Componenten van een succesvolle datastrategie

Een datastrategie is tegenwoordig een must voor elk bedrijf. Waar de marketing- en productstrategie steeds meer is gericht op de klant, moet de datastrategie gericht worden op de interne organisatie, namelijk het verzamelen, opslaan en delen van klant- en bedrijfsdata tussen medewerkers en afdelingen. Hieromheen komt een schaalbare schil van oplossingen en software om met deze data te kunnen werken.

Een succesvolle datastrategie begint met een uitgewerkt plan om te bepalen welke data nodig is binnen de organisatie. Op basis van dit plan kan een schaalbaar bedrijfsmodel gebouwd worden. Veel bestaande bedrijven hebben dit echter vanuit hun geschiedenis andersom gedaan. Hierdoor is de ICT nu vaak de molensteen binnen de organisatie. Een enkele disruptor in de markt kan hierdoor tegenwoordig een hele industrie aan het wankelen brengen. Door de exponentiële groei van de digitale wereld is investeren en groeien naar een doel geen optie meer. De data, oplossingen en software dienen constant geëvalueerd en aangepast te worden om te kunnen blijven inspelen op een veranderende markt en klantbehoefte.

Zes punten voor een goede datastrategie:

1. Identificeer de data – Begrijp en doorgrond wat de data inhoudt, los van herkomst, structuur of locatie.

Structureren en identificeren van data is lastig. Het vergt een nieuwe manier van denken en introduceert een (deels) nieuwe manier van werken. Data is het nieuwe goud, maar het heeft pas een meerwaarde als er een gedegen strategie achter zit. Het identificeren van welke informatie kritiek is voor dit proces is een uitdaging. De meeste managers en CEO’s van  bedrijven sturen op cijfers en maken beslissingen vaak zonder tijdige of juiste informatie. Ze doen dit op basis van hun professionele overtuiging. Informatie overzichtelijk bij elkaar brengen voor het management en de stakeholders is de spreekwoordelijke pot met goud aan het eind van de regenboog.

2. Doorgrond de materie – Weten wat data is, hoe het werkt en hoe het wordt gegenereerd.

Data is in zijn kern niets anders dan een database (denk aan een Excel lijst). Deze wordt gevuld met variabelen. De uitdaging is om al deze losse variabelen binnen uw bedrijf of organisatie aan elkaar te knopen en op individueel klantniveau geautomatiseerd aan elkaar te koppelen. Het vormen van een 360 graden klantbeeld en de rapporten die hieruit voortkomen is waar de waarde zit voor uw bedrijf of organisatie.

Door zelf actief data te verzamelen en te bewaren, modelleren we een datamodel. Het doel van dit model moet zijn dat je kritieke beslissingen kunt gaan maken op basis van deze data. Denk hierbij aan forecasting, respons van marketing en media en verborgen sales opportunities.

3. Opslag – Hoe ziet je structuur er uit? Hoe ziet de infrastructuur en ondersteuning er uit? Gedeelde toegang/bewerking?

Complexiteit van opslag en legacy van de IT is een enorme molensteen bij veel bedrijven. De grote investeringen die vaak in het recente verleden zijn gedaan, maken veel bedrijven huiverig om te veranderen. Hierin vergeten ze alleen dat de technologische vooruitgang exponentieel is. Nu blijven hangen in legacy en on premise betekent dat de kosten in de toekomst hoog zullen zijn. Het landschap staat niet meer stil op een bepaald punt, maar verandert continu. Concurrentie van snellere, connected en online bedrijven heeft al aangetoond dat er voor veel oude bedrijven geen businessmodel meer zal zijn. Zorg er dus in de architectuur voor dat alle data op een plek opgeslagen wordt. Opslag en werken in een schaalbaar model in de cloud is waar een toekomstige concurrentiepositie zal zijn.

4. Voorziening – Wie krijgt wat? Wie heeft wat nodig? Wie heeft inzage?

Datasets delen binnen een organisatie is cruciaal. In een goede datastrategie moet van tevoren worden uitgewerkt welke behoefte er is binnen de verschillende afdelingen. Ook is van belang om vooraf een source of truth vast te stellen. Vanuit deze basis wordt data gedeeld, geüpdatet en gebruikt. Data op een plaats samenbrengen, creëert overzicht, structuur en veiligheid.

5. Werking – Cluster en verbind relevante data om een eenduidig en consistent zicht op je data te krijgen

Het is nog geen 20 jaar geleden dat de eerste computers met een LAN verbinding met elkaar werden verbonden. Tegenwoordig is verbonden zijn niet meer weg te denken. De uitdaging tegenwoordig ligt in het verbinden van relevante data. Een goede datastrategie gaat in op de verbinding tussen databronnen en koppelt deze aan elkaar. Weten hoe verschillende bronnen met elkaar kunnen worden verbonden is hierbij cruciaal.

Een ander voorbeeld is de Know en Unknown wereld van het online domein. Het koppelen van cookie data van onbekende bezoekers aan klanten die consequent kopen of het koppelen van data van verschillende apparaten en ID’s. Als hier van tevoren niet over nagedacht wordt, is dit vaak achteraf niet meer te herleiden/herstellen.

6. Eigendom – Zet je je eigen datastructuren op om regels omtrent het bezit van data effectief te gebruiken? Blijf in controle over je eigen data zonder anderen te (hoeven) sponsoren.

Data is het nieuwe goud. Mits je het zelf bezit. De reden waarom Google en Facebook zo rijk zijn, is omdat zij de data hebben. Zonder het te weten sponsoren wij deze bedrijven. Eigendom van data is iets waar je vooraf goed over na moet denken. Data-eigendom is tegenwoordig gereguleerd in de GDPR. Het is waar dat hier regels in staan over dingen die niet mogen, maar het beschrijft vooral dat je moet verklaren wat je met de data doet. Een goede datastrategie is dus ook de basis van je GDPR documentatie.

Hulp nodig met het maken van jouw datastrategie? Neem contact op.

 

Meer informatie?

Wilt u meer informatie over Profit4SF of een afspraak maken?