De gevaren wanneer men kredietinformatie gaat crowdsourcen
Terug naar overzicht
blog

Database management: tips voor meer waardecreatie

De echte meerwaarde van database management blijft verscholen voor de CMO en voor het gehele bedrijf, als het niet voldoet aan bepaalde voorwaarden. In deze blog krijgt u een aantal tips om echte meerwaarde te creëren uit uw database management.

De tijd is aangebroken dat data-analyse een prominente plaats krijgt in de bestuurskamer en in de cultuur van uw gehele bedrijf. Data mining en database management zijn al lang geen trucjes meer 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. Maar hoe doet u dat?

In een artikel op de 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 de toepassing van big data. Zij gaan daarbij dieper in op de versterking van de datagerichtheid binnen uw bedrijfscultuur, snelle adaptatie door de eindgebruiker en voor een organisatiebreed geïntegreerd databeleid.

Hieronder belichten wij een aantal waardevolle punten uit hun artikel.

Creëer een sterke cultuur rond database management

Dietrich, Plachy en Norton geven daarbij een praktijkvoorbeeld van hoe dit toegepast kan worden:

Stel, u bent de manager van de salesafdeling. 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 met ideeën komen, dan 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 datagebaseerde oplossingen.

Bouw een team met de juiste vaardigheden

Een datagestuurde omgeving creëren en medewerkers vragen om te denken in termen van datagebaseerde ideeën en oplossingen, is natuurlijk alleen mogelijk als de juiste technische structuur voor handen is. Data moet gemakkelijk en inzichtelijk zijn. Daarnaast moeten data voor iedereen in het bedrijf toegankelijk 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 ervaring met de bedrijfsprocessen die van belang zijn. Iemand met een IT-achtergrond en IT-ervaring binnen de sector is dan ook van cruciaal belang.

Ten slotte hebt u een professionele analyticus met ervaring nodig. Die kan de data begrijpen en klaarmaken voor dagelijks gebruik. Deze persoon moet ook overzicht hebben van de opzet en de evaluatie van het data-analysemodel.

Schat de ROI van uw dataproject

De ROI van een analyseproject kunt u schatten 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, 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 dan mist u kansen. Maak daarom gebruik van analysetechnieken die zogenaamde ‘gaten’ in uw data kunnen invullen. Zie de beschikbare data als een puzzel. De eerste stukjes zijn vaak het moeilijkst te plaatsen. 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-analysetechnieken kunnen toegepast worden om die ontbrekende stukjes data in te vullen.

Lever uw resultaten periodiek

In plaats van een groot datatraject over meerdere jaren te implementeren, met een uitkomst aan het eind, kunt u er beter voor zorgen dat u tempo behoudt en al vroeg resultaten kunt leveren. In eerste instantie zorgt dit voor snelle feedback van uw stakeholders en eindgebruikers. Het kan zijn dat er aanpassingen nodig zijn aan uw model, maar het is altijd beter en gemakkelijker om dit aan het begin van 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 dataomgeving daadwerkelijk te gebruiken. Ten slotte zorgt deze manier van werken ook voor een snellere return op de investeringen.

Gelijkaardige publicaties