Waarom elke organisatie een datastrategie moet hebben?
Dat is simpel. Data is de brandstof geworden van de 4e Industriële Revolutie. Om het meeste uit de data te halen van je organisatie moet je een datastrategie hebben.
Veel organisaties maken echter de fout om zoveel mogelijk data bij te houden. En te investeren in data-analyse en data-opslag technologieën die uiteindelijk niet goed zijn voor hun organisatie. Deze kostbare fout kun je vermijden door een datastrategie te maken. Dat helpt om te begrijpen en te verduidelijken hoe data in de praktijk worden gebruikt. Te bepalen hoe je data gaat gebruiken om de doelstellingen van de organisatie te bereiken.
De hoeveelheid data blijft groeien en naarmate deze zich vermenigvuldigt, wordt het complexer om inzichten te beheren en te genereren. Door het toenemende strategische belang en de explosieve groei van de hoeveelheid data is het niet meer mogelijk om zonder een datestrategie succesvol je organisatie te runnen.
In 3 stappen naar de datastrategie
Om te komen tot een datastrategie doorloop je de volgende stappen:
- Bepalen van de Use Cases
- Prioritering van de Use Cases
- Uitwerking van de Datastrategie
1. Bepalen van de Use Cases
Data kan enorm waardevol zijn, maar alleen als je een plan hebt om die data toegankelijk te maken kun je je organisatiesdoelstellingen bereiken. Er zijn vele manieren waarop data organisaties kunnen ondersteunen, maar als wat je verzamelt niet is afgestemd op het helpen bereiken van jullie doelen, dan kun je net zo goed helemaal geen data gebruiken. Om deze misstap te voorkomen en de waarde van data te ontsluiten, is het essentieel om eerst de belangrijkste ‘use cases’ voor jouw organisatie te achterhalen. “Voor welke toepassingen heb je welke (categorie van) data nodig” is de basisvraag.
Het is verstandig om drie tot vijf ‘key data use cases’ te ontwikkelen. En wel volgens het volgende sjabloon. Per use case worden steeds de volgende zes vragen gesteld:
| 1. | Link met strategische doel | Wat is het strategische doel die met deze data use case wordt ondersteund? |
| 2. | Doelstelling en business vragen | Wat is het doel van deze data use case? Op welke business vragen moet deze data use case een antwoord geven? |
| 3. | KPI’s | Hoe ga je het succes meten? Welke kpi’s zullen door dit initiatief beïnvloed worden? Wat zullen de belangrijkste resultaten zijn? |
| 4. | Eigenaren van de use case | Wie is de eigenaar of sponsor van deze data use case? De eindverantwoordelijke die de organisatiedoelstelling moet behalen. |
| 5. | Gebruikers / klanten van de data | Wie zullen de gebruikers / klanten zijn van deze data? Wie zullen van deze inzichten gebruik kunnen maken? Degenen die dagelijks met deze data werken om de doelstellingen te kunnen gaan halen. |
| 6. | De vereiste data | Welke data hebben we nodig? Intern/extern; nieuw/bestaand; met welke datadiversiteit en -frequentie; gestructureerd/ongestructureerd? |
2. Prioritering van de Use Cases
Om de datastrategie nog scherper te krijgen dagen wij onze klanten altijd uit om de data use cases te evalueren door middel van vijf controle vragen. En wel in onderstaande volgorde:
Draagt de data use case bij aan:
- het verbeteren van de besluitvorming met data
- het begrijpen van jullie klanten en markten
- het bieden van slimmere producten en diensten aan jullie klanten
- het verbeteren van interne processen
- het genereren van extra inkomsten, gebaseerd op het gebruik van data
3. Uitwerking van de Datastrategie
Nadat het sjabloon van elke data use case klaar is en geëvalueerd is dan heb je daarmee de prioritering voor de dataprojecten bepaald. De volgende stap is het opstellen van de datastrategie, zie hiervoor het artikel “Orde in de chaos: de Datastrategie uitgewerkt” .
Meer weten?
Als je hulp wilt krijgen bij het maken en prioriteren van data use cases als basis voor jullie datastrategie neem dan gerust contact met ons op.
