Waarom een datastrategie onmisbaar is voor productiebedrijven

Een datastrategie is essentieel om twee redenen. Ten eerste om ervoor te zorgen dat je de maximale waarde uit je data haalt. En ten tweede om je datamanagement op een toekomstbestendige, veilige en integere manier te organiseren.

Soms lijken deze twee redenen elkaar tegen te spreken. De eerste gaat over het bijdragen van data aan de organisatiedoelstellingen, de ander over integriteit, veiligheid en compliance. Een goede balans tussen beiden is belangrijk, zodat je data-oplossing niet alleen effectief is, maar ook op de lange termijn werkt.

1. Return-on-investment

Bij het bepalen van je datastrategie maak je keuzes en leg je focus op de onderdelen waarvan je verwacht dat ze de grootste impact hebben op de bedrijfsresultaten. Daarbij moet je niet direct denken in ‘middelen’ maar meer in fundamentele zaken waar je de meeste winst verwacht:  denk aan operationele efficiëntie, procesoptimalisatie, snellere en accuratere besluitvorming. Zo voorkom je dat er straks veel tijd en geld verloren gaat aan inzichten die weliswaar interessant zijn, maar van secundair belang als het gaat om het structureel verbeteren van de business.

2. Innoveren en kansen spotten

Data is essentieel voor productiebedrijven om voorop te (blijven) lopen in de continu veranderende industriesector. Data en artificial intelligence hebben de potentie om vroegtijdig inzicht te geven in de ontwikkelingen in de markt en het (toekomstig) gedrag van je klanten. Ook draagt het bewezen bij aan de succesvolle introductie van nieuwe producten en relevantere marketing- en salesactiviteiten. De grote uitdaging hierbij is dat de ontwikkelingen steeds sneller gaan en de context van de organisatie verbreedt. Ook worden concurrenten steeds volwassener in hun datagedreven werken. Om daarin onderscheidend te zijn moeten juiste keuzes worden gemaakt met betrekking tot onder meer use cases en het grip houden op datastromen binnen de organisatie. Een datastrategie helpt hier stap voor stap bij.

3. Een optimale datacultuur

Een datastrategie draagt bij aan het creëren van een organisatiecultuur waarin de waarde van data daadwerkelijk gezien en benut wordt.  Een goede strategie maakt duidelijk aan de verschillende afdelingen van een bedrijf waar voor hen de waarde in zit en hoe relevante data hen helpt om betere en snellere beslissingen te nemen. Of om slim te automatiseren. Een goede datastrategie doorbreekt bovendien de bekende silo’s die in veel organisaties te vinden zijn, waarbij informatie onvoldoende wordt gedeeld.. Bij het ontwikkelen van een datastrategie worden de verschillende stakeholders van begin af aan betrokken om tot een werkwijze te komen, waarin mens en techniek elkaar versterken.

4. Waarborgen privacy en security

Strenger wordende klimaat- en milieueisen binnen de industriële sector maken dat het proactief sturen op compliancy steeds belangrijker wordt. Daarnaast is beveiliging van data een uitdaging, door de exponentiele toename ervan en de complexiteit van bronnen, systemen en organisatiestructuren. Gebreken op het gebied van privacy of security kunnen niet alleen leiden tot hoge boetes; het vormt ook een groot risico voor de reputatie van het bedrijf. In een complete datastrategie worden deze zaken goed geborgd.

5. Het verantwoord inzetten van data

Wanneer je als bedrijf daadwerkelijk aan de slag gaat met (grotere) hoeveelheden data, dan zijn er ook risico’s waar je rekening mee moet houden. Denk aan het risico op bijvoorbeeld bias of foutieve conclusies, gebaseerd op (onbewuste) aannames die in modellen worden verwerkt. Nog te vaak is technologie een afspiegeling van hoe het geprogrammeerd is. Deze subjectieve parameters leiden dan tot vertekende datasets.

Of denk aan een AI-oplossing die voorspelt wanneer een machine onderhoud of reparaties nodig heeft. In de business case staan alle seinen op groen. Maar wat gebeurt er als de data wordt bevuild door bijvoorbeeld een cyberaanval? Is daar een beveiligingsmechanisme voor ingebouwd? En is er een goede risicoanalyse gedaan met betrekking tot product- en veiligheidsaansprakelijkheid voor als een oplossing disfunctioneert?

Hoe hoger de datavolwassenheid van een organisatie, hoe belangrijker het wordt om in de datastrategie mechanismen in te bouwen om potentiële vormen van bias, discriminatie en slecht presteren vroegtijdig te signaleren. Bijvoorbeeld door een bredere set aan metrics te gebruiken en voldoende tests en kwaliteitscontroles in te bouwen.