Data Coaching

Algemeen
Organisaties halen te weinig uit data. Ze vergaren en gebruiken data veelal (bijna) alleen in hun operationele processen. Wel krijgen organisaties steeds meer in beeld dat data in hun organisatie voor veel meer gebruikt kunnen worden dan alleen om de operationele processen op gang te houden. Willen organisaties meer uit data halen, dan zijn er vele mogelijkheden. Data kunnen voor van alles gebruikt worden:
  • het ontwikkelen van new business initiatives / creating new business gebruik makend van reeds aanwezige data
  • werken aan business process redesign. Hiervoor zijn naast het zicht op de structuur van de data ook procesmodellen en interactiemodellen nodig
  • zoeken naar mogelijkheden voor innovatie op basis van de mogelijkheden die data bieden (zie ook de innovatie aanpak van ADVICOM)
  • business intelligence, big data toepassen met data warehouse technologie en data lake technologie
  • het ontwikkelen van beleid rondom het applicatielandschap
  • business alignment en data management; vanuit data het overzicht hebben op de aansluiting met de operationele processen
Hiermee kunnen organisaties, afhankelijk van wat voor hen van belang is, van alles bereiken. Voorbeelden hiervan zijn Ďoperational excellenceí, lagere kosten, nieuwe producten of diensten, niet achterop raken ten opzichte van concurrenten, nieuwe werkwijzen die voor de klant een beter product opleveren dus hogere klanttevredenheid wat ook weer ten voordele is van de concurrentiepositie. Waarvoor ze zullen kiezen is afhankelijk van de mogelijkheden die hun specifieke data opleveren. Welke mogelijkheden dat zijn, zal onderzocht moeten worden aan de hand van een inventarisatie van de data.

Structuur van de data moet bekend zijn
Wat je met data kunt doen wordt sterk beÔnvloed door hoe correct, up to date (samen wel aangeduid als accuraat) en volledig de data zijn. Voor welk doel je de data ook wilt inzetten, de structuur van de data moet voor de organisatie als geheel in beeld worden gebracht, los van de applicaties. Dit laatste is belangrijk omdat de structuur die in een bepaalde applicatie gebruikt wordt kan afwijken van hoe er vanuit de organisatie als geheel tegen aangekeken wordt. Voor de betreffende applicatie hoeft dat geen probleem te zijn, maar wanneer er meer applicaties zijn die zich met dezelfde data bezig houden kan ieder van deze applicaties een verschillende structuur aanhouden voor dezelfde data.
Een structuur die vanuit de organisatie als geheel is opgesteld maakt het mogelijk om te beoordelen hoe de data van de verschillende applicaties op elkaar aansluiten. Op basis hiervan kunnen keuzes gemaakt worden met betrekking tot de aansluiting tussen deze applicaties. Dit geldt ook voor business intelligence applicaties.

Niet alleen de structuur van de data, ook de logistiek
Behalve de structuur van de data zijn er ook allerlei andere zaken die in beeld moeten komen: logistiek van de data, hoe stromen data de organisatie binnen en hoe stromen ze door de organisatie heen. Wat is de authentieke bron voor de data. Hoe worden de data verwerkt, en is dat betrouwbaar. Waar slaan we allemaal data op in de organisatie.

Opstellen datamodel
Voor het opstellen van een datamodel voor de organisatie als geheel moet een overzicht worden gemaakt van de gebieden die in de operatie van de organisatie relevant zijn. Per gebied kan een datamodel worden ontwikkeld. Hiervoor moet gekeken worden naar de organisatie los van de informatiesystemen. Welke objecten zijn er. Welke eigenschappen hebben die. Welke processen zijn er. Welke workflows zijn relevant voor de organisatie. De organisatie beschouwen als (reŽel) systeem, gezien zoals de organisatie in werkelijkheid is. De informatie die nodig is voor het in stand houden van de processen en workflows worden afgebeeld in een datamodel. De datamodellen die zo voor de gebieden in beeld komen moeten samengebracht worden in een totaal datamodel. Bij het samenbrengen zullen er (vaak moeilijke) keuzes gemaakt worden rondom definities en rondom welke entiteittypen gebruikt worden.
Het totale datamodel hoeft hierbij niet in detail uitgewerkt te zijn om al van nut te zijn. Een eerste verkenning geeft vaak al veel inzicht en kan al gebruikt worden voor het bovenstaande.

Coaching
Voor medewerkers in de staande organisatie van een organisatie is het lastig om te werken aan het opstellen van de structuur van de data. Toch zijn zij door hun grote kennis van de organisatie onmisbaar bij het opstellen van de structuur. Ze zullen hierbij een grote rol hebben. Mogelijk wordt er zelfs voor gekozen hen het datamodel zelf op te laten stellen.
Deze medewerkers moeten gecoacht worden. Dit kan bestaan uit korte workshops over datamodelleren en coachen bij het ontwikkelen van de modellen. De coach zal naast de projectleider hierin het voortouw nemen, en helpen:
  • de gebieden aan te duiden
  • de taken over personen te verdelen
  • de voortgang te bewaken
  • de modellen waar nodig te corrigeren
  • de modellen samen te voegen
  • eventuele discussies te leiden bij het samenvoegen
De coach moet uitgebreide kennis en vaardigheid hebben op het gebied van datamodellering, data management, processen, business process redesign, business intelligence, en innovatie.

Wat kan ADVICOM doen
Wij kunnen, met onze achtergrond op het gebied van het in kaart brengen van de in een organisatie beschikbare data, van alles doen:
  • personeel coachen en opleiden
  • overall datamodel (helpen) ontwikkelen (vooral het goed krijgen van het model zou ons werk moeten zijn)
  • aansluiting van het datamodel op de applicaties tegen het licht houden en uitzoeken of hieruit problemen voortvloeien. Sluiten de vergaarde data wel goed aan bij de processen. Is de juiste data niet voorhanden of wordt er te veel vergaard. Is er genoeg aandacht voor administratieve organisatie aspecten bij het juist en volledig krijgen van de data. Is het wel mogelijk data juist en correct te vergaren op de bestaande manier of moeten er wijzigingen doorgevoerd worden
  • kansen voor business intelligence (helpen) duiden, uitwerken hoe de data hiervoor vergaard kan worden
  • helpen de data aanlevering naar business intelligence applicaties op orde te krijgen
  • helpen bij het zoeken van innovaties gebaseerd op het anders dan wel uitgebreider omgaan met de in de organisatie vergaarde data. Dit zou kunnen leiden tot nieuwe business initiatieven. Ook zal hierbij business intelligence in veel gevallen een hulpmiddel zijn
  • helpen nieuwe business te creŽren die op basis van de data mogelijk is. De nieuwe business hoeft niet via business intelligence te ontstaan. Het kan om hele eenvoudige dingen gaan, die tot dan toe niet mogelijk waren, zoals het verkopen van informatie die in de data verscholen zit
  • helpen op allerlei terreinen beleid te ontwikkelen, met name waar dit impact heeft op de te vergaren data