Wat we doen

Data Gedrevenheid

Het implementeren van een datagedreven cultuur vereist een doordachte aanpak. Enkele belangrijke stappen om succesvol een datagedreven organisatie te creëren zijn:

  • Strategie en Visie: Begin met het formuleren van een heldere datastrategie. Definieer de doelen van je organisatie en hoe data hieraan bijdraagt. Zorg ervoor dat het bestuur deze strategie ondersteunt.
  • Data Governance: Organiseer je datahuishouding volgens data governance- en privacybeleid. Creëer een brug tussen business en IT om synergie te bevorderen.
  • Data Kwaliteit: Betrouwbare data zorgt voor de juiste beslissingen. Zorg dat de norm wordt gedefinieerd en gerealiseerd.
  • Datagedreven Werken: Transformeer je organisatie naar een datagedreven cultuur. Dit vereist een andere werkwijze, nieuwe competenties en soms een herinrichting van de organisatie. Koppel dit aan je strategische doelstellingen voor daadwerkelijk rendement.
  • Opleiding en Implementatie: Ondersteun deze transformatie met training en implementatie van alle facetten van datagedreven werken. Zorg ervoor dat medewerkers de juiste vaardigheden hebben om data effectief te gebruiken..

Kortom, een datagedreven cultuur vergt inzet op meerdere fronten, maar het kan waardevolle inzichten en groei opleveren voor je organisatie!

Data Strategie

Het opzetten van een solide datastrategie is essentieel voor organisaties die écht datagedreven willen werken. Hier zijn enkele stappen om een succesvolle datastrategie te realiseren:

  • Strategie en Visie: Begin met het formuleren van een heldere datastrategie. Definieer de doelen van je organisatie en hoe data hieraan bijdraagt. Zorg ervoor dat het bestuur deze strategie ondersteunt.
  • Data Doelstellingen: Baseer je datastrategie op de organisatiedoelstellingen. Leg vast wat je wilt bereiken op het gebied van data. Denk aan inzicht in acquisitie, brutomarges per product, en andere relevante inzichten.
  • Data Wensen en Eisen: Identificeer welke data je nodig hebt om je doelen te behalen. Denk aan wettelijke beperkingen, integriteit en opslag.
  • Data-opslag en -veiligheid: Bepaal waar je data wordt bewaard, hoe gevoelig deze is en hoe vaak je deze raadpleegt. Denk ook aan privacywetgeving en adminrechten.
  • Databewerking: Wijs eigenaars toe aan specifieke datasets en zorg voor verwerkersovereenkomsten. Controleer of alles voldoet aan privacyregels.
  • Implementatie en Delen: Deel de uitkomsten van je denkwerk binnen je organisatie. Implementeer de strategie en zorg dat medewerkers de juiste vaardigheden hebben om met data te werken.

Kortom, een goed doordachte datastrategie is de sleutel tot succesvol datagedreven werken.

Artificial Intelligence (AI)

AI helpt een organisatie naar het volgende niveau qua datagedrevenheid. Er zijn echter enkele belangrijke stappen te zetten om het strategisch en verantwoord te implementeren:

  • Strategie: Een strategie fungeert als je kompas. Het helpt je gefocust te blijven en zorgt ervoor dat alle neuzen dezelfde kant op staan. Bepaal duidelijk wat je wilt bereiken met AI en hoe je dat gaat doen. Betrek het management en maak het concreet. Denk ook aan de lange termijn.
  • Data: Het verzamelen van gegevens is cruciaal voor effectief gebruik van AI. Zorg voor kwalitatieve en relevante data. Denk na over privacy en ethiek bij het gebruik van deze gegevens.
  • Cultuur en vaardigheden: Creëer een cultuur van datagedreven denken. Investeer in opleiding en ontwikkeling van medewerkers om AI-vaardigheden op te bouwen.
  • Governance: Stel richtlijnen op voor het gebruik van AI binnen je organisatie. Denk aan verantwoordelijkheden, risicobeheer en compliance.
  • Technologie: Nadat je een strategie hebt, is het tijd om de technologie te verkennen. Verzamel data, experimenteer met AI en investeer in de juiste AI-tools. Zorg ervoor dat je de juiste expertise hebt om het project te ondersteunen.
  • Monitoring en evaluatie: Houd de prestaties van AI-oplossingen bij en evalueer regelmatig. Pas aan waar nodig en blijf leren.

Kortom, een doordachte aanpak, betrokkenheid van het management en aandacht voor data en cultuur zijn essentieel voor een succesvolle AI-implementatie in je organisatie.

Data Governance

Het implementeren van data governance is een cruciale stap voor organisaties die data gedreven willen werken. Hier zijn enkele stappen om succesvol data governance in te richten:

  • Strategie en Visie: Begin met het formuleren van een heldere data governance-strategie. Definieer de doelen van je organisatie en hoe data hieraan bijdraagt. Zorg ervoor dat de organisatie deze strategie ondersteunt.
  • Data Doelstellingen: Baseer je data governance op de organisatiedoelstellingen. Leg vast welke data je nodig hebt om deze doelen te behalen. Denk aan inzicht in acquisitie, brutomarges per product en andere relevante inzichten.
  • Eigenaarschap: Organiseer de eigenaarschap van data binnen de organisatie volgens data governance- en privacybeleid. Dit omvat het creëren, gebruiken en beheren van data in en/of uit de primaire en secundaire processen van de organisatie. Van strategisch tot operationeel.
  • Datagedreven Werken: Implementeer data governance in de dagelijkse organisatie. Het gaat niet alleen om programma- of projectrollen, maar om een cultuurverandering. Mensen staan centraal in data governance.

Kortom, data governance is geen doel op zich, maar een middel om op een efficiënte en veilige manier met data om te gaan en waarde te creëren voor je organisatie.

Data Kwaliteit

Datakwaliteit is van cruciaal belang voor organisaties. En met name wanneer je datagedreven wilt werken. Het verwijst naar de nauwkeurigheid, consistentie, actualiteit en relevantie van gegevens. Laten we eens kijken waarom goede datakwaliteit zo belangrijk is:

  • Betere Besluitvorming: Organisaties die datagebaseerde beslissingen nemen, moeten kunnen vertrouwen op betrouwbare, nauwkeurige en volledige data. Kwaliteitsdata leidt tot betere beslissingen.
  • Concurrentievoordeel: Organisaties met hogere datakwaliteit hebben een voorsprong op concurrenten. Ze kunnen kansen identificeren en beter begrijpen hoe data te gebruiken.
  • Meer Vertrouwen: Gebruikers hebben meer vertrouwen in data-analyses wanneer de uitkomsten betrouwbaar zijn. Dit vermindert giswerk en risico’s bij besluitvorming.
  • Hogere Productiviteit: Toegang tot hoge kwaliteit data stelt gebruikers in staat om productiever te zijn. Ze hoeven minder tijd te besteden aan het valideren en corrigeren van fouten.
  • Efficiëntie: Goede data minimaliseert onnodige kosten. Bijvoorbeeld, een nauwkeurige klantendataset vermindert verkeerde afleveringen van producten.
  • Voorkomt Reputatieschade: Slechte datakwaliteit kan variëren van kleine fouten tot grote PR-rampen.
  • Voorkomt Boetes: In sterk gereguleerde sectoren is datakwaliteit cruciaal voor naleving van regels en voorkomen van boetes.

Kortom, datakwaliteit is de sleutel tot betrouwbare besluitvorming en succesvolle datagedreven organisaties.

DAMA DMBoK

Devom heeft een training ontwikkeld waarmee we uitleggen wat data management is, waarom het zo belangrijk is en hoe te gebruiken. En dit op basis van het DAMA DMBoK framework. 

Devom weet dit theoretische framework op een pragmatische manier uit te legge zodat iedereen na afloop weet hoe  hiermee aan de slag te kunnen gaan. 

Dit kan zowel klassikaal als in een persoonlijke setting georganiseerd worden. 

gratis advies

Vraag gratis advies

We helpen u graag op weg d.m.v. een uur gratis consultancy. Neem hiervoor contact met ons op.