Bij Alliander vormen netregisters de ruggengraat van de data huishouding. Toch blijkt in de praktijk dat veel datamodellen en oplossingen niet worden gebruikt zoals bedoeld. Niet zozeer omdat ze technisch onjuist zijn, maar omdat ze onvoldoende aansluiten op hoe de business de werkelijkheid begrijpt en gebruikt.

In deze sessie duiken we in de oorzaken achter dit probleem. Je krijgt concrete voorbeelden van waar het misgaat: verschillen in definities, impliciete aannames in modellen, en context die verloren gaat tussen registratie en gebruik. We laten zien hoe deze mismatches leiden tot verkeerde inzichten, discussie over “wat klopt”, en uiteindelijk tot het negeren van data-oplossingen.

Daarnaast delen we wat wij anders zijn gaan doen. Je leert:

• hoe je vroegtijdig signaleert dat een model en business uit elkaar gaan lopen

• hoe je de ‘taal’ tussen data en business expliciet maakt

• welke interventies helpen om adoptie van datamodellen daadwerkelijk te vergroten

Verwacht geen theoretisch verhaal, maar praktische lessen uit een complexe dataomgeving die herkenbaar zijn voor iedereen die met data, modellen en besluitvorming werkt.

Bij Alliander vormen netregisters de ruggengraat van de data huishouding. Toch blijkt in de praktijk dat veel datamodellen en oplossingen niet worden gebruikt zoals bedoeld. Niet zozeer omdat ze technisch onjuist zijn, maar omdat ze onvoldoende aansluiten op hoe de business de werkelijkheid begrijpt en gebruikt.

In deze sessie duiken we in de oorzaken achter dit probleem. Je krijgt concrete voorbeelden van waar het misgaat: verschillen in definities, impliciete aannames in modellen, en context die verloren gaat tussen registratie en gebruik. We laten zien hoe deze mismatches leiden tot verkeerde inzichten, discussie over “wat klopt”, en uiteindelijk tot het negeren van data-oplossingen.

Daarnaast delen we wat wij anders zijn gaan doen. Je leert:

• hoe je vroegtijdig signaleert dat een model en business uit elkaar gaan lopen

• hoe je de ‘taal’ tussen data en business expliciet maakt

• welke interventies helpen om adoptie van datamodellen daadwerkelijk te vergroten

Verwacht geen theoretisch verhaal, maar praktische lessen uit een complexe dataomgeving die herkenbaar zijn voor iedereen die met data, modellen en besluitvorming werkt.

Bij Alliander vormen netregisters de ruggengraat van de data huishouding. Toch blijkt in de praktijk dat veel datamodellen en oplossingen niet worden gebruikt zoals bedoeld. Niet zozeer omdat ze technisch onjuist zijn, maar omdat ze onvoldoende aansluiten op hoe de business de werkelijkheid begrijpt en gebruikt.

In deze sessie duiken we in de oorzaken achter dit probleem. Je krijgt concrete voorbeelden van waar het misgaat: verschillen in definities, impliciete aannames in modellen, en context die verloren gaat tussen registratie en gebruik. We laten zien hoe deze mismatches leiden tot verkeerde inzichten, discussie over “wat klopt”, en uiteindelijk tot het negeren van data-oplossingen.

Daarnaast delen we wat wij anders zijn gaan doen. Je leert:

• hoe je vroegtijdig signaleert dat een model en business uit elkaar gaan lopen

• hoe je de ‘taal’ tussen data en business expliciet maakt

• welke interventies helpen om adoptie van datamodellen daadwerkelijk te vergroten

Verwacht geen theoretisch verhaal, maar praktische lessen uit een complexe dataomgeving die herkenbaar zijn voor iedereen die met data, modellen en besluitvorming werkt.