Datagedreven werken volgens Magnus
Het Digital team van Magnus richt zich op de digitalisering van organisaties. Wij kijken niet alleen naar wat er vandaag nodig is, maar ook naar morgen. Hoe ziet de succesvolle digitale organisatie van de toekomst eruit? In deze serie nemen we je mee in de elementen die volgens ons onmisbaar zijn voor de toekomst van digitale organisaties. Met vandaag: datagedreven werken.
Wat hebben datagedreven organisaties en Max Verstappen met elkaar gemeen?
Om deze vraag maar direct te beantwoorden: beiden sturen op basis van data. Formule 1 is namelijk de ultieme datagedreven sport. Tijdens een race worden continu beslissingen gemaakt op basis van realtime data, maar data beïnvloedt ook hoe racewagens ontworpen worden, hoe de uitzending van de race verloopt en er vinden allerlei pre-race simulaties en post-analyses plaats die moeten leiden tot de winst. In de hele racewagen en op de bestuurder zijn wel honderd tot tweehonderd sensors continu bezig met het volgen en verzenden van gegevens. Wat is de temperatuur van de banden en remmen, hoe presteert de motor, wat zijn de rondetijden? Inzichten die het raceteam uit deze gegevens haalt kunnen er aan bijdragen dat Max Verstappen net eerder bij de finish is dan zijn tegenstander.
Wil je met jouw organisatie net zoveel gas kunnen geven als Max?
Leer dan van de data die jij gebruikt bij het besturen van je eigen auto. Je dashboard geeft aan wat je snelheid is, wat de toeren zijn en hoeveel brandstof je nog hebt. Op basis van deze gegevens stuur jij je auto bij, oftewel je acteert door te versnellen of juist af te remmen, door bij- of af te schakelen of je neemt de afslag naar een benzinestation. Snelheid kun je zien als een sturingsparameter (KPI), mag je ergens 120 km/h en je rijdt 80 km/h dan zal je 40 km/h harder gaan rijden. Zo’n sturingsparameter betekent dat je met deze gegevens iets kan doen, je kunt er invloed op uitoefenen. Het is niet slechts een feit. Er zijn ook gegevens die een auto voor jou als bestuurder bijhoudt, maar die je niet dagelijks ziet. Denk bijvoorbeeld aan het oliepeil. Je wordt pas getriggerd met een rood lampje op het moment dat dit voor jou relevant is, namelijk als het oliepeil te laag wordt. Daarnaast houdt jouw auto ook data bij voor jouw monteur, die hij/zij uitleest bij je volgende onderhoudsbeurt. Deze data is wellicht voor jou als bestuurder niet relevant, maar voor de monteur wel. Je auto verzamelt dus heel veel gegevens, maar deze data wordt vervolgens afgestemd op de gebruiker om inzichten te genereren die aanzetten tot actie. Dit biedt ook kansen voor automatisering, zo kunnen auto’s op basis van historische data over het onderhoudspatroon, alvast een onderhoudsafspraak voor je in plannen.
Kortom, als datagedreven organisatie moet je die data kiezen en beschikbaar maken waarop je uiteindelijk waarde kan toevoegen en deze data uiteraard ook vastleggen in je systemen. Doel is de stap kunnen maken van reactief handelen naar proactief signaleren en op tijd bijsturen. Verschillende methodes kunnen helpen om van informatie naar inzicht te komen, zoals AI, process mining, machine learning en predictive analytics. Magnus heeft expertise op deze gebieden variërend van het ontwerpen en uitwerken van een datagedreven organisatie als het daadwerkelijk bouwen van modellen. Daarnaast kan Magnus jouw organisatie helpen met de vraag ‘Hoe maak je cijfers leuk?’. Bijvoorbeeld via onze op maat gemaakte innovatiesessie!
Richtlijnen datagedreven organisatie
We hebben alvast een aantal richtlijnen voor je opgesteld.
- Allereerst heb je een datagedreven mindset in je organisatie nodig. Een cultuur waar het draait om resultaat en medewerkers die dit begrijpen en de juiste expertise hebben.
- Definieer een strategie/visie. Vanuit deze strategie maak je de verstaalslag naar je bedrijfsprocessen, je organisatie en je systemen.
- Om de juiste en volledige data uit je systemen te kunnen halen, moet je deze data natuurlijk wel vastleggen. Zodat je uiteindelijk van data informatie kan maken.
- Echter, je wil wel op deze informatie kunnen acteren: inzicht krijgen en bijsturen. Je moet daarom kunnen doorklikken, data moet visueel zijn, maar ook in de toekomst kunnen voorspellen;
- Je hebt inzicht nodig in de knoppen waar je als organisatie aan kan draaien. Maar kies hiervoor een beperkt aantal knoppen, zodat het effect niet verloren gaat.
- In je organisatie moet datakwaliteit, -veiligheid en -management belegd zijn. Oftewel je moet je datagovernance op orde hebben.
Meer weten over datagedreven werken of onze op maat gemaakte innovatiesessie? Neem dan contact op met Tinyce Wassens
