De basis van datagedreven werken: 5 succesfactoren

Mensen nemen beslissingen op basis van data, ervaring, intuïtie of overleg. Computers nemen beslissingen op basis van data. In principe objectief en véél sneller dan een mens dat kan. Dat biedt ongekende mogelijkheden in bijvoorbeeld marketing, procesautomatisering, risicobeheer en tig andere takken van sport.

In theorie dan, want het succesvol toepassen van datagedreven werken is nog niet zo eenvoudig. Onvoldoende doordachte systemen kunnen leiden tot volledig verkeerde beslissingen, zonder dat iemand dat tijdig doorheeft. Soms met grote gevolgen. Een goed voorbeeld is het anti-fraudesysteem SyRi.

Om je organisatie meer data driven te maken, heb je meer nodig dan enkel een technische implementatie. We zetten graag de basis voor je uiteen:

• Succesfactor 1: Data
• Succesfactor 2: Beslisregels
• Succesfactor 3: Proces
• Succesfactor 4: Organisatie
• … en dan pas succesfactor 5: Techniek

Succesfactor 1: Data

Zo op het eerste gezicht is dit een no brainer, toch gaat het hier vaak fout. Je data dient, als grondslag van je beslissingen, betrouwbaar te zijn. Het is cruciaal dat je weet wat je data betekent, wat de relatie tussen verschillende datasets is, dat je data betrouwbaar en nog geldig is én dat je de data mag gebruiken.

Van iedere datasoort dien je de volgende paraat te hebben:

• De definitie van de data. Dit geldt zowel impliciet (er is geen verwarring mogelijk) als expliciet (om verwarring te voorkomen). Een goede definitie is één volzin, volgens een vaste structuur. Ook de context waarbinnen deze definitie geldig is dient bekend te zijn.
• De verschijningsvorm. Gaat het om cijfers, karakters, datums, valuta, bestanden?
• De relatie met andere datasets.
• De bron van de data. Is de data door de gebruiker opgegeven, afkomstig uit een externe bron, berekend uit andere data? Is er sprake van 1 of van meerdere bronnen?
• De ‘geboortedatum’ van de data, en de houdbaarheidsdatum.
• De eigenaar van de data. Van wie is de data en voor welke doeleinden mag je deze gebruiken?

Succesfactor 2: Regels

Als je beslissingen neemt op basis van data, dan moeten deze beslissingen ergens op gebaseerd zijn. Welke keuzes maak je, en zijn die weloverwogen? Er zijn verschillende soorten regels die invloed hebben op je data:

• Integriteitsregels bepalen waar data aan moet voldoen om geaccepteerd te worden.
• Afleidingsregels berekenen nieuwe data uit andere aanwezige data.
• Uitwisselingsregels bepalen onder welke voorwaarde data verstuurd of ontvangen kan worden. Dat kan van taak naar taak, van toepassing naar toepassing, tussen databases of tussen gebruikers.
• Query’s voor het opvragen en presenteren van data.
• Procesregels of beslisregels.

Al deze regels hebben invloed op de data, en (dus) ook op elkaar. Als de definitie van een datasoort verandert, zijn wijzigingen in de regels een mogelijk gevolg. Regels worden ook wel algoritmen genoemd, vooral als het om afleidingsregels en beslisregels gaat.

Succesfactor 3: Processen

Zet je datagedreven werken in omdat je een beter, sneller, betrouwbaarder en goedkoper proces wil inrichten? Dan moet je exact weten hoe je processen verlopen. Abstracte overzichten of omschrijvingen zijn onvoldoende. Regels in geautomatiseerde systemen werken op taakniveau, of lager. Onacceptabel zijn de zogenaamde zwarte dozen: processen waarin van alles gebeurt, maar niemand weet precies wat.

Het is belangrijk dat alle delen van het proces die een rol spelen in datagedreven doelstellingen, gedetailleerd in beeld gebracht zijn. Tot het niveau van de individuele data en de regels die gebruikt worden in het proces. Pas dan beheers je de resultaten.

Succesfactor 4: Organisatie

Binnen datagedreven werken krijgt de organisatie nog wel eens te weinig aandacht. Daarbij doelen we niet alleen op een aantal functies, maar vooral ook wederkerende werkzaamheden, verantwoordelijkheden en vaardigheden:

• Zorg dat het datamanagement op orde is. Dit is geen leuke klus, de kwaliteit van data is vaak bedroevend. Het vereist een stevig mandaat om je datamanagement serieus te nemen en data-eigenaren te helpen (en te dwingen) de datakwaliteit te borgen.
• Maak je modelleurs en informatieanalisten goede business analisten. Laat je het ene team procesmodellen onderhouden en het andere team datamodellen maken, dan ontbreekt het overzicht. De procesmodellen zijn vaak te abstract om echt waarde te hebben, en er is geen verbinding tussen proces, data, regels en definitie. Een goede business analist kan een geïntegreerd model maken, met consistentie tussen proces, data, regels en definitie. Dit is een absolute must voor succes in datagedreven werken.
• Zorg voor een goede lead architect die alle deel-architecturen in sync houdt met alle aanpalende componenten.
• Zorg voor een algoritme-manager. Zeker wanneer je algoritmes met AI ontwikkelt, kunnen situaties ontstaan die absoluut ongewenst, ongepast of zelfs gevaarlijk zijn. Een algoritme-manager is verantwoordelijk dat algoritmes voldoen aan onze maatschappelijke en ethische normen, en dat deze het gewenste resultaat opleveren.
• Zorg voor transparantie. Ben duidelijk over wat je creëert, met welke intentie en met welke materialen.

Succesfactor 5: Techniek

Welke technische oplossing je ook kiest: zorg er éérst voor dat factor 1 t/m 4 zo goed mogelijk op orde zijn. De kennis die je daarmee opdoet, helpt je om betere keuzes te maken in het selectieproces voor een product of leverancier.

Een leverancier zal doorgaans ook eisen dat (onderdelen van) factor 1 t/m 4 goed geregeld zijn, simpelweg omdat de technische oplossing anders niet functioneert. Voor jouw organisatie is het vooral van belang dat de oplossing je het gewenste resultaat biedt, en dat vergt dat je zelf in control bent (of komt).

Aan de slag!

Welke factoren de hoofdrol spelen is volledig afhankelijk van de ambitie van je organisatie en welke stappen je onderneemt. Werk je nog niet datagedreven en wil je het proces behapbaar houden? Begin dan klein, zonder speciale software. Met een klein team kun je in één sprint een taak of subproces volledig analyseren. Hoe je vervolgens de implementatie aanpakt hangt af van de aanwezige infrastructuur en de ruimte die je hebt om daar veranderingen in aan te brengen.

Maak eens een prototype (bijvoorbeeld in Excel), om ervaring op te doen en te leren hoe dat werkt. Na een paar sprints zou je resultaten moeten zien, dan kun je beslissen of je verder wil opschalen. Een logische volgende stap is het aantrekken of opleiden van een business analist en een datamanager.

Benieuwd naar de mogelijkheden van datagedreven werken in jouw organisatie? Wil je huidige datadriven processen verbeteren, of juist eerste stappen zeten? Neem eens contact op met Gert Veldhuis, via 085 – 487 29 01 of gert.veldhuis@transitionexperts.nl. Hij denkt graag met je mee!

Datagedreven werken is één van de onderwerpen die we aanbieden onder de noemer Modulaire Digitale Transformatie. Dat is onze manier om digitale transformatie behapbaar te maken. De verschillende modules bieden een prettig handvat voor digitale transformatie binnen jouw organisatie. Je kunt zo, handig afgekaderd, één onderwerp oppakken of verschillende modules combineren.