‘The world’s most valuable resource is no longer oil, but data’. Deze titel van een artikel uit The Economist (2017) geeft het belang aan van data in de creatie van ondernemingswaarde. Giganten als Amazon, Apple, Facebook, Microsoft… hebben dit goed begrepen en lijken niet te stoppen in omzet en winstgroei.

Ook in het kmo-landschap is het begrip Business Intelligence de kinderschoenen ontgroeid. De technologische ondersteuning hierbij heeft de laatste jaren enorme kwaliteitsslagen gemaakt. Paradoxaal genoeg monitoren bedrijven heel veel processen en data maar is er weinig effect van te zien op de balans en de resultatenrekening. De realiteit is dat voor de meeste bedrijven de data-vooruitgang pijnlijk langzaam verloopt.
Het vergt veel om te slagen met data. Een bedrijf moet werk verrichten op vijf componenten: zorgen voor het verzamelen en ontsluiten van kwaliteitsvolle data, de omzetting van data in economische waarde, de ontwikkeling van organisatorische skills, de aanwezigheid van technologieën en het minimaliseren van het risico. Ontbreekt een van deze elementen, dan kan de gehele inspanning teniet gedaan worden.

Het verzamelen en ontsluiten van kwaliteitsvolle data

Voor de meeste bedrijven is het verzamelen en ontsluiten van gegevens een echt probleem. De gegevens zijn verspreid in silo’s en afdelingen, systemen praten niet met elkaar, de kwaliteit is slecht is en de bijbehorende kosten hoog. Het is duidelijk dat bedrijven gegevens nodig hebben die goed gedefinieerd, relevant en duidelijk gestructureerd zijn zodanig dat ze gemakkelijk te vinden en te begrijpen zijn. Ook de kwaliteit van de data is van primordiaal belang zodat iedereen binnen de organisatie de data kan vertrouwen. Om dergelijke datastructuren op te zetten is het van groot belang te vertrekken vanuit de eigen businesslogica (bijvoorbeeld duidelijke productgroepen definiëren, kostendragers… ). Het helpt ook om bepaalde medewerkers ‘eigenaar’ te maken van sommige data.

De omzetting van data in economische waarde

Het is belangrijk om in een plan te definiëren waarvoor analytics gebruikt gaan worden en welk zakelijk voordeel ze zullen opleveren. Hoe meer data kan worden omgezet in direct verkoopbare data of afgeleide diensten, hoe meer iedereen binnen het bedrijf het belang ervan zal inzien. Een high-level statement van het management rond het voordeel en belang van data zal niet volstaan. Het is ook belangrijk om iedereen binnen de onderneming in dit plan mee te nemen.

De ontwikkeling van organisatorische skills

Begin met talent. Het is overduidelijk dat als je de grenzen van machine learning wilt overschrijden, er een paar data scientists van wereldklasse nodig zijn. Minder voor de hand liggend is de behoefte aan mensen die bedrijfsprocessen kunnen analyseren, voorspellende modellen kunnen opbouwen en integreren met technologieën. Veel bedrijven zien terecht veel potentieel in data-gedreven besluitvorming maar om een dergelijk doel na te streven, moet je mensen leren hoe ze gegevens effectief kunnen gebruiken. Bedrijfsleiders moet ook beseffen dat dit meer vraagt dan het aanwerven van 1 goede IT’er. Voldoende talent en opleiding én een organisatiestructuur en -cultuur die gegevens waarderen zijn cruciaal.

De aanwezigheid van technologieën

Bedrijven hebben technologieën nodig om op grote schaal en tegen lage kosten data te ontsluiten. Daarvoor zijn zowel opslag-, verwerkings- en communicatietechnologieën vereist als de geavanceerdere architecturen en analyse-instrumenten die de motor zijn voor inkomstengeneratie. Het is duidelijk dat bedrijven technologie nodig hebben – je kunt het eenvoudigweg niet schalen en leveren zonder.
Maar bedrijven verwachten soms te veel van de technologie, worden in de val gelokt om het te zien als de primaire motor van succes. Technologie is slechts één component. Minstens even belangrijk is het begrip van de eigen business.

Het minimaliseren van het risisco

Tenslotte is het van belang om de risico’s te minimaliseren. Het is belangrijk waardevolle gegevens te beschermen tegen verlies of diefstal en te voldoen aan privacyvereisten.
Het is onwaarschijnlijk dat je hiermee geld verdient, maar een slecht beheer van deze risico’s kan je veel tijd, geld en problemen kosten.

Interesse om met data aan de slag te gaan?

Onze aanpak bekijkt uw organisatie op korte en lange(re) termijn. Het gaat hier dan ook niet om een single shot, maar de soort transformatie die uw volledige organisatie aangaat. We helpen u een realistische route naar succes uit te stippelen, dat is ons commitment.

Contacteer ons voor een verkennend gesprek

Dienstverlener voor de KMO-portefeuille

Maarschalk is een erkend dienstverlener voor de KMO-portefeuille. Meer informatie
KMO-portefeuille registratienummers: Advies DV.A233076 / Opleiding DV.O233077