Data Driven Management: Resultaten uit het verleden, bieden geen garantie voor de toekomst
Je kunt eenvoudigweg zeggen dat data het vastleggen van feiten is. Bij alles wat we doen, zien of ervaren, is er sprake van data. En wat te denken van Twitter, YouTube en Internet of Things; het produceert allemaal data. Het digitale tijdperk zorgt ervoor dat er meer data, en dus meer risico, ontstaat, maar creëert ook middelen om hiermee om te gaan.
Als voorbeeld nemen we een reisbureau. Hun doel is om (meer) reizen te verkopen. Traditioneel gezien bekeek het bedrijf hoe de verkopen waren gegaan in het verleden. Echter, verkopen uit het verleden, bieden geen garantie voor de toekomst. Je zou in plaats daarvan willen voorspellen wat de beweegredenen zijn waarom iemand een reis boekt. Zo kan het bijvoorbeeld heel goed zijn dat veel mensen een reis boeken in januari, als het slecht weer is. De korting op een reis is dan veel hoger, waardoor mensen geneigd zijn eerder te boeken.
Maar, dit geldt natuurlijk niet voor iedereen. Het is dan ook de uitdaging om op basis van persoonlijke voorkeuren het moment, de aanbieding en de benadering te kiezen die het beste past bij deze persoon.
Data speelt hierbij een cruciale rol. Hoe meer data je hebt, hoe beter je in staat bent om de factoren te onderkennen die een rol spelen bij iemands besluitvormingsproces. Op het moment dat je data gebruikt om te bepalen wie je welke aanbieding laat zien, ben je data gedreven aan het werken.
Het ruwe gegeven dat iemand een reis boekt zegt dus niet zoveel. Door het te combineren met allerlei andere gegevens, zoals weer, tijdstip, communicatiewijze, trends, sentimenten, etc. ontstaat er toegevoegde waarde. Dit noemen we het omzetten van data in informatie. En informatie levert weer kennis op. De kennis stelt ons in staat om besluiten om de verkoop te verbeteren. Het concrete besluit in dit geval is om op het juiste moment de juiste aanbieding naar de juiste reiziger te sturen. Dit leidt niet alleen tot eventuele verkopen, maar ook tot nieuwe feiten en data.
Dit proces is iteratief en weergegeven in het volgende figuur. Elke stap in dit proces dient ‘gemanaged’ te worden en kent zijn eigen dynamiek. Zo ontstaan data-, informatie-, kennis & ‘decision’ management.
- Datamanagement (Data Driven Management) is het verzamelen en structuren van data. De uitdaging in dit proces ligt in het voorkomen van datavervuiling en het consistent definiëren van alle databegrippen.
- Informatie management richt zich op het transformeren van data in informatie en het beschikbaar stellen hiervan voor rapportage- en analysedoeleinden.
- Kennismanagement houdt zich bezig met het definiëren en vastleggen van kennis. Het gaat hierbij om intrinsieke kennis die vaak in hoofden van mensen of verborgen in data is opgeslagen, te vertalen naar extrinsieke kennis die gedeeld kan worden en door meerdere mensen gebruikt kan worden.
- Tenslotte is ‘decision management’ het proces om wijzigingen in een organisatie door te voeren door bijvoorbeeld acties te definiëren om verkoop op een andere manier te realiseren. Het is belangrijk om dit toe te passen om de bedrijfsvoering te verbeteren en meer in te spelen op de veranderende marktomgeving.
Wilt u meer weten over Data Driven Management? Neem dan contact met mij op.
Ronald Glas
BI & Analytics Consultant