Artikel
Geschreven door Erwin Lima
Posted on 26-06-2014

Database management: tips voor meer waardecreatie

176 keer gelezen

De daadwerkelijke meerwaarde van het opslaan, bewaren en analyseren van data blijft verscholen voor de CMO en voor het gehele bedrijf, als het niet voldoet aan bepaalde voorwaarden. Bij deze tips voor het verkrijgen van echte meerwaarde uit database management.

De tijd is aangebroken dat de analyse van data een prominente plaats krijgt in de boardroom en in de cultuur van uw gehele bedrijf. Data mining en database management zijn al lang niet meer alleen trucjes voor de marketeer: de gehele bedrijfsvoering wordt meer en meer gebaseerd op relevante beschikbare data.

Een belangrijke eerste stap is om een zogenaamde data-driven bedrijfscultuur te creëren. Alleen, hoe doet u dat?

In een artikel op het blog van informit.com geven de auteurs van “Analytics Across the Enterprize: How IBM Realizes Business Value From Big Data and Analytics” (Brenda Dietrich, Emily Plachy en Maureen Norton) specifieke tips om meer daadwerkelijke waarde te verkrijgen uit het toepassen van Big data. Zij gaan daarbij dieper in op het versterken van de datagerichtheid binnen uw bedrijfscultuur, het zorgen voor snelle adaptatie door de eindgebruiker, en het zorgen voor een organisatiebreed geïntegreerd databeleid.

Bij deze belichten we een aantal waardevolle punten uit hun artikel:

Creëer een sterke cultuur voor de verkrijgbaarheid en het gebruik van data
Dietrich, Plachy en Norton geven daarbij een praktijkvoorbeeld van hoe dit toegepast kan worden:
Stel, u bent de manager van de Sales afdeling. U hebt een vergadering belegd om het volgende kwartaal en de naar verwachting lage verkoopcijfers te bespreken. U vraagt om input om de resultaten te verbeteren. Als uw medewerkers nu komen met ideeën, vraagt u bijvoorbeeld: “Welke data heb je om dat idee te ondersteunen?” of “Baseer je dit idee op data of meer op je intuïtie?”. Deze voorbeelden laten u zien hoe u medewerkers kunt laten denken in termen van data-gebaseerde oplossingen.

Bouw een team met de juiste vaardigheden

Het creëren van een data-driven omgeving en medewerkers vragen om te denken in termen van data-gebaseerde ideeën en oplossingen, is natuurlijk alleen mogelijk als de juiste technische structuur voor handen is. Data moet gemakkelijk en inzichtelijk zijn. Daarnaast, moet het voor iedereen in het bedrijf verkrijgbaar zijn. Hiervoor is het noodzakelijk dat u een team samenstelt met de juiste kenmerken en vaardigheden.

U hebt iemand nodig die veel kennis heeft van de sector en liefst ook veel ervaring heeft met de bedrijfsprocessen die van belang zijn. Iemand met een IT-achtergrond en IT-ervaring binnen de sector is ook van cruciaal belang.

Ten slotte hebt u een ervaren analytics professional nodig, die de data kan begrijpen en klaarmaken voor dagelijks gebruik. Deze persoon moet ook overzicht hebben van het opzetten en evalueren van het data analyse model.

Schat de ROI van uw data project

De ROI van een analytics project kan geschat worden met behulp van een methodologie die key value drivers identificeert en kosten schat. Bijvoorbeeld de kosten voor geïnvesteerde tijd, het aantrekken van nieuw talent, opleidingskosten, maar ook de tijd van SME’s (Subject Matter Experts). Als u een cultuur van data analyse wilt creëren is het belangrijk dat iedereen, maar ook de directie, een duidelijk beeld heeft van de te verwachten kosten en resultaten van zo’n traject.

Begin met de data die u al hebt

Wachten op de perfecte data kost tijd en kan u ook kansen doen missen. Maak daarom gebruik van analytics technieken die zogenaamde ‘gaten’ in uw data kunnen invullen. Zie de beschikbare data als een puzzel: de eerste stukjes zijn vaak het moeilijkst te plaatsen, en de laatste stukjes het gemakkelijkst. En als u al enigszins gevorderd bent met die puzzel is het goed mogelijk om af te leiden hoe de ontbrekende stukjes er ongeveer uit zouden moeten zien. Data analytics technieken kunnen worden toegepast om die ontbrekende stukjes data in te vullen.

Lever uw resultaten periodiek

In plaats van het implementeren van een groot data-traject over meerdere jaren, met een uitkomst aan het eind, kunt u beter ervoor zorgen dat u tempo behoudt en al vroeg resultaten kunt leveren. In eerste instantie zorgt dit ervoor dat u sneller feedback kunt krijgen van uw stakeholders en van de eindgebruikers. Het kan zijn dat u aanpassingen moet doen aan uw model. Het is altijd beter en makkelijker om deze aanpassingen eerder in het proces te doen. Zodra u een werkend prototype hebt, kunt u dit gebruiken om feedback te verkrijgen van de eindgebruikers van het systeem, maar ook om ze te overtuigen om uw nieuwe data-omgeving daadwerkelijk te gaan gebruiken. Ten slotte zorgt deze manier van werken ook voor een snellere return op de investeringen.