Wat is ‘datagedreven’ werken?

Waarom je – nu meer dan ooit – moet overwegen om een datagedreven bedrijf te worden…

De economie digitaliseert in een ongelooflijk rap tempo. Of je het nu leuk vinden of niet, en of je nu voorbereid bent of niet, als ondernemer ben je gedwongen ervoor te zorgen dat je bedrijf blijft draaien in tijden dat er vanuit de overheid wordt bepaald dat er periodes ’thuis’ gewerkt moet worden. Voor de meeste ondernemers betekent dit dat je in een sneller tempo meedoet aan de digitale revolutie dan het tempo dat je kende in de comfortzone van vóór de corona crisis.

Het goede nieuws? De digitalisering van jouw bedrijf biedt de mogelijkheid om meer datagedreven te worden. Elke MKB’er kan zich aanpassen aan het nieuwe tijdperk en deze verandering naar een meer datagedreven manier van werken kost minder dan ooit tevoren! In deze blogpost wagen we een poging om jou uit te leggen wat de term ‘data gedreven’ volgens ons inhoudt.

Datagedreven, wat is dat?

Voordat jij zelf aan de slag gaat om je bedrijf meer datagedreven in te richten is het belangrijk om te begrijpen wat datagedreven werken betekent. Wij hebben het als volgt gedefinieerd:

“Een datagedreven bedrijf is een bedrijf dat gegevens verzamelt en verwerkt om tot bruikbare inzichten te komen en deze inzichten gebruikt om betere beslissingen te nemen.”

Het idee van datagedreven werken is dus eigenlijk dat jij als ondernemer door gebruik te maken van data, meer weet en leert over jouw bedrijf en daardoor betere besluiten kunt nemen.

De flow van datagedreven werken

Om de flow waarin datagedreven bedrijven werken beter te begrijpen is het belangrijk om te snappen wat we bedoelen met termen als “data”, “informatie” en “kennis”[i]. Data (of gegevens) is de input die meetbaar is (d.w.z. verkochte artikelen, productiekosten, tijd besteed aan het uitvoeren van een bepaalde taak); Informatie is de verklaring van wat deze gegevens hebben gemeten (d.w.z. dat er gisteren meer items zijn verkocht dan de dag ervoor; de productiekosten stijgen; er relatief meer tijd wordt besteed aan taak A dan aan taak B); en Kennis betreft de gedachten van een individu over wat ‘waar’ is of wat er ‘echt’ gebeurd in het bedrijf (d.w.z. we hebben gisteren meer items verkocht omdat we meer in de verkoop hebben geïnvesteerd). ‘Kennis’ kan dus gebaseerd zijn op harde data of op ervaring en gevoel van de ondernemer. Kennis is het stukje waar jij als ondernemer de data gedreven informatie tot je neemt en er kaas van maakt. Hier beslis jij welke actie je gaat ondernemen, of je dingen misschien anders moet gaan inrichten, of dat de normale gang van zaken effectief is.

Figuur 1. Werkflow van een datagedreven onderneming

Figuur 1 illustreert de ideale workflow van hoe gegevens leiden tot informatie, die wordt meegenomen in de kennis van beslissers, wat leidt tot bepaalde (operationele) actie. In de bovenstaande illustratie geven de groene pijlen aan welke actie vereist is om tot de volgende stap in de flow te komen.

Hoe werkt jouw bedrijf met data?

Elk bedrijf – hoe digitaal ze ook zijn – verzamelt zijn eigen gegevens en wordt blootgesteld aan gegevens die worden gegenereerd door hun operationele processen. Dit betekent niet dat alle organisaties worden gedreven door data in hun besluitvorming en operationele activiteiten. Bedrijven verschillen in de mate waarin ze: a) hun gegevens verzamelen; b) gegevens schoonmaken om inzichtelijke informatie te verkrijgen; c) beoordelen of deze op data gebaseerde informatie invloed zou moeten hebben op hun individuele kennisbasis en; d) of de manier waarop datagedreven inzichten zorgen voor verandering of een impact hebben op de operationele activiteiten.

Een voorbeeld van data binnen een MKB onderneming

Een eenvoudig voorbeeld dat op alle bedrijven van toepassing is, betreft de financiële gegevens: een bakkerij die zijn brood en gebak verkoopt, slaat deze gegevens op in een kassasysteem (of misschien zelfs op papieren bonnen); deze gegevens worden naar de accountant gebracht die de gegevens in een begrijpelijk en informatief formaat plaatst; de accountant deelt zijn inzichten en voedt daarmee de kennisbasis van de bakker; de bakker beslist op zijn beurt of de operationele activiteiten aangepast moeten worden of kunnen blijven zoals ze waren.

In de praktijk laten de meeste MKB’ers het proces van het verzamelen of opschonen van gegevens achterwege en laten ze zowel hun ‘onderbuikgevoel’ als de manier waarop ze in het verleden hebben gewerkt de belangrijkste drijfveren zijn in hun besluitvormingsproces. Het is voor een MKB’er zeer herkenbaar om in het licht van bovenstaand voorbeeld “een goed gesprek” te hebben met de accountant, maar eenmaal teruggekomen bij de bakkerij zorgen de operationele activiteiten ervoor dat de opgedane kennis leidt tot handelen in “een later stadium”, aangezien de dagelijkse “brandjes” eerst nog geblust moeten worden.

Figuur 2. Meest gebruiktelijke werkflow voor MKB’ers.

Datagedreven werken is een hulpmiddel, geen doel opzich

Let op: wij beweren op geen enkele manier dat het onderbuikgevoel van een ondernemer geen goede bron kan zijn voor besluitvoering. Om waarde te creëren met een meer datagedreven manier van werken, is het belangrijk om de datagedreven inzichten als extra input en dus hulpmiddel te gebruiken bovenop de kennis en ervaring die je als ondernemer al hebt opgebouwd. In het hedendaagse digitale tijdperk, is het veel gemakkelijker om gegevens een bron van input te laten zijn bovenop het onderbuikgevoel van jou als ondernemer voor het maken van jouw beslissingen. De datagedreven inzichten in combinatie met jouw eigen kennis en ervaring als ondernemer, geven je net dat kleine voorsprongetje op de competitie en op jouw bedrijfsvoering van voorheen.

Zelf aan de slag om een meer datagedreven bedrijf te worden?

Wil jij met jouw bedrijf waarde creëren met behulp van datagedreven inzichten? Ben jij benieuwd op welke manier de data binnen jouw bedrijf als ondersteuning kan dienen in de beslissingen die jij maakt? Stuur ons dan even een berichtje, wij vinden het leuk om samen met jullie te sparren over de mogelijkheden binnen jouw bedrijf!

[i] Zins, C. (2007). Conceptual approaches for defining data, information, and knowledge. Journal of the American society for information science and technology, 58(4), 479-493.