Laat je inspireren
De kracht van AI in retail
Voor een betere winkelervaring, efficiëntere processen en meer winkelomzet
Vijf kritische succesfactoren voor een effectieve datastrategie
16 jan, 2024
Als bestuurder neem je niet langer beslissingen op basis van alleen gevoel. Data, dashboards en voorspellende algoritmen zijn belangrijke componenten voor betere besluiten. Daarmee ben je in staat je besluitvormingsprocessen te optimaliseren, omzetten te verhogen en innovatie te stimuleren.
Toch zie ik in de praktijk nog vaak dat data niet van de juiste kwaliteit is, privacy en security onvoldoende aandacht krijgen of dat dataoplossingen simpelweg niet bijdragen aan het behalen van de bedrijfsdoelstellingen. Een goed doordachte datastrategie helpt om deze problemen op te lossen en het maximale uit je data te halen op een veilige en toekomstbestendige manier. Vijf succesfactoren spelen een belangrijke rol bij de effectiviteit van jouw datastrategie.
1. Zoek de verbinding met je bedrijfsstrategie en -doelstellingen
Een datastrategie kan overweldigend klinken. Maar zo ingewikkeld hoeft het niet te zijn. Want de bedrijfsstrategie en -doelstellingen zijn je houvast voor je datastrategie. Willen jullie bijvoorbeeld meer tevreden klanten? Dan moet je wat met klantdata. Als deze leidraad ontbreekt, dan kosten keuzes meer tijd (en geld) en kunnen er afzonderlijke data-initiatieven in de organisatie ontstaan. Terwijl je met een strategie veel beter verschillende businesscases kunt maken. Kijk dus naar die stip op de horizon, bepaal hoe je daar wilt komen en haak je datastrategie hierbij aan.
2. Datavolwassenheid: maak een keuze
Je datastrategie geeft aan waar je staat en waar je naartoe wilt. Het in kaart brengen van de huidige én gewenste situatie is ook van toepassing op data maturity. De uitkomsten geven richting aan je strategie. De ene organisatie wil aan de slag met voorspellende data, terwijl de andere organisatie al is geholpen met inzichten in de huidige processen en KPI's.
Een supermarktmanager kan op basis van verschillende vormen aan datavolwassenheid omgaan met zijn data. Een eerste niveau waarbij geen tot zeer lage datavolwassenheid is als hij fysiek door zijn winkel loopt en lege schappen ziet.
Een hoger niveau kan zijn dat je bijvoorbeeld twee keer per dag een update van de omzet en voorraad krijgt en hier gebruik van maakt om conclusies of beslissingen te nemen. Een nog hoger level van datavolwassenheid is op basis van het verleden een voorspelling doen ter ondersteuning van de inkoop van producten.
Op welk niveau wil jij data gebruiken op de lange termijn? Is alleen terugkijken voldoende of wil je aan de slag met voorspellingen en automatisering op basis van data? Breng hiervoor je huidige datavolwassenheid in kaart en bepaal vervolgens welk niveau van datavolwassenheid past bij jouw organisatie, jouw strategie en jouw doelstellingen.
3. Richt je architectuur en technologie op de juiste manier in
Welke systemen vormen je belangrijkste bronsystemen waaruit je data wilt ontsluiten? Hoe wil je die gegevens opslaan: volgens de laatste technologische ontwikkelingen of bijvoorbeeld in een database in de cloud? En op welke manier ga je data valideren, configureren en presenteren? Ook hier vormt je strategie een leidraad. Wil je in de toekomst voorspellende modellen gaan gebruiken, dan is het slim om hier al rekening mee te houden in de architectuur. Daarom is het zo belangrijk om je datastrategie te definiëren en de gewenste datavolwassenheid te bepalen. Dit bespaart je namelijk een hoop tijd en kosten op de lange termijn wat betreft de inrichting van de architectuur en keuzes voor bepaalde technologie.
4. Besteed aandacht aan data governance
Om data op lange termijn effectief in te zetten, is het van belang om na te denken over security, compliancy en integrity. Het antwoord hierop? Data governance. Data governance draait om het soepel en veilig laten verlopen van de databedrijfsvoering. Wie is waarvoor verantwoordelijk, hoe wissel je data uit met derden, en op welke manier ontsluit je nieuwe bronnen? Al deze bepalingen rondom security, privacy en datakwaliteit komen samen in data governance.
5. Definieer de rollen van de business en IT
Als we het hebben over de inzet van data ligt vaak de nadruk op technologie en tools. Maar hoe mooi de rapportages ook zijn, als ze niet worden gebruikt, heeft de opbouw van een dataplatform geen meerwaarde. Hierbij is een belangrijke rol weggelegd voor de business. Die moet de driver zijn om tot bepaalde inzichten te komen, waarbij IT dit meestal faciliteert. Toch zie ik nog vaak dat het eigenaarschap alleen bij IT ligt. Voor een succesvolle adoptie en inzet van data is het noodzakelijk om de juiste balans te zoeken tussen de taken, verantwoordelijkheden en bevoegdheden van de business, IT én de rest van de organisatie.
Aan de slag met jouw datastrategie
Hoewel je het vormen van een datastrategie zeker niet moet onderschatten, bieden bovenstaande vijf succesfactoren je essentiële handvatten. En als je een strategie hebt vastgesteld, kun je daar voor alle besluiten rondom projecten en investeringen op terugvallen. Bovendien is het framework wat ontstaat rondom jouw datastrategie niet statisch, maar groeit dit mee met de organisatie. Het belangrijkste? Gewoon starten en zorgen dat je datastrategie meegroeit met de organisatie. Anders blijf je constant achter de feiten aanlopen. En als HSO helpen we jou natuurlijk graag op weg.
Aan de slag met je datastrategie?
Maak een afspraak met een van onze experts.
Ontdek de kracht van AI voor Retailers
De technologie is er en wij helpen jou graag om deze ook in jouw organisatie in te zetten.