Datagedreven werken kan flinke voordelen bieden. Door met data-analyse klantinteracties en interne processen nauwkeuriger in kaart te brengen, is vaak op vele vlakken optimalisatie mogelijk. Met de inzet van slimme automatisering kunnen repetitieve handelingen sneller plaatsvinden. Maar hoe je aan zo’n digitaal transformatieproces begint, is lang niet altijd duidelijk bij bedrijven, zegt Nienke Halma. Zij geeft leiding aan een tiental consultants van dataconsultancybureau Digital Power en werkt daarnaast ook zelf als Digital Power-consultant met klanten. “Een belangrijk obstakel is dat vaak gedacht wordt dat zo’n transformatie veel tijd en veel geld gaat kosten. Het wordt echt gezien als een enorme verandering. Wij raden daarom aan om klein te beginnen en het stapsgewijs op te pakken. Er komen natuurlijk kosten bij kijken, maar uiteindelijk is het doel om tijd en geld te besparen omdat processen efficiënter verlopen of er slimmere keuzes kunnen worden gemaakt aan de hand van data.”
Een ander punt van zorg is de weerstand tegen verandering, die veel mensen ervaren. Doordat het werk op een andere manier wordt ingericht, vrezen werknemers dat computers hun baan gaan overnemen. “Terwijl het idee juist is dat het leuker wordt en je jezelf meer kan richten op creatieve taken.” Ook een reden om digitale transformatie op de lange baan te schuiven, zijn de zorgen die leven over het juist behandelen van privacygevoelige gegevens en eventuele boetes die gevolg kunnen zijn van het niet naleven ervan. Een gebrek aan kennis over de laatste wetswijzigingen maakt het voor mensen spannend. “We zien bijvoorbeeld nog wel eens dat ‘cookie banners’ niet juist zijn ingericht. Dat is vaak geen onwil. De verantwoordelijken zijn zich dan gewoon niet bewust dat dit zo niet mag. Dan raden we aan om dit meteen aan te passen en wij helpen ze daarbij.”
Elk bedrijf waar Halma en haar collega’s voor werken, heeft zo zijn eigen zaken waar de organisatie tegenaan loopt. “Je ziet bijvoorbeeld dat bedrijven bij ons terecht komen met een vraag over het opzetten van een dashboard.” Maar bij zo’n verzoek om meer inzicht in de data komt dan wel meer kijken. “Wij vinden het belangrijk om dan eerst een stapje terug te doen. Op basis van de Key Performance Indicators worden de doelstellingen in kaart gebracht en hoe die gerealiseerd kunnen worden.” Dan komt het moment om te bepalen hoe de benodigde data kunnen worden verzameld. Soms kan worden teruggegrepen op historische data, maar soms komt er ook een plan bij voor het verzamelen van nieuwe data, bijvoorbeeld via de website. “Je kan, als je wil, elke knop op een website doormeten en kijken of en hoeveel hij wordt gebruikt. Maar het is belangrijk om eerst te bepalen wat de website als geheel als doel heeft en wat deze knop daarin betekent.”
“Daarnaast zie je dat als verschillende systemen moeten worden gekoppeld, de definities van de data niet altijd goed aansluiten. Of je ziet andere aantallen in je web analytics tool en CRM-systeem. Bij dit soort vraagstukken worden wij ook regelmatig betrokken.”
Het aansluiten van de website op de backend-systemen van de organisatie is maar een van de voorbeelden waarbij MKB-ondernemingen voordeel kunnen behalen uit het opzetten van een goede data-architectuur. Halma somt projecten op waarin is gewerkt aan website-optimalisaties, marketinganalyses maar ook dashboards om fraude binnen de bankwereld op te sporen.
Ze geeft aan dat de initiële vraag vaak gaat over sales of website-data. Maar daarna wordt steeds duidelijker dat het verbinden van verschillende databronnen in de organisatie meerwaarde oplevert. “Er zijn ook heel wat organisaties die het al heel goed hebben gerealiseerd. Dan zit de winst meer in het optimaliseren ervan door de digitale processen te verbeteren met de inzichten uit de data en het verder automatiseren van bepaalde dataflows. Pas later komt ook het opzetten van voorspellende modellen in beeld. Maar dat is, als je kijkt naar ‘maturity’, toch wel echt de ‘next step’”, lacht Halma.
