Data-driven eigenschappen is een van de selectie criteria als we op zoek Zijn naar een SaaS oplossing voor ons bedrijf. Het is een van de belangrijkste requirements maar wat kunnen we er mee en waar moeten we op letten?

Wat is data-driven?

De term data-driven beschrijft een bedrijfsvoering waarin we (Big) Data gebruiken om de besluitvorming efficiënt en in realtime aan te sturen. Voor een bedrijf is het bereiken van de Data-driven toestand als het verschil tussen reizen per boot of met een vliegtuig. Data-driven bedrijven komen sneller en efficiënter op hun bestemming. Enkele kenmerken van een Data-driven organisatie zijn:

• Goed geïntegreerde data.
• Van goede kwaliteit.
• Algoritmische automatisering, waaronder kunstmatige intelligentie (AI).

Wat is de impact van een data-driven bedrijfsvoering?

De weg naar een Data-driven bedrijfsvoering heeft nogal wat gevolgen voor de organisatie. Denk bijvoorbeeld aan:

• Het selecteren en implementeren van de juiste tools.
• Het ontwikkelen van de juiste vaardigheden.
• De overgang naar een bedrijfscultuur die werkt op basis van data.

De Data-driven wens is een reactie op een grote culturele en economische transformatie die gaande is. Deze transformatie staat bekend als industrie 4.0. Elke industriële revolutie brengt nieuwe businessvormen, efficiëntieverbeteringen en kansen voort. Dit gaat gelijk op met de disruptie van bestaande cultuur, economieën en overheid. Data heeft deze revolutie gestimuleerd en zal deze blijven stimuleren. Bedrijven erkennen inmiddels dat data goud is en gebruiken deze om te overleven en te gedijen in het nieuwe tijdperk.

Het zomaar selecteren en implementeren van een Data-driven SaaS oplossing kan leiden tot grote problemen. Zo groot zelfs dat een bedrijf failliet kan gaan. Daarom moeten we voor we een oplossing selecteren eerst goed nadenken over wat we nodig hebben. Het bepalen van de requirements.

Waarom kiezen bedrijven voor een data-driven bedrijfsvoering?

1. Om het bedrijf te laten groeien.
2. Het inzetten van data om de keuze voor investeringen, nieuwe partnerschappen en nieuwe producten te verbeteren.
3. Om gebruik te maken van AI.
4. Voor het maken en handelen naar betere analytische beslissingen.
5. Voor het uitbannen van beslissingen op basis van intuïtie, de data leidend laten zijn.

Kenmerken van een Data-driven bedrijf

Er zijn verschillende activiteiten waarin echt Data-driven bedrijven zich onderscheiden:

• Een Data-driven organisatie kan voortdurend de bedrijfsprocessen en producten testen op basis van de vergaarde data.
• Een Data-driven organisatie kan inzetten op continue verbeteren, zoals het bij herhaling optimaliseren van kernprocessen. Dit komt tot stand door zorgvuldige analyse, wiskundige of statistische modellen en simulaties op basis van data.
• Een Data-driven organisatie kan werken met voorspellende modellen, verkoopprognoses, aandelenkoersen of bedrijfsinkomsten. Het is echter belangrijk om de voorspellingsfouten en andere leerervaringen terug te voeren in de modellen en ze op die manier te verbeteren.
• Een Data-driven organisatie kan vrijwel zeker kiezen uit meerdere toekomstige opties of acties met behulp van een reeks gewogen variabelen.

Een echte Data-driven organisatie doet minstens één van deze dingen, iets toekomstgericht waarbij data de leidende factor is.

Tenslotte komen we bij de kern van wat Data-driven is. Een Data-driven organisatie gebruikt de data als kritisch bewijs om de bedrijfsstrategie te verbeteren. Er ontstaat een op bewijzen gebaseerde cultuur waarin we op data vertrouwen. De analyse op basis van deze data is zeer relevant, informatief en toe te passen om de volgende stappen te bepalen.

Kenmerken van een Data-driven SaaS oplossing

Een SaaS oplossing moet aan een aantal voorwaarden voldoen om een Data-driven organisatie goed te kunnen ondersteunen.

Voorwaarde 1: De organisatie moet data kunnen verzamelen.

Data is ongetwijfeld het belangrijkste ingrediënt. Het kan natuurlijk niet zomaar data zijn, het moet de juiste data zijn. De dataset moet relevant zijn voor de vragen die de organisatie heeft. Bovendien moet de data aan de volgende criteria voldoen:

• Actueel.
• Nauwkeurig.
• Schoon.
• Onbevooroordeeld.
• Betrouwbaar.

Dit is al een hele opgave. Gegevens zijn altijd vuiler dan we ons kunnen voorstellen. Er zijn vaak subtiele verborgen vooroordelen die onze conclusies kunnen beïnvloeden. Het opschonen en ordenen van data kan een zware, tijdrovende en dure operatie zijn.

Zelfs als we veel kwaliteitsdata hebben, worden we daar niet Data-driven van. Big data-leveranciers en SaaS-providers, promoten big data als een wondermiddel. De harde waarheid is dat data op zich niet voldoende is. Een kleine hoeveelheid schone, betrouwbare data is veel waardevoller zijn dan petabytes aan puin. De SaaS oplossing moet dus grote hoeveelheden data kunnen verzamelen en de integriteit van die data kunnen waarborgen.

Voorwaarde # 2: Data moet toegankelijk en opvraagbaar zijn.

Het hebben van nauwkeurige, tijdige en relevante data is echter niet voldoende om een bedrijf als data-driven te beschouwen. De data moet het volgende ook zijn:

Koppelbaar

De gegevens moeten een vorm hebben die we kunnen koppelen met andere bedrijfsdata. Er zijn veel opties, zoals relationele databases of API’s van andere SaaS-applicaties.

Deelbaar

Er moet een cultuur voor het delen van data binnen de organisatie zijn, zodat we gegevens kunnen samenvoegen en verrijken. Afgesloten data zal de reikwijdte van wat het bedrijf kan bereiken altijd belemmeren.

Queryable

De SaaS-oplossing moet beschikken over mogelijkheden om de data te kunnen doorzoeken en doorsnedes te kunnen maken. Alle rapportages en analyses vereisen filtering, groepering en aggregatie van gegevens. Zodoende kunnen we grote hoeveelheden onbewerkte data terug te brengen tot een kleinere reeks getallen op een hoger niveau.

Training

De toegang tot data is op zich niet voldoende. We hebben medewerkers nodig met de juiste skills om die data te gebruiken. Dat kunnen mensen zijn die data kunnen filteren en aggregeren, bijvoorbeeld via een querytaal of Excel-macro’s. Maar ook mensen die kennis hebben van het gebruik van metrics en KPI’s.

Dus om een data-driven organisatie te zijn:

• Moeten er mensen met inhoudelijke kennis zijn.
• Mensen die de juiste vragen stellen over de data.
• Mensen die de vaardigheden hebben om de juiste data en metrics te extraheren.
• En mensen die de data gebruiken om vervolgstappen voor de business uit te werken.

Kortom, data alleen gaat het bedrijf niet redden.

Als we onze data gaan koppelen, delen en opvragen is het van belang dat we rekening houden met de GDPR. Zorg dus dat je voldoet aan de wettelijke vereisten op het gebied van privacy.

Voorwaarde # 3: We moeten over de data kunnen rapporteren.

Laten we er van uit gaan dat er een aantal analytische medewerkers is met toegang tot nauwkeurige data. De medewerkers extraheren data en genereren een rapport waarin ze trots beweren dat de boekingen van het bedrijf vorig jaar met 6 % zijn gestegen. Dit klinkt al als een data-driven bedrijf. Dit is echter nog steeds zeer onvoldoende. Het is zeker goed dat ze deze statistieken bijhouden. De CFO en CEO zullen zeker in die cijfers geïnteresseerd zijn. Wat zegt deze waarde van 6% ons echter werkelijk? Heel weinig. Er zijn immers meerdere mogelijke redenen waarom de omzet van het bedrijf is gestegen. Het gerapporteerde getal is niet meer dan een numerieke waarde met weinig context. Onze SaaS oplossing zal dus meer diepere inzichten moeten kunnen opleveren, met grafische weergaven.

Voorwaarde # 4: Waarschuwingen die het systeem geeft moeten helder zijn.

Waarschuwingen zijn in wezen actuele rapportages over wat er gebeurt. Ze bieden doorgaans zeer specifieke gegevens en goed ontworpen statistieken. Maar net als rapporten vertellen ze ons niet waarom we de waarschuwing krijgen. Ze vertellen ons ook niet wat we moeten doen om het probleem op te lossen. Als zodanig missen ze, net als rapporten, deze cruciale context. Dit is het punt waarop deskundigen in de manuals en logboeken duiken om erachter te komen wat er aan de hand is, waarom het gebeurt en wat de opties zijn om het probleem op te lossen.

Het helpt enorm als onze software ook zou aangeven hoe we het probleem moeten oplossen.

Van rapportage naar analyse

Rapporteren en alarmering zijn noodzakelijke, maar kenmerken een data-driven bedrijfsvoering niet voldoende. Hoewel rapportage een zeer waardevol onderdeel van een data-driven organisatie is, is het omgekeerde echter niet waar. Er zijn namelijk veel organisaties die zich wel richten op rapportage maar geen objectieve data analyse hebben.

Rapportage kan zijn afgedwongen door wettelijke vereisten of een basis bieden om veranderingen en trends te observeren. Er moet echter een interne culturele drive aanwezig zijn om het bedrijf te verbeteren. Om Data-driven te zijn, moeten we verder vooruit kijken en verder analyseren. Dit is het verschil:

Rapporteren

Het proces van het ordenen van data tot informatieve samenvattingen om vast te stellen hoe verschillende onderdelen van een bedrijf presteren.

Analyse

Data omzetten in concurrerende inzichten die zakelijke beslissingen en acties zullen stimuleren met behulp van mensen, processen en technologieën.

Big Data en Data-Driven beslissen, de katalysatoren voor succes

Grote en kleine organisaties kunnen profiteren van het gebruik van Big Data, maar de realiteit is dat de meesten er weinig controle over hebben. Ze weten niet hoe ze de data op de juiste manier moeten analyseren of wat ze ermee moeten doen als ze eenmaal zijn ontcijferd.

In een data-driven wereld kunnen beperkingen, inconsistenties en hiaten in data vaak resulteren in:

• Ineffectieve prioritering van doelstellingen.
• Slecht geoptimaliseerde bedrijfsprocessen.
• Inefficiënte operaties.
• Gederfde inkomsten.
• En in ernstige gevallen volledige mislukking.

Bedrijven met de juiste SaaS-oplossing kunnen Big Data echter op een goede manier inzetten om de prestaties te verbeteren. Voor bedrijven die op zoek zijn naar een concurrentievoordeel kan Business Intelligence het speelveld gelijk maken. Zelfs ten opzichte van beter gepositioneerde, gefinancierde of gevestigde concurrenten. 

Het juiste gereedschap kiezen voor de klus

Meer dan ooit bepalen de juiste tools het succes van ons bedrijf. Hoewel er meerdere rapportage- en analyse SaaS tools zijn, zijn er ook veel compleet geïntegreerde SaaS oplossingen. Branche software dus waarbij de analyse tools worden meegeleverd.  Bovendien is er een breed scala aan integreerbare apps en producten beschikbaar voor het verzamelen, analyseren, interpreteren en rapporteren van (Big) Data. Niet alleen voor ons bedrijf, maar ook wat betreft informatie over concurrenten.

Laten we eens kijken hoe we de juiste opties voor de taak kunnen selecteren:

1. Selfservicerapportage

Niet alle SaaS oplossingen hebben gebruiksklare tools. En sommige bieden gewoon niet de mogelijkheden om rapportages en analyses op te zetten. Dit is echter een tekortkoming van veel SaaS-oplossingen. Neem dit mee tijdens de selectie.

2. Dieper graven

Basisinformatie kan een breed inzicht geven in wat er aan de hand is. Maar soms moeten we een beetje dieper graven. Drill-down analysefuncties waar we naar moet vragen, zijn onder meer:

• Groeperen van data.
• Draaien van tabellen.
• Samenvoegen van data.
• Dieper kunnen graven.

3. Visualisatie van rapporten

Rapporten zijn geweldig, maar een plaatje zegt meer dan 1000 woorden, en een grafiek is 10.000 woorden waard. Met datavisualisatie in de vorm van grafieken kunnen we gemakkelijk hiaten herkennen en trends ontdekken. Visualisatie maakt het ook gemakkelijker om de informatie op een intuïtieve manier te verwerken.

4. Integratie en compatibiliteit

Vaak is het lastig om een complete SaaS oplossing te vinden. In die gevallen moet de software over koppelingen beschikken die compatible zijn met andere applicaties. Zodoende maken we integratie tot een complete omgeving mogelijk. Het vinden van SaaS tools die goed integreren met onze huidige tech stack kan een groot pluspunt zijn.

5. Beveiliging

Wij zijn verantwoordelijk voor de privacy en beveiliging van onze medewerkers en klantdata. Net als de bedrijfsdata binnen onze organisatie moeten die goed beschermd zijn. SaaS oplossingen van derden die we gebruiken, moeten beschikken over:

• Duidelijk gedefinieerde beveiligingsmaatregelen.
• Een privacybeleid conform de GDPR.
• Encryptie protocollen.
• Een externe back-up.

Discussieer mee op LinkedIn.