Datagestuurde besluitvorming: een stapsgewijze handleiding

Als er op het werk een beslissing op je afkomt, is het vaak moeilijk om te weten welke richting je op moet. Als je op je gevoel afgaat, heb je misschien meer vertrouwen in je keuzes, maar zijn die keuzes geschikt voor je teamleden? Wanneer je feiten gebruikt om beslissingen te nemen, kun je je meer op je gemak voelen in de wetenschap dat je keuzes gebaseerd zijn op gegevens en bedoeld zijn om de bedrijfsimpact te maximaliseren.

Of het nu gaat om het overtreffen van concurrenten of het verhogen van de winstgevendheid, datagestuurde besluitvorming is een cruciaal onderdeel van de bedrijfsstrategie in de moderne wereld. Hieronder duiken we in de voordelen van datagedreven besluitvorming en geven tips voor het nemen van deze beslissingen op het werk.

Beslissingstools voor agile bedrijven

In dit e-book leer je hoe je werknemers uitrust om betere beslissingen te nemen, zodat je bedrijf uitdagingen effectiever kan bijsturen, aanpassen en aanpakken dan je concurrentie.

Krijg de inzichten

Wat is datagedreven besluitvorming (DDDM)?

Datagestuurde besluitvorming is het proces van het verzamelen van gegevens op basis van de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) van je bedrijf en het omzetten van die gegevens in bruikbare inzichten. Om dit proces te stroomlijnen, kun je een KPI-sjabloon gebruiken om statistieken op één plek te organiseren en het gemakkelijker te maken om ruwe gegevens te vertalen naar duidelijke bedrijfsbeslissingen.

Je kunt tijdens dit proces bedrijfsinformatie (BI) rapportagetools gebruiken, waardoor het verzamelen van big data snel en vruchtbaar wordt. Deze tools vereenvoudigen datavisualisatie, waardoor data-analyse toegankelijk wordt voor mensen zonder geavanceerde technische knowhow.  

Wat betekent datagedreven zijn?

Kortom, het concept van datagedreven zijn verwijst naar het gebruik van feiten of gegevens om patronen, gevolgtrekkingen en inzichten te vinden om je besluitvormingsproces te informeren. 

In wezen betekent datagedreven zijn dat je beslissingen probeert te nemen zonder vooringenomenheid of emotie. Als gevolg hiervan kun je ervoor zorgen dat de doelen en het stappenplan van je bedrijf gebaseerd zijn op bewijs en de patronen die je eruit hebt gehaald, in plaats van wat je wel of niet leuk vindt. 

Waarom is datagedreven besluitvorming belangrijk?

Datagestuurde besluitvorming is belangrijk omdat het je helpt beslissingen te nemen op basis van feiten in plaats van vooroordelen. Als je een leiderschapspositie hebt, is het nemen van objectieve beslissingen de beste manier om eerlijk en evenwichtig te blijven. 

De meest weloverwogen beslissingen komen voort uit gegevens die je bedrijfsdoelen meten en in realtime worden bijgewerkt. Je kunt de gegevens die je nodig hebt om patronen te zien en voorspellingen te doen samenvoegen met rapportagesoftware.

Enkele beslissingen die je kunt nemen met ondersteuning van gegevens zijn:

• Hoe je winst en verkoop kunt stimuleren

• Goed managementgedrag vaststellen

• Hoe je de bedrijfsvoering optimaliseert

• Hoe je de teamprestaties kunt verbeteren

Hoewel niet elke beslissing gegevens zal hebben om deze te ondersteunen, zullen veel van de belangrijkste beslissingen dat wel hebben. 

5 stappen voor het nemen van beslissingen op basis van gegevens

Het nemen van beslissingen op basis van gegevens vereist oefening. Als je je leiderschap wilt verbeteren, moet je weten hoe je ruwe gegevens kunt omzetten in uitvoerbare stappen die werken aan de initiatieven van je bedrijf. De volgende stappen kunnen je helpen betere beslissingen te nemen bij het analyseren van gegevens.

1. Ken je visie

Voordat je weloverwogen beslissingen kunt nemen, moet je de visie van je bedrijf op de toekomst begrijpen. Dit helpt je om zowel gegevens als strategie te gebruiken om je beslissingen te formulieren. Grafieken en cijfers hebben weinig betekenis zonder context om ze te ondersteunen. 

Tip: Gebruik de jaarlijkse doelstellingen en belangrijkste resultaten (OKR's) van je bedrijf of de driemaandelijkse team-KPI's om beslissingen te nemen op basis van gegevens.

2. Zoek gegevensbronnen

Zodra je het doel hebt vastgesteld waarnaar je toewerkt, kun je beginnen met het verzamelen van gegevens. 

De tools en gegevensbronnen die je gebruikt, zijn afhankelijk van het soort gegevens dat je verzamelt. Als je doel is om gegevenssets met betrekking tot interne bedrijfsprocessen te analyseren, gebruik dan een universele rapportagetool. Rapportagetools bieden één enkel referentiepunt om bij te houden hoe het werk in je organisatie vordert. Met sommige rapportagetools, zoals Power BI van Microsoft, kun je gegevens uit verschillende externe bronnen verzamelen. Als je marketingtrends of statistieken van concurrenten wilt analyseren, kun je een van deze tools gebruiken.

Enkele algemene successtatistieken die je misschien wilt meten, zijn:

• Brutowinstmarge: De brutowinstmarge wordt gemeten door de kosten van verkochte goederen af te trekken van de nettoverkoop van de onderneming.

• Return on investment (ROI): De verhouding tussen de inkomsten en de investering. ROI wordt vaak gebruikt om te beslissen of een initiatief het al dan niet waard is om tijd of geld in te investeren. Wanneer het als een bedrijfscijfer wordt gebruikt, geeft het vaak aan hoe goed een investering presteert. 

• Productiviteit: Dit is de meting van hoe efficiënt uw bedrijf goederen of diensten produceert. U kunt dit berekenen door de totale output te delen door de totale input. 

• Totaal aantal klanten: Een eenvoudig maar effectief cijfer om bij te houden. Hoe meer betaalde klanten, hoe meer geld er verdiend wordt voor het bedrijf.

• Terugkerende inkomsten: Gewoonlijk gebruikt door SaaS-bedrijven, is dit het bedrag aan inkomsten dat gegenereerd wordt door al uw Huidig actieve abonnees gedurende een bepaalde periode. Het wordt gewoonlijk maandelijks of jaarlijks gemeten.

Je kunt een verscheidenheid aan andere gegevenssets meten op basis van je functie en de visie waar je naartoe werkt. Machine learning maakt het samenvoegen van realtime gegevens eenvoudiger dan ooit tevoren.

Tip: probeer een verbonden verhaal te maken via deze statistieken. Als de omzet daalt, kijk dan naar de productiviteit en kijk of je een verband kunt leggen. Blijf door deze statistieken graven totdat je een 'waarom' vindt voor het probleem dat je probeert op te lossen.  

3. Organiseer je gegevens

Het organiseren van je gegevens om de datavisualisatie te verbeteren, is cruciaal voor het nemen van effectieve bedrijfsbeslissingen. Als je niet al je relevante gegevens op één plek kunt zien en begrijpen hoe ze met elkaar verbonden zijn, dan is het moeilijk om ervoor te zorgen dat je de meest weloverwogen beslissingen neemt.

Tip: Een manier om je gegevens te organiseren is met een executive dashboard. Een executive dashboard is een aanpasbare interface die meestal wordt geleverd als een functie van je universele rapportagetool. Dit dashboard geeft de gegevens weer die het belangrijkst zijn voor het bereiken van je doelen, of die doelen nu strategisch, tactisch, analytisch of operationeel zijn.

4. Voer een gegevensanalyse uit

Zodra je je gegevens hebt georganiseerd, kun je beginnen met je gegevensgestuurde analyse. Dit is wanneer je bruikbare inzichten uit je gegevens haalt die je zullen helpen bij het besluitvormingsproces. 

Afhankelijk van je doelen wil je misschien de gegevens van je executive dashboard analyseren in combinatie met gebruikersonderzoek zoals casestudy's, enquêtes of getuigenissen, zodat je conclusies de klantervaring omvatten. 

Wil je team hun SEO-tools verbeteren om het concurrerender te maken met andere opties op de markt? De gegevenssets die je kunt gebruiken om de noodzakelijke verbeteringen te bepalen, kunnen het volgende omvatten: 

• Prestatiegegevens van concurrenten 

• Huidige prestatiegegevens van SEO-software

• Huidige klanttevredenheidsgegevens

• Gebruikersonderzoek naar verschillende SEO/marketingtools

Hoewel sommige van deze gegevens afkomstig zijn van je organisatie, moet je sommige misschien uit externe bronnen verkrijgen. Het analyseren van deze gegevenssets als geheel kan nuttig zijn omdat je een andere conclusie trekt dan wanneer je elke gegevensset afzonderlijk zou analyseren.

Tip: Deel je analysetools met je hele team of organisatie. Net als elke gezamenlijke inzet, is data-analyse het meest effectief wanneer bekeken vanuit vele perspectieven. Hoewel je misschien één patroon in de gegevens opmerkt, is het heel goed mogelijk dat een teamgenoot iets heel anders ziet. 

5. Conclusies trekken

Terwijl je je gegevensanalyse uitvoert, zul je waarschijnlijk conclusies trekken over wat je ziet. Je conclusies verdienen echter hun eigen sectie, omdat het belangrijk is om uit te werken wat je in de gegevens ziet, zodat je je bevindingen met anderen kunt delen. 

De belangrijkste vragen die je jezelf moet stellen bij het trekken van conclusies zijn:

• Wat zie ik dat ik al wist over deze gegevens?

• Welke nieuwe informatie heb ik van deze gegevens geleerd?

• Hoe kan ik de informatie die ik heb opgedaan gebruiken om mijn bedrijfsdoelen te bereiken? 

Zodra je deze vragen kunt beantwoorden, heb je met succes een gegevensanalyse uitgevoerd en ben je klaar om gegevensgestuurde beslissingen te nemen voor je Bedrijf.

Tip: Een logische volgende stap na data-analyse is het opschrijven van enkele slimme doelen. Nu je de feiten hebt onderzocht, kun je haalbare doelen stellen op basis van wat je hebt geleerd. 

Tools en technologieën voor datagedreven besluitvorming

Effectieve datagedreven besluitvorming (DDDM) in het moderne bedrijfslandschap vereist het gebruik van de juiste tools en technologieën. Organisaties kunnen deze tools gebruiken om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen, analyseren en interpreteren. Hierdoor kunnen ze ruwe informatie omzetten in bruikbare inzichten die hun bedrijfsstrategie stimuleren.

Bedrijfsinformatiesoftware

Bedrijfsinformatiesoftware (BI) speelt een cruciale rol in datagestuurde besluitvormingsprocessen. Deze krachtige platforms verzamelen gegevens uit verschillende gegevensbronnen en bieden besluitvormers uitgebreide dashboards en rapporten. Populaire BI-tools zoals Tableau, Power BI en Looker bieden robuuste datavisualisatiemogelijkheden, waardoor gebruikers interactieve diagrammen, grafieken en kaarten kunnen maken die complexe datasets begrijpelijker maken.

Organisaties kunnen met BI-software:

• Key Performance Indicators (KPI's) in realtime monitoren

• Trends en patronen in bedrijfsgegevens identificeren

• Geautomatiseerde rapporten voor belanghebbenden genereren

• De samenwerking tussen teams verbeteren door gedeelde inzichten

Tools voor gegevensanalyse

Terwijl BI-software zich richt op rapportage en visualisatie, duiken data-analysetools dieper in de gegevens om verborgen patronen en correlaties te ontdekken. Deze tools maken gebruik van geavanceerde statistische methoden en algoritmen om zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens te analyseren.

Populaire tools voor gegevensanalyse zijn:

• R en Python voor statistische analyse en modellering

• SAS voor geavanceerde analyses en machine learning

• Apache Spark voor het verwerken van grootschalige gegevens

• Excel voor basisgegevensanalyse en -manipulatie

Met deze tools kunnen data-analisten en datawetenschappers verschillende soorten analyses uitvoeren, zoals:

• Beschrijvende analyses om te begrijpen wat er is gebeurd

• Diagnostische analyses om te bepalen waarom het is gebeurd

• Voorspellende analyses om toekomstige trends te voorspellen

• Voorgeschreven analyses om acties aan te bevelen

Machine learning en AI in DDDM

Datagestuurde besluitvorming heeft een aanzienlijke sprong voorwaarts gemaakt in analytische mogelijkheden met de integratie van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI). Deze technologieën verwerken enorme hoeveelheden gegevens met ongelooflijke snelheden en identificeren patronen en inzichten die voor mensen onmogelijk te onderscheiden zijn.

Belangrijke applicaties van machine learning en AI in DDDM zijn:

• Prognose voor het voorspellen van toekomstige resultaten

• Sentimentanalyse voor het begrijpen van de meningen van klanten

• Aanbevelingsengines voor gepersonaliseerde marketing

• Anomaliedetectie voor het identificeren van fraude of fouten

• Natuurlijke taalverwerking voor het analyseren van tekstgegevens

Bedrijven zoals Amazon gebruiken ML-algoritmen om hun toeleveringsketen te optimaliseren, klantgedrag te voorspellen en productaanbevelingen te personaliseren, wat de kracht van deze technologieën aantoont bij het nemen van bedrijfsbeslissingen.

Het meten van de impact van datagedreven besluitvorming

Om de voordelen van datagestuurde besluitvorming echt te begrijpen, moeten organisaties robuuste methoden vaststellen om de impact ervan op de bedrijfsprestaties te meten.

Key Performance Indicators (KPI's) voor DDDM

KPI's zijn essentiële statistieken die organisaties helpen de doeltreffendheid van hun datagestuurde aanpak bij te houden. Het kiezen van KPI's voor DDDM vereist een zorgvuldige afweging van indicatoren die aansluiten bij de bedrijfsdoelen en waardevolle inzichten bieden in het besluitvormingsproces.

Enkele belangrijke KPI's voor het meten van de impact van DDDM zijn:

• Omzetgroei: deze KPI meet de impact van datagestuurde beslissingen op de bedrijfsresultaten. Het kwantificeert financiële voordelen van DDDM-initiatieven, zoals datagestuurde marketingcampagnes en datageïnformeerde prijsstrategieën.

• Operationele efficiëntie: deze KPI beoordeelt procesverbeteringen als gevolg van datagestuurde inzichten. Het kan statistieken omvatten zoals kortere cyclustijden of verhoogde output per werknemer, zoals het bijhouden van productie-uitvaltijdverminderingen door middel van voorspellend onderhoud.

• Klanttevredenheid: deze KPI meet hoe datagestuurde strategieën de klantervaring en loyaliteit beïnvloeden. Statistieken kunnen NPS, retentiepercentages of levenslange klantwaarde omvatten. Het volgt de impact van het gebruik van klantgegevens voor productontwikkeling en gepersonaliseerde ervaringen.

• Besluitkwaliteit en snelheid: deze KPI richt zich op het verbeteren van het besluitvormingsproces. Het meet verbeteringen in beslissingssnelheid en -kwaliteit door de resultaten van keuzes die zijn gemaakt met behulp van data-analyse versus intuïtie te vergelijken en de tijd-tot-beslissingverminderingen te beoordelen die mogelijk zijn gemaakt door realtime gegevens.

Door deze KPI's consequent bij te houden, kunnen organisaties de waardevolle inzichten kwantificeren die zijn opgedaan uit hun datagestuurde besluitvormingsproces en de tastbare impact op hun bedrijfsresultaten aantonen.

Voorbeelden van datagedreven besluitvorming

Hoewel de gegevensanalyse zelf achter de schermen plaatsvindt, is de manier waarop gegevensgestuurde beslissingen de consument beïnvloeden zeer duidelijk. Een aantal voorbeelden van datagedreven besluitvorming in verschillende sectoren zijn: 

E-commerce 

Ben je ooit online aan het winkelen geweest en vroeg je je af waarom je bepaalde aanbevelingen krijgt? Waarschijnlijk komt dat omdat je in het verleden iets soortgelijks hebt gekocht of op een bepaald product hebt geklikt. 

Online marktplaatsen zoals Amazon volgen klantreizen en gebruiken statistieken zoals doorklikratio en bouncepercentage om te identificeren met welke items je het meest bezig bent. Met behulp van deze gegevens kunnen retailers je laten zien wat je misschien wilt zonder dat je ernaar hoeft te zoeken. 

Gezondheidszorg

Op medisch gebied zorgt datagedreven besluitvorming voor een revolutie in de patiëntenzorg en behandelingsstrategieën. Ziekenhuizen en klinieken gebruiken elektronische gezondheidsdossiers (EPD's) om patronen in patiëntgegevens te analyseren, waardoor artsen beter geïnformeerde diagnose- en behandelplannen kunnen maken. Door bijvoorbeeld historische gegevens over symptomen, behandelingen en resultaten te onderzoeken, kunnen zorgverleners voorspellen welke patiënten een hoger risico lopen op bepaalde aandoeningen.

Bovendien maken farmaceutische bedrijven gebruik van big data om processen voor het ontdekken van geneesmiddelen te stroomlijnen. Door enorme hoeveelheden genetische en klinische onderzoeksgegevens te analyseren, kunnen onderzoekers sneller en efficiënter veelbelovende geneesmiddelkandidaten identificeren.

Financieel

Financiële instellingen gebruiken gegevens op een groot aantal verschillende manieren, variërend van het beoordelen van risico's tot klantsegmentatie. Risico komt vooral veel voor in de financiële sector, dus het is belangrijk dat bedrijven de risicofactor kunnen bepalen voordat ze belangrijke beslissingen nemen. Historische gegevens zijn de beste manier om potentiële risico's, bedreigingen en de kans dat ze zich voordoen te begrijpen. 

Financiële instellingen gebruiken ook klantgegevens om hun doelmarkt te bepalen. Door consumenten te groeperen op basis van sociaaleconomische status, bestedingsgewoonten en meer, kunnen financiële bedrijven afleiden welke consumenten de grootste levenslange waarde hebben en zich op hen richten. 

Transport

Data science speelt ook een grote rol bij het bepalen van veilig transport. Het Safety Data Initiative van de Amerikaanse Afdeling Transport onderstreept de rol die gegevens spelen bij het verbeteren van de transportveiligheid. 

Het rapport haalt gegevens uit alle soorten motorongelukken en evalueert factoren zoals weer en wegomstandigheden om de bron van problemen te ontdekken. Met behulp van de harde feiten kan de afdeling werken aan het implementeren van meer veiligheidsmaatregelen.

Beslissingstools voor agile bedrijven

In dit e-book leer je hoe je werknemers uitrust om betere beslissingen te nemen, zodat je bedrijf uitdagingen effectiever kan bijsturen, aanpassen en aanpakken dan je concurrentie.

Krijg de inzichten

Voordelen van datagedreven besluitvorming

Op analyses gebaseerde besluitvorming is meer dan alleen een handige vaardigheid - het is een cruciale vaardigheid als je het goede voorbeeld wilt geven en een datagestuurde cultuur wilt bevorderen. 

Wanneer je gegevens gebruikt om beslissingen te nemen, kun je ervoor zorgen dat je bedrijf eerlijk, doelgericht en gericht op verbetering blijft.

Neem zelfverzekerde beslissingen

De bedrijven die hun concurrenten overleven, doen dit omdat ze vertrouwen hebben in hun vermogen om te slagen. Als de besluitvormers binnen een bedrijf wankelen in hun keuzes, kan dit leiden tot fouten, een hoog verloop van teamleden en slecht risicobeheer. 

Wanneer je gegevens gebruikt om de belangrijkste bedrijfsbeslissingen te nemen, zul je vertrouwen hebben in die beslissingen, die jou en je team vooruit zullen helpen. Vertrouwen kan leiden tot een hoger teammoraal en betere prestaties.

Bewaar je tegen vooroordelen

Het gebruik van gegevens om beslissingen te nemen, zal beschermen tegen vooroordelen bij bedrijfsleiders. Hoewel je je misschien niet bewust bent van je vooroordelen, kan het hebben van interne vriendjespolitiek of waarden van invloed zijn op de manier waarop je beslissingen neemt. 

Door beslissingen rechtstreeks te nemen op basis van feiten en cijfers, blijven je beslissingen objectief en eerlijk. Het betekent ook dat je iets hebt om je beslissingen te ondersteunen wanneer teamleden of belanghebbenden vragen waarom je hebt gekozen om te doen wat je hebt gedaan.

Onopgeloste vragen vinden

Zonder gegevens te gebruiken, blijven veel vragen onbeantwoord. Er kunnen ook vragen zijn waarvan je niet wist dat je ze had totdat je datasets ze onthulden. Elke hoeveelheid gegevens kan je team ten goede komen door een betere visualisatie te bieden in gebieden die je niet kunt zien zonder statistieken, grafieken en diagrammen. 

Wanneer je die vragen aan de oppervlakte brengt, kun je erop vertrouwen dat je beslissingen zijn genomen door elk stukje relevante informatie te overwegen.

Meetbare doelen stellen

Het gebruik van gegevens is een van de eenvoudigste manieren om meetbare doelen voor je team te stellen en die doelen met succes te bereiken. Door te kijken naar interne gegevens over prestaties in het verleden, kun je bepalen wat je moet verbeteren en zo gedetailleerd mogelijk worden met je doelen. Je team kan bijvoorbeeld gegevens gebruiken om de volgende doelen te identificeren:

• Het aantal klanten jaar op jaar met 20% verhogen

• Verminder de totale budgetuitgaven met $ 20.000 per kwartaal

• Verminder de uitgaven voor het projectbudget met $ 500

• Verhoog de werving met 10 teamleden per kwartaal

• De kosten per werving met $ 500 verlagen 

Zonder gegevens zou het voor je bedrijf moeilijk zijn om te zien waar het zijn geld uitgeeft en waar het de kosten wil besparen. Het stellen van meetbare doelen leidt uiteindelijk tot datagestuurde beslissingen, omdat je, eenmaal ingesteld, bepaalt hoe je het totale budget kunt verminderen of het aantal klanten kunt vergroten.

Bedrijfsprocessen verbeteren

Er zijn manieren om bedrijfsprocessen te verbeteren zonder gegevens te gebruiken, maar wanneer je trends in de prestaties van teamleden observeert met behulp van cijfers of bedrijfsuitgavenpatronen analyseert met grafieken, zullen de procesverbeteringen die je maakt gebaseerd zijn op meer dan alleen observatie. 

Processen die je kunt verbeteren met gegevens kunnen zijn:

• Risicobeheer op basis van financiële gegevens

• Kostenraming op basis van marktprijsgegevens

• Onboarding van teamleden op basis van prestatiegegevens van nieuwe werknemers

• Klantenservice op basis van feedbackgegevens van klanten

Het veranderen van een bedrijfsproces kan moeilijk zijn als je niet zeker bent van het resultaat, maar je kunt vertrouwen hebben in je beslissingen wanneer de feiten voor je liggen.

Uitdagingen bij het implementeren van datagedreven besluitvorming

Hoewel de voordelen van DDDM duidelijk zijn, worden organisaties vaak geconfronteerd met verschillende uitdagingen bij het implementeren van deze aanpak. Het begrijpen en aanpakken van deze uitdagingen is cruciaal voor de succesvolle adoptie van een datagestuurde cultuur.

Kwaliteit en nauwkeurigheid van gegevens

De basis van effectieve datagedreven besluitvorming ligt in de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gebruikte gegevens. Slechte gegevenskwaliteit kan leiden tot een gebrekkige analyse en bijgevolg tot misplaatste beslissingen.

Aan de andere kant zorgt goed gegevensbeheer voor nauwkeurige en Voltooid informatie voor kwantitatieve analyse. Dit omvat gestandaardiseerde verzameling, regelmatige audits en het aanpakken van gegevenslacunes. Met betrouwbare gegevens kunnen organisaties weloverwogen beslissingen nemen en kostbare fouten voorkomen.

Gegevensbeveiliging en privacy waarborgen

Gegevensbeveiliging en privacy zijn van het grootste belang, omdat organisaties steeds grotere hoeveelheden gegevens verzamelen en analyseren. Naleving van regelgeving zoals AVG, CCPA en HIPAA is van cruciaal belang.

Je kunt je nalevingsproces organiseren met een AVG-nalevingschecklistsjabloon om versleuteling, toegangscontroles en systeemupdates bij te houden.

Weerstand tegen verandering overwinnen

Weerstand tegen verandering komt vaak naar voren bij het implementeren van datagedreven besluitvorming. Deze culturele verschuiving vereist effectieve strategieën voor wijzigingsbeheer. Communicatie over de voordelen, de betrokkenheid van de belangrijkste belanghebbenden en het openlijk aanpakken van zorgen kunnen helpen om weerstand te overwinnen. Bovendien is het van vitaal belang om werknemers uit te rusten met de nodige vaardigheden door middel van trainings- en mentorprogramma's om een datagestuurde cultuur te bevorderen.

Gegevensbeheer schalen

Het beheren van grote datasets biedt zowel kansen als uitdagingen. Big data vereist opslagoplossingen zoals cloudgebaseerde systemen, data lakes of hybride modellen. Efficiënte verwerking van deze grote datasets is de sleutel tot tijdige besluitvorming. Technieken zoals parallelle verwerking, in-memory computing en streamverwerking kunnen organisaties helpen om grote hoeveelheden gegevens effectief te verwerken.

Door deze uitdagingen frontaal aan te pakken, kunnen organisaties een basis leggen voor datagestuurde besluitvorming, waardoor ze de volledige kracht van hun gegevens kunnen benutten en bedrijfssucces kunnen stimuleren.

Tips om meer datagedreven te worden

Datagestuurde organisaties zijn in staat om de cijfers en grafieken te ontleden en de betekenis erachter te vinden. Het creëren van een meer datagestuurde cultuur begint met het vaker gebruiken van data. Dit is echter gemakkelijker gezegd dan gedaan. Als je klaar bent om te beginnen, probeer dan deze tips om meer datagedreven te worden.

Vind het verhaal

De sleutel tot het analyseren van gegevens, cijfers en grafieken is het zoeken naar het verhaal. Zonder het 'waarom' zijn de gegevens zelf niet veel hulp en is het besluitvormingsproces veel moeilijker. Als je probeert om meer datagedreven te worden in je besluitvorming, zoek dan naar het verhaal dat de gegevens vertellen. Dit zal een integraal onderdeel zijn van het nemen van de juiste beslissingen.  

Raadpleeg de gegevens

Voordat je een organisatorische beslissing neemt, moet je jezelf afvragen: ondersteunen de gegevens dit? Gegevens zijn overal en kunnen worden toegepast op elke belangrijke beslissing. Dus waarom zou je het niet raadplegen bij het maken van moeilijke keuzes? Gegevens zijn zo nuttig omdat ze van nature vrij zijn van vooroordelen, dus zorg ervoor dat je de feiten raadpleegt voordat je een beslissing neemt. 

Leer gegevensvisualisatie

Het vinden van het verhaal achter de gegevens wordt gemakkelijker wanneer je het duidelijk kunt visualiseren. Hoewel het leren hoe je gegevens kunt visualiseren vaak het moeilijkste aspect is van het opbouwen van een datagestuurde cultuur, is het de beste manier om patronen en discrepanties in de gegevens te herkennen. 

Maak jezelf vertrouwd met verschillende tools en technieken voor datavisualisatie. Probeer creatief te zijn met de verschillende manieren om gegevens te presenteren. Als je goed thuis bent in datavisualisatie, zullen je vaardigheden in het vertellen van dataverhalen omhoogschieten. 

Maak gegevensgestuurde beslissingen eenvoudig met rapportagesoftware

Je hebt de juiste gegevens voor je nodig om zinvolle beslissingen te nemen voor je Team. Universele rapportagesoftware verzamelt gegevens van je bedrijf en presenteert deze op je executive dashboard, zodat je deze op een georganiseerde en grafische manier kunt bekijken.

Beslissingstools voor agile bedrijven

In dit e-book leer je hoe je werknemers uitrust om betere beslissingen te nemen, zodat je bedrijf uitdagingen effectiever kan bijsturen, aanpassen en aanpakken dan je concurrentie.

Krijg de inzichten