Kennis is macht. Een bekende zinsnede uit het werk van Thomas Hobbes en veel gebruikt in het programma ‘Wie is de Mol?’. In een programma als ‘Wie is de Mol?’ zijn op het oog nutteloze feitjes als wie stond naast wie in opdracht x mogelijk goud waard, doordat antwoord op dit soort vragen je een ticket naar de volgende ronde kunnen bezorgen. In een organisatie gaat deze vlag niet op en kan het verzamelen van alle beschikbare informatie afleiden van het te behalen doel.

Een klein voorbeeld: bij het analyseren van klanttevredenheid is het niet relevant om (in eerste instantie) te analyseren welke vragen via welk kanaal binnen komen. Zodra er aanwijzingen zijn dat klanttevredenheid correleert met het kanaal of type vraag, kan je gaan inzoomen op dit detailniveau, niet vooraf.

Dit klinkt gemakkelijker dan het is. Nu in de meeste organisaties een datateam aanwezig is, is een vraag eenvoudig gesteld. Maar doordat aan beide kanten (business en datateam) nog volop geoefend wordt met dataoplossingen, vindt het gesprek over de waarde van de vraag nog weinig plaats of vinden we het moeilijk om deze te beantwoorden. Omdat hier wel de sleutel tot succes ligt, voor zowel de busniess als het datateam, staat het datajaar 2023 in het teken van de waarde van de informatie, en daarmee van de waarde van de dataoplossing.

Van Doel naar Uitwerking

Het toewerken naar een dataoplossing vergt scherpte in wat je noodzakelijkerwijs moet weten om je doel te behalen. Daarna kan je de vraag beantwoorden wat je dan moet weten om het doel te behalen, om vervolgens tot een uitwerking te komen. Dit klinkt eenvoudig, maar is het niet. De drang om veel te willen is menselijk en hardnekkig. Start daarom met het definiëren van het doel of de opgave als business, eventueel met behulp van een business analist. Deze doelen zijn al snel groot en bestrijken meerdere subdoelen. De kunst is om hieruit één of twee subdoelen te kiezen met potentieel de hoogste waarde. Een kwalitatieve analyse is vaak al genoeg, al kan ook hier een kwantitatieve analyse bij helpen. Schrappen leidt tot focus en tot een betere doelgerichtheid.

Nu het subdoel is gekozen, ga je naar de vraag; wat moeten we weten om het doel te bereiken? Dit gaat óók om gegevens buiten data-analyse om. Wat zijn onze communicatiekanalen per onderwerp? Wat zijn factoren die klanttevredenheid beïnvloeden volgens de literatuur? Maar ook hier is het weer scherp zijn en schrappen wat niet of zeer beperkt bijdraagt aan het doel.

We weten nu wat we willen weten en kunnen naar de uitwerking. Het uitzoekwerk en het bouwen van de dataoplossing. De stappen tussen het bepalen van het doel naar een uitwerkingsstrategie kost minimaal enkele sessies, maar kan al snel oplopen tot 10 sessies. Dit kan vertragend aanvoelen, maar leidt tot scherpte in het bouwen en daarmee tot versnelling. Maar, nog veel belangrijker, leidt deze aanpak tot meer waarde (en daarmee gebruik) van het eindresultaat.

Een handige tool om bij dit proces te helpen is het ‘Datagedreven Innovatie Canvas’ (Vrije Universiteit Amsterdam – datcan.nl). Werk van rechts naar links en vervang de middelste kolom met de simpele vraag: wat willen we weten (om het doel te bereiken).

Ik wens je een mooi 2023 met veel waarde toevoegende dataoplossingen!

Meer weten?

Voor meer informatie kunt u contact opnemen met Tim van der Pol, adviseur bij Telengy, via tel. nr. 06 21 36 68 58 of via e-mail: t.v.d.pol@telengy.nl