Datagedreven werken begint bij grip op databronnen
Wanneer organisaties de stap zetten naar datagedreven werken, stuiten ze vaak op het probleem van versnipperde databronnen. Stijn Verhoeven van Valid legt uit wat die versnippering precies inhoudt, welke risico’s ermee gepaard gaan en – vooral – hoe je dit effectief aanpakt.
Versnipperde databronnen ontstaan wanneer data verspreid is over meerdere systemen, afdelingen of bestanden die niet goed met elkaar communiceren. Denk bijvoorbeeld aan financiële gegevens in een ERP-systeem, HR-data in Excel, klantgegevens in een CRM en projectinformatie in allerlei losse tools.
Deze databronnen zijn vaak niet uniform gestructureerd, moeilijk vindbaar en sluiten inhoudelijk niet goed op elkaar aan.
De risico’s
Versnipperde databronnen kunnen een organisatie op meerdere niveaus belemmeren. De belangrijkste risico’s op een rij:
Inefficiëntie: Wanneer data op verschillende plekken staat, moeten medewerkers veel handmatig werk verrichten om informatie te verzamelen, te controleren en samen te voegen. Dit kost niet alleen tijd, maar verhoogt ook de kans op fouten. Denk aan het kopiëren van gegevens uit Excel-bestanden of het vergelijken van cijfers uit verschillende systemen die elkaar tegenspreken.
Inconsistentie: Bij versnippering ontstaan er al snel meerdere versies van de waarheid. Als afdeling A werkt met andere klantdata dan afdeling B, ontstaat verwarring over welke informatie klopt. Dit leidt tot misverstanden, frustratie en uiteindelijk een afnemend vertrouwen in de data als geheel.
Beperkte besluitvorming: Zonder een volledig en actueel overzicht van de situatie is het lastig om weloverwogen beslissingen te nemen. Strategische keuzes worden dan gemaakt op basis van aannames of onvolledige informatie, wat de slagvaardigheid en effectiviteit van de organisatie beperkt.
“Zonder een stevige datastructuur wordt het moeilijk om AI, voorspellende modellen of procesoptimalisatie effectief in te zetten.”
Belemmering van een datagedreven cultuur: Organisaties vallen al snel terug op onderbuikgevoel wanneer betrouwbare data ontbreekt. Hierdoor raakt het vertrouwen in datagedreven werken ondermijnd en wordt data minder benut in het dagelijkse besluitvormingsproces.
Risico voor innovatie: Innovatieve toepassingen zoals AI, voorspellende modellen en procesoptimalisatie vragen om centrale, betrouwbare en toegankelijke data. Bij versnippering is dit lastig te realiseren. Zonder een stevige datastructuur wordt het moeilijk om AI, voorspellende modellen of procesoptimalisatie effectief in te zetten.
Dataversnippering aanpakken
Versnippering los je niet op met alleen technologie. Het is een combinatie van strategie, cultuur, eigenaarschap en tooling. Valid heeft voor een variëteit aan projecten een aanpak ontwikkeld om versnippering op efficiënte wijze tegen te gaan. Deze aanpak omvat de volgende stappen en aandachtspunten:
Breng de datasituatie in kaart: Begin met het in kaart brengen van alle relevante databronnen binnen de organisatie. Dit houdt in: het achterhalen waar data precies wordt opgeslagen, welke afdelingen verantwoordelijk zijn voor welke gegevens en in welk formaat deze data beschikbaar is. Door deze inventarisatie ontstaat inzicht in de mate van versnippering én de potentiële overlap of gebreken in beschikbare informatie.
Stel data-eigenaren aan: Zonder eigenaarschap is er geen structurele verbetering. Wijs per domein verantwoordelijken aan die zorgen voor kwaliteit, actualiteit en toegankelijkheid.
Kies voor een centrale data-architectuur: Een centrale data-architectuur, veelal in de vorm van een datawarehouse, zorgt voor één samenhangend geheel. Dit maakt het mogelijk om data uit verschillende bronnen op uniforme wijze op te slaan, op te schonen en beschikbaar te maken voor analyse.
“Versnipperde databronnen zijn geen puur technisch probleem, maar zeker ook een organisatorische uitdaging.”
Richt een ‘single point of truth’ in: Hierdoor ontstaat consistentie en betrouwbaarheid, wat essentieel is voor zowel operationele als strategische besluitvorming. Het voorkomt bovendien dat analyses telkens opnieuw moeten worden opgebouwd en biedt teams een gedeeld vertrekpunt voor samenwerking. Ook maakt het toekomstige toepassingen met AI of BI-tools eenvoudiger en schaalbaarder.
Investeer in een datacultuur: Cultuur is minstens zo belangrijk als technologie. Leiderschap moet het goede voorbeeld geven en datagebruik stimuleren. Daarnaast is het van belang dat medewerkers de ruimte voelen en gemotiveerd worden om vragen te stellen over de data die ze gebruiken.
Begin klein en schaal op: Begin met een behapbaar dataproject, bijvoorbeeld binnen één afdeling of rondom één type proces. Dit vergemakkelijkt draagvlak, verkleint risico’s en maakt het mogelijk om snel te leren. Door de behaalde resultaten tastbaar te maken, ontstaat enthousiasme in de rest van de organisatie en wordt het eenvoudiger om vervolgstappen te zetten richting bredere integratie en adoptie van datagedreven werken.
Leiderschap, visie en samenwerking
Versnipperde databronnen zijn geen puur technisch probleem, maar zeker ook een organisatorische uitdaging. Daarom vormen vooral ook leiderschap, visie en samenwerking kritische componenten. Hierin kunnen verschillende principes toegepast worden om de kans van slagen te verbeteren, zoals de juiste aandacht en een open houding richting alternatieve routes of ideeën.
Door versnippering aan te pakken, zet je een grote stap richting een volwassen datagedreven organisatie. Een stap die bij inzicht in je eigen organisatie begint, maar alleen met commitment echt kan slagen.
Over de auteur: Stijn Verhoeven is Business Intelligence Consultant bij zakelijke dienstverlener Valid.
