvlak is. En laat je begeleiden door iemand die goed op de hoogte is van de laatste ontwikkelingen en die kan helpen voorkomen dat je teveel focust op specifieke problemen of technologieën.

Aan de slag

Misschien heb je nu het gevoel gekregen dat het allemaal grootschalig en bedrijfsbreed is wat er moet gebeuren. Zie het framework echter als een raamwerk waarlangs je in kleine stappen kunt toewerken naar je einddoel, zonder meteen enorme strategieprogramma’s en architectuurstudies te starten. Definieer niet als eerste een groot project met een te complexe doelstelling (hoe mooi die misschien ook is), maar zoek naar quick wins die snel resultaat geven en de organisatie laten wennen aan datagedreven werken.
Maar hoe bepaal je waar je begint? Om daar goede keuzes in te maken, adviseren we je om vier stappen te doorlopen die je helpen doelen te stellen en je organisatie de juiste richting in te sturen.

Stap 1: Bepaal je ambitie
Allereerst is het belangrijk om goed te bepalen waar je naartoe wil. Dat doe je door een ‘stip op de horizon’ te tekenen die aangeeft waar de ambitie van je organisatie ligt als het om datagedreven werken gaat. Deze ‘stip’ geeft de handvatten om met alle belangrijke stakeholders actief én interactief de ambities te bespreken en te kijken wat er nodig is om die ambities te bereiken.

Stap 2: Stel vast waar je staat
Om aan de slag te gaan met je ambities, moet je wel weten wat het huidige uitgangspunt is. Een goed hulpmiddel hierbij is de maturity scan. Een uitgebreide vragenlijst die op alle aspecten van de smart analytics organisatie toetst hoe volwassen je bent.

Stap 3: Teken de weg uit
Als je weet waar je naartoe wilt en je weet waar je nu bent, kun je bedenken hoe je daar komt. Die weg teken je uit in een meerjarige roadmap met initiatieven (programma’s en projecten). Een roadmap biedt houvast en focus voor alle analytische projecten die gestart gaan worden én creëert draagvlak in de organisatie.

Stap 4: Identificeer de quick wins
Om als bedrijf een transformatie door te maken, is groot denken belangrijk. Maar vergeet niet om ook direct aan de slag te gaan met oplossingen voor urgente problemen die meteen waarde toevoegen. Het werken aan concrete use cases levert bovendien onmisbare praktijkervaring op die direct gebruikt kan worden in de gedefinieerde projecten. En die projecten zorgen er andersom voor dat deze ‘snelle oplossingen’ goed geborgd worden in de organisatie.

Een laatste advies

Misschien wel de belangrijkste – en meest onderschatte – voorwaarde om een datagedreven organisatie te worden, is leiderschap. Voor deze transitie heb je visie, leiderschap en een cultuuromslag nodig. Schenk daarom als directie veel aandacht aan communicatie, samenwerken en het leren ontdekken van nieuwe kansen.
De visie moet echt geborgd zijn in de bedrijfsstrategie en niet het project zijn van één enkele CEO, CFO of CIO. Kies niet voor een bottom-up benadering via allerlei experimenten binnen verschillende business units of afdelingen zonder duidelijke verbinding aan de bedrijfsstrategie, maar doe zelf kennis van zaken op en ga als directie voorop in de strijd!

Zet jij de eerste stap in de ontwikkeling naar de smart analytics organisatie?

Meer weten over het smart analytics framework? Download het gratis eBook ‘De Smart Analytics organisatie’.


eBook: De Smart Analytics organisatie
DOWNLOAD