Wat is data-gedreven besluitvorming?
Data-gedreven besluitvorming is het proces waarbij data wordt gebruikt om zakelijke beslissingen te onderbouwen en te sturen. Het omvat het verzamelen, analyseren en interpreteren van data om inzichten te verkrijgen die strategische acties aanjagen.
Deze aanpak stelt bedrijven in staat om af te stappen van beslissingen op basis van alleen intuïtie of ervaring, en in plaats daarvan ook te vertrouwen op bedrijfsdata.
Het proces van data-gedreven besluitvorming
De implementatie hiervan vereist een systematische aanpak en een cultuurverandering binnen de organisatie.
Om dit proces in je organisatie te starten, volg je deze stappen:
Stap 1: Zakelijke doelstellingen bepalen
Bepaal eerst specifieke bedrijfsdoelstellingen die aansluiten bij de overkoepelende doelen van je bedrijf. Deze stap helpt je bepalen welk soort data je nodig hebt en hoe die verzameld moet worden.
Elke afdeling heeft andere doelstellingen, en dat beïnvloedt welke data nodig is.
Bijvoorbeeld:
- Marketing kan data nodig hebben over klantgedrag en demografie om targeting en conversies te verbeteren.
- Sales kan data nodig hebben over productprestaties om bestsellers te identificeren en beter onderbouwde beslissingen te nemen over voorraadbeheer.
- Operations kan data nodig hebben over productiviteit om verbeterpunten te vinden en processen te optimaliseren.
Stap 2: Relevante data verzamelen
Na het bepalen van de doelstellingen is de volgende stap het verzamelen van relevante data. Dit omvat zowel interne als externe databronnen.
Interne data kan worden verzameld binnen de organisatie via tools zoals customer relationship management (CRM)-systemen, enterprise resource planning (ERP)-systemen en financiële software.
Externe data kan worden verkregen uit marktonderzoeksrapporten, socialmedia-analytics of andere branchebenchmarks.
Mijn kijk hierop:
Als het verzamelen van data lastig is, zoek dan altijd eerst naar manieren om het proces te automatiseren voordat het buiten je macht groeit. Je kunt ook overwegen om dataverzameling uit te besteden aan gespecialiseerde bureaus.
Stap 3: Data analyseren
Zodra de data is verzameld, moet deze worden geanalyseerd om inzichten te verkrijgen. Dit omvat technieken zoals statistische analyse, datamining en voorspellende modellering om patronen en trends te identificeren.
Het doel van data-analyse is om ruwe data om te zetten in bruikbare informatie die besluitvorming stuurt.
Om je bedrijf in staat te stellen data te analyseren, heb je enkele basis data-analysesoftware nodig, zoals:
- Spreadsheets zoals Microsoft Excel, Google Sheets
- Programmeertalen zoals Python, R, SQL
- Datavisualisatiesoftware zoals Tableau, Power BI
Dit zijn enkele van de gebruikelijke tools van data-analisten, data scientists en data engineers.
Voor verdere analyse kun je dieper verkennen met machine learning en data science.
Hier is een korte samenvatting van wat data science is:
DataCamp's data-science-spiekbriefje voor business leaders
Voor niet-technische medewerkers heb je no-code tools nodig die gebruiksvriendelijker zijn, zoals:
Wil je personeel data-ready maken? Laat je medewerkers/partners nieuwe skills opdoen met DataCamp for Business, waar topvaardigheden en -tools worden afgestemd op de behoeften van jouw organisatie. Dit omvat onbeperkte toegang tot onze volledige catalogus, inclusief onze beste cursussen voor Python, SQL, R, Tableau, Power BI, Alteryx, Azure en ChatGPT.
CTA: Vraag hier je demo aan.
Stap 4: Beslissingen nemen op basis van data
Na de analyse is de volgende stap om deze inzichten te gebruiken voor onderbouwde beslissingen. De data wordt vaak in een dashboard gepresenteerd om de context van de analyse beter te begrijpen.
Voor betere zakelijke beslissingen heb je een goede combinatie nodig van zakelijk inzicht en betrouwbare data-analyse.
Zoals beschreven in deze quote hieronder:
“Data is een hulpmiddel om intuïtie te versterken.” — Hilary Mason, data scientist en oprichter van Fast Forward Labs
Als bijvoorbeeld een trendlijn een daling in klanttevredenheid in de tijd laat zien, kan dat het bedrijf ertoe aanzetten mogelijke oorzaken te onderzoeken en verbeteringen door te voeren om klanten te behouden.
Andere mogelijke acties zijn het wijzigen van strategieën, het heralloceren van middelen of het implementeren van nieuwe processen.
Voordelen van data-gedreven beslissingen
Om echt te begrijpen hoe impactvol het gebruik van data bij besluitvorming is, moeten we de meest voorkomende voordelen verkennen.
Dit zijn enkele belangrijke pluspunten:
- Betere nauwkeurigheid: Data-gedreven beslissingen zijn gebaseerd op feiten in plaats van aannames of onderbuikgevoel. Dit leidt tot nauwkeurigere voorspellingen en betere resultaten. In combinatie met zakelijke kennis geven deze inzichten een helder beeld van de gezondheid van je bedrijf.
- Meer efficiëntie: Door data te analyseren kunnen bedrijven inefficiënties in hun processen blootleggen en stappen zetten om operaties te stroomlijnen. Dit kan aanzienlijke kostenbesparingen en hogere productiviteit opleveren.
- Bescherming tegen menselijke bias: Een evidence-based aanpak bij grote beslissingen helpt menselijke vooroordelen en biases te doorbreken. Data maakt objectieve besluitvorming mogelijk, wat tot eerlijkere uitkomsten leidt.
- Maakt proactieve beslissingen mogelijk: Business analytics kan vroeg trends en patronen signaleren. Dit maakt proactieve in plaats van reactieve besluitvorming mogelijk, wat bedrijven een concurrentievoordeel geeft.
Voorbeelden van data-gedreven besluitvorming
Al deze voordelen hebben organisaties enorm veel waarde opgeleverd, in het bedrijfsleven, in het onderwijs en zelfs in de zorg.
Hieronder enkele voorbeelden van hoe succesvolle implementatie van een data-gedreven aanpak tot verbeteringen heeft geleid.
Business
In het bedrijfsleven staat Walmart erom bekend data te gebruiken die is verzameld uit de online en in-store activiteiten van hun klanten. Deze data wordt vervolgens geanalyseerd om hun klantenbestand beter te begrijpen. Zo werd een actie ingezet om gepersonaliseerde winkelervaringen te creëren.
Wanneer bijvoorbeeld een aankoop is gedaan, worden andere relevante producten aanbevolen voor een meer persoonlijke ervaring.
Walmart-medewerkers krijgen ook een gedeeld dashboard om aankopen te beoordelen tegenover demografie en gedrag om aankoop patronen te vinden. Dit zijn uitstekende voorbeelden van een data-gedreven aanpak van besluitvorming.
Onderwijs
Een studie werd in 2022 gepubliceerd door het Massachusetts Institute of Technology en de University of California in Los Angeles, en liet zien dat het hoger onderwijs achterloopt op het bedrijfsleven, de industrie en de overheid in de poging om data-gedreven besluitvorming te implementeren.
Volgens een Chronicle-enquête onder onderwijsbestuurders uit 2023, zegt 97 procent van de instellingen dat ze data en analytics beter moeten inzetten bij besluitvorming, terwijl slechts 51% van de ondervraagde instellingen nieuw personeel aanneemt met de nadruk op data-analysevaardigheden.
Toch blijft de onderwijswereld niet achter in het benutten van deze grote datapotentie.
Laurel Public Schools in Montana heeft een data-gedreven aanpak ingevoerd om de leesvaardigheid van leerlingen te verhogen. In samenwerking met Regional Educational Labs (RELL) Northwest, ontwikkelden de leiderschapsteams voor leesvaardigheid in Laurel een rubric om eerder onopgemerkte didactische knelpunten te signaleren.
Zonder het rubric-systeem om essentiële data te verzamelen over lesmethoden, leerlingresultaten en feedback van docenten, zou het team moeite hebben gehad om verbeterpunten te identificeren.
Zorg
Voorbeeld van een zorgdashboard
De zorgsector behoort tot de traagst groeiende sectoren op het gebied van dataverzameling en -analyse. Maar met technologische vooruitgang en meer tools voor het verzamelen van bruikbare data is data-gedreven besluitvorming een essentieel onderdeel geworden van betere zorg en uitkomsten voor patiënten.
Zo werd op de spoedeisende hulp (SEH) van een ziekenhuis in New York een realtime voorspellend model gebruikt voor personeelsplanning. Daarbij werden historische gegevens geanalyseerd. Het resultaat was dat onderbezetting of overbelasting van personeel op de SEH werd voorkomen. We verkennen hoe AI in de zorg het landschap verandert in een apart artikel.
Uitdagingen bij adoptie en hoe deze te overwinnen
Hoewel de voordelen van data-gedreven besluitvorming duidelijk zijn, is de implementatie ervan niet zonder uitdagingen.
Dit zijn enkele mogelijke hindernissen waar je rekening mee moet houden:
- Kwaliteitsproblemen met data: De nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van je beslissingen hangt af van de kwaliteit van je data. Onvolledige, verouderde of onjuiste data kan tot foutieve conclusies leiden.
- Privacy- en beveiligingszorgen: Met de groeiende aandacht voor gegevensbeschermingsregels zoals de AVG moeten bedrijven ervoor zorgen dat ze data ethisch en veilig verzamelen en gebruiken.
- Weerstand tegen verandering: Overstappen van intuïtie-gedreven naar data-gedreven besluitvorming kan een grote cultuurverandering zijn. Sommige medewerkers kunnen deze overgang afwijzen en liever vertrouwen op ervaring en instinct.
Zoals we zagen in het State of Data & AI Literacy Report 2024, gaf slechts 35% van de door ons ondervraagde business leaders aan dat hun organisatie datatraining aanbiedt aan alle medewerkers. Zo'n statistiek laat zien hoe de adoptie van data-gedreven besluitvorming kan worden belemmerd door onvoldoende training.
Statistieken uit het State of Data & AI Literacy Report
Toekomsttrends
Naarmate technologie zich verder ontwikkelt, zal data-gedreven besluitvorming in steeds meer sectoren de norm worden.
Dit zijn enkele mogelijke toekomsttrends op dit gebied:
- Meer inzet van artificial intelligence (AI) en machine learning (ML): Omdat AI steeds geavanceerder wordt, kan het een grote rol spelen in het analyseren van enorme hoeveelheden data en het sneller herkennen van patronen dan mensen.
- Focus op realtime analytics: Omdat bedrijven sneller besluiten willen nemen, komt er meer nadruk te liggen op realtime-analyse. Dat betekent investeren in tools en technologieën die snelle data-analyse mogelijk maken.
- Grotere nadruk op transparantie: Nu consumenten zich steeds bewuster zijn van het belang van hun persoonsgegevens, zullen bedrijven transparantie in dataverzameling en -gebruik moeten prioriteren.
- Vraag naar betere datainfrastructuur: Met de toenemende behoefte aan data voor besluitvorming zal de vraag naar betere datainfrastructuur en -beheersystemen groeien om de omvang en complexiteit van data aan te kunnen.
Slotgedachten
We hebben gezien hoe data-gedreven besluitvorming het gebruik van data omvat om zakelijke beslissingen te onderbouwen en te sturen. Het is een krachtig instrument dat operaties in allerlei sectoren aanzienlijk kan verbeteren.
Ondanks uitdagingen zoals datakwaliteit en culturele weerstand, zijn het stimuleren van een datagedreven cultuur en investeren in robuuste datainfrastructuur cruciaal. Toekomsttrends zoals AI-integratie en realtime analytics zullen besluitvorming verder versterken, waardoor het belangrijk is dat organisaties vandaag investeren in reskilling en upskilling.
Rust je team uit met de nodige skills via DataCamp for Business. Plan vandaag nog een demo en stuur het succes van je organisatie met goed onderbouwde, strategische beslissingen.
