De vier pijlers onder een datagedreven organisatie

Een organisatie die beslissingen niet baseert op betrouwbare gegevens, heeft een groot competitief nadeel. Dus heeft ze er alle belang bij om enthousiasme voor en kennis van data-analyse doorheen het bedrijf te verspreiden.

De komende twee jaar zullen artificiële intelligentie (AI) en machinelearning voor veel organisaties de belangrijkste investeringen zijn, zo blijkt uit een studie van Fortune Business Insights. Maar zes op de tien respondenten zien uitgerekend in AI en machinelearning hun grootste vaardigheidskloof.

Bovendien is er nog een andere enquête die leert dat vier op de tien data-analisten niet tevreden zijn over de manier waarop hun organisatie data implementeert. Bovendien gelooft eenzelfde aantal (42%) dat managers analytics niet benutten als basis voor hun beleidsbeslissingen.

“Goede technologie en sterke analytische modellen volstaan dus niet, als de bedrijfscultuur niet doordrongen is van het belang van analytics”, zo schrijft Véronique Van Vlasselaer (SAS) in een blog op HRmagazine. Voor haar moeten zowel analisten als het management en andere medewerkers binnen de organisatie nieuwe vaardigheden verwerven en afspraken maken over hoe ze analytics in het dagelijkse werk gaan gebruiken.

Daar ziet Véronique een hoofdrol voor interne communicatie. Zonder middelen, mandaat of kennis om de waarde van een knap model uit te leggen aan het management, of de rest van het bedrijf, dreigt al het werk van een data-analist verloren te gaan. Om dat te vermijden, is inzicht nodig in de skills die ontbreken en de training om de juiste vaardigheden te ontwikkelen.

In een ideale wereld ontpopt een data-analist zich bovendien tot een evangelist die de waarde van data-analyse in de rest van de organisatie predikt en verspreidt. En geven de topmanagers hun data-analisten kansen om te groeien en de nodige skills te ontwikkelen. Kortom, de organisatie bouwt een echte datacultuur uit.

Een datagedreven organisatie

Het IIA, het Internationaal Instituut voor Analytics, ziet verschillende voorwaarden waaraan een organisatie moet voldoen om waarde uit data te halen. We kunnen ze onder vier grote pijlers samenvatten:

• Leiderschap: het management van de organisatie moet datagedreven beslissingen benadrukken, ondersteunen en toepassen.
• Technologische oplossingen: er moet een technologische infrastructuur aanwezig zijn, die data-analyse mogelijk maakt.
• Onderwijs en training: de organisatie moet mensen trainen om datagedreven beslissingen te nemen en de analytische skills van werknemers verbeteren.
• Cultuur: het ondersteunen van beslissingen met data moet in de cultuur ingebakken zitten. Hiervoor moet je organisatie een omgeving ontwikkelen waarin data de basis vormen voor alle samenwerking.