Stappenplan gebruik data om je problemen écht op te lossen
Ken je dat? Een bepaald onderwerp of hardnekkig probleem komt steeds terug binnen je organisatie. De discussies lopen hoog op, want iedereen heeft er een mening over. Toch blijken de aangedragen suggesties telkens niet de oplossing te zijn. Of misschien zijn ze het wel, maar weten we dat niet. Want niemand durft echt een knoop door te hakken. Laat data je dan helpen!
Geen suggestie, maar bewijs
Het is logisch dat we steeds meer data gaan gebruiken. Om te beginnen is er door de digitalisering veel meer data beschikbaar, die ook nog eens steeds gemakkelijker toegankelijk wordt. Ook de tools waarmee je data kunt ontsluiten, bewerken, analyseren en visualiseren worden steeds gebruiksvriendelijker en intuïtiever. Computers en techniek worden steeds sneller, waardoor data (near) real-time verwerkt en gevisualiseerd kan worden.
We gebruiken data dus niet meer alleen om het verleden te verklaren, maar ook om de toekomst te voorspellen en zelfs naar onze hand te zetten. Hierdoor wordt data het bewijs op basis waarvan je de knoop wél door durft te hakken.
Problemen oplossen met data
Data inzetten is dus ontzettend waardevol. Maar hoe doe je dat? Om succesvol data in te zetten is het belangrijk dat je de volgende zes stappen doorloopt.
Tip 1
Bepaal je doel
‘Zonder doel kun je niet scoren’ is en blijft een klassieke uitspraak. Toch is het 100% waar, want als je niet weet waar je (je) op moet richten, schiet je natuurlijk nooit raak. Neem daarom voldoende tijd voor de eerste stap, het bepalen van je doel en de bijbehorende Kritische Prestatie-indicatoren (KPI’s) .
Formuleer een probleemstelling of formuleer de vraag waar je het antwoord op zoekt. Wij raden aan om dat in een workshopvorm te doen, samen met anderen. Door met elkaar te discussiëren maak je de vraag steeds concreter.
Tip 2
Duik in de data
Om antwoord te geven op de vraag heb je data nodig. In deze stap zoek je uit welke data beschikbaar is. Dat kan van alles zijn. Cijfers en tekst, maar ook foto’s en video’s. Binnen je eigen organisatie is veel data beschikbaar, maar ook open data kunnen interessant zijn. Soms kom je erachter dat de data die je nodig hebt niet beschikbaar is. Dan moet je op zoek naar alternatieven, of een manier waarop die data wel verzameld worden.
Tip 3
Schoon data op
In de derde stap ga je daadwerkelijk aan de slag met de data. Van alle stappen besteed je de meeste tijd en moeite aan het opschonen en testen van data.
Een simpel voorbeeld. Je wilt databronnen combineren, omdat gegevens uit beide bronnen je kunnen helpen antwoord te vinden op de vraag. Vrijwel nooit kun je deze data zo maar op één hoop gooien. De weergave is bijvoorbeeld net iets anders, of de metadata is net verschillend. Het kost veel tijd om data ‘passend’ te maken. Toch is dit de allerbelangrijkste stap, want alleen dan is je uiteindelijke uitkomst betrouwbaar.
Tip 4
Tijd voor de analyse
Probleemstelling check? Data check? Analyseren maar! Op basis van allerlei technieken gebruik je de data om antwoord te vinden op je vraag. Afhankelijk van de vraag en data kan dat een handmatig proces zijn. Bijvoorbeeld als je op zoek gaat naar de redenen waarom de omzet in een bepaalde maand lager is. Wordt dat veroorzaakt door een bepaalde regio? Of werd een product die maand veel minder verkocht?
Een andere mogelijkheid is de inzet van verschillende data science technieken, waarmee je verbanden tussen data vindt. Voorbeelden van deze technieken zijn:
- Classificatie
- Regressie
- Clustering
Of je bouwt een voorspellend model, waarmee je op basis van data uitspraken kan doen over wat er in de toekomst gaat gebeuren.
Tip 5
Zet analyse om naar informatie
Het doel van Business intelligence is grote hoeveelheden data omzetten naar informatie. Met informatie heb je inzicht en op basis daarvan kun je beslissingen nemen.
Een voorbeeld van omzetten naar informatie is een dashboard. Een dashboard vertelt je namelijk hoe je er echt voorstaat. Een goed dashboard bevat relevante informatie, die je in één oogopslag tot je kunt nemen. Om wat je ziet te begrijpen, is een goed dashboard interactief. Zo kun je bijvoorbeeld filteren en doorklikken om de onderliggende gegevens te bekijken.
Meer weten over hoe je een goed dashboard maakt? Lees dan ons artikel 11 tips voor een goed data dashboard.
Tip 6
Presenteer de uitkomsten
Niet iedereen in de organisatie is toch ‘tech-savvy’ of ‘datadriven’ als jij. Daarom presenteren analisten vaak de uitkomsten aan de eindgebruikers, het management of de directie. Daarom is het belangrijk dat je je doelgroep kent én de probleemstelling in je achterhoofd houdt. Hoe je de analyse precies hebt gedaan is van minder belang (tenminste, je toehoorders vinden dat waarschijnlijk een stuk minder interessant dan de uitkomsten zelf). Veel belangrijker is dat je de boodschap op een goede manier overbrengt, liefst zo visueel mogelijk en in een taal die de doelgroep begrijpt.
Van start met Datagedreven Werken en Dashboarding
Alle begin is moeilijk, dat weten wij ook. Daarom schrijven we deze reeks artikelen over datagedreven werken en dashboarding. Je leest ze allemaal op onze website. Of volg ons op LinkedIn, dan ben je als eerste op de hoogte van nieuwe artikelen.
Heb je hulp nodig bij een vliegende start? Neem dan even contact met ons op. We helpen je graag.