Focus op de kraan en het sanitair

Vergeet niet om voortdurend de honger naar bedrijfsresultaten aan te spreken
Dit is het derde en laatste deel van onze blogserie over de belangrijkste benaderingen voor het ontwerpen van succesvolle Data to Value journeys. In deel 2 bespraken we hoe belangrijk het is dat data- en bedrijfsmensen samen tijd besteden aan het expliciet definiëren en prioriteren van datawaardekansen. Door dit te doen worden abstracte datawaarde-termen tastbaar gemaakt en bruggen gebouwd van vereiste bedrijfsmogelijkheden naar datamogelijkheden. Er ontstaat een gezamenlijk begrip van welke datamogelijkheden nodig zijn; inclusief de typische en voor businessmensen soms ongemakkelijke waarheid dat ook vervelende fundamentele mogelijkheden bedrijfsbrede, dus ook zakelijke, aandacht vereisen.

In deze blog bespreken we het belang van het voortdurend inspelen op de vraag naar bedrijfsresultaten door de dataproducten te leveren die de business nodig heeft en tegelijkertijd te werken aan een verbeterde Data Foundation.

De gevolgen van het niet vinden van de juiste balans
Het is waarschijnlijk het makkelijkst om de juiste balans te definiëren vanuit het perspectief van onbalans.

• Als je je budget en inspanningen te veel richt op Data Value Delivery, eindig je met dataproducten die niet aan de eisen voldoen; niet voldoen aan regelgeving, niet geïntegreerd kunnen worden in je architectuur, niet schaalbaar zijn voor productiegebruik, onvoldoende nauwkeurige inzichten bieden, enzovoort. Geweldige experimenten in een donkere en koude kelder die nooit het daglicht zullen zien.
• Als je te veel nadruk legt op Data Foundation, zul je uiteindelijk langdurig en kostbaar werk moeten doen zonder impact te hebben op de business. Je besteedt veel tijd en budget zonder zichtbare impact, je verliest het momentum, de business verliest zijn focus en beperkt zijn bijdrage, executives worden ongeduldig en uiteindelijk wordt de stekker eruit getrokken.

Om het in iets andere woorden te zeggen: zonder sanitair (Data Foundation) stroomt er geen water uit de kraan (Data Value Delivery). Het eindeloos repareren van lekken in je sanitair zonder de kraan open te draaien zal de dorst naar waarde van je organisatie niet lessen en je data-initiatieven zullen uiteindelijk ten onder gaan.

Op basis van onze ervaringen in het werken met veel organisaties kunnen we met een gerust hart stellen dat het creëren van dit bewustzijn al een grote stap voorwaarts is. De volgende stap is om je data-activiteiten en uitgaven langs deze lijnen te structureren. Dit vergemakkelijkt een constructieve dialoog en bewuste beslissingen waarbij standpunten worden begrepen en overwogen.

Mogelijkheden voor gegevenswaarde zijn uw leidende ster
De vraag waar precies de juiste balans ligt voor een organisatie is veel moeilijker te beantwoorden. U kunt voortbouwen op uw gedetailleerde en geprioriteerde definitie van gegevenswaardekansen; deze moeten uw beslissingen sturen. Hieronder hebben we een aantal voorbeelden opgesomd van recente overwegingen bij onze klanten

• Hebben we een capaciteit voor machinaal leren nodig als we ons richten op het gebruik van marktstandaardsystemen voor al onze bedrijfsactiviteiten, behalve voor productontwikkeling? Moeten we ons beperken tot een klein aantal geavanceerde analysemogelijkheden in dit bedrijfsdomein?
• Hebben we een selfservicevoorziening voor de hele organisatie nodig als alleen van de technische en financiële afdelingen wordt verwacht dat ze deze gebruiken? Moeten we ons dan richten op het catalogiseren van alleen de datadomeinen die engineering en financiën intensief gebruiken?
• Moeten we ons, gezien het feit dat we met verkooppartners werken, eerst en vooral richten op gegevensinteroperabiliteit in dat datadomein?
• Wat zijn, op basis van onze bedrijfsrisico’s, onze kritieke data-elementen en moeten we ons daar eerst op richten voor datakwaliteitsmaatregelen? Moeten we eerst het datadomein aanpakken waartoe de meeste CDE’s behoren?
• Moeten we ons echt richten op continue bewaking van datakwaliteit als we data alleen gebruiken voor beschrijvende rapporten die aanwijzingen bevatten voor onze verkopers?

Maak een overzicht van vereiste capaciteiten per mogelijkheid en consolideer dit. Neem de dimensie datadomein op in analyses om een gerichte en/of gefaseerde implementatie mogelijk te maken. Stel jezelf de vraag of gefaseerde data product releases zinvol zijn; kunnen we op korte termijn een 80% oplossing leveren om later een verbeterde oplossing te leveren? En waar is dit niet zinvol, bijvoorbeeld vanwege het risico op het presenteren van misleidende of onjuiste inzichten.

Hieronder vindt u een illustratief voorbeeld waarbij gebruik wordt gemaakt van een op DAMA DMBok gebaseerd raamwerk voor gegevensbeheercapaciteit.

Als je eenmaal een duidelijk beeld hebt van je doelmogelijkheden, kun je de delta tussen je huidige en je doel gaan meten en op basis daarvan bepalen welke inspanning waar nodig is. Waar moet ik het loodgieterswerk repareren en op welke business thirst moet ik me als eerste richten? Deel de overwegingen en opties met gebruikers en stel samen de implementatie roadmap op.

Word geen moderne Don Quichot
Samengevat stelt Anderson MacGyver de volgende benaderingen voor om succesvolle Data to Value journeys te ontwerpen

1. Neem een bedrijfswaardegerichte aanpak
2. Gebruik data value opportunities als brug tussen bedrijfsdoelen en datamogelijkheden
3. Besteed tijd aan het expliciet maken van datawaardekansen en stel altijd prioriteiten
4. Spreek over de noodzaak van fundamentele verbeteringen, maar relateer deze altijd aan de data value opportunities
5. Prioriteiten voor datawaardekansen bepalen de prioritering van je datamogelijkheden
6. Beoordeel zorgvuldig welke datamogelijkheden u echt nodig hebt en welke u niet nodig hebt om de geprioriteerde datawaardekansen te kunnen aanpakken
7. Overweeg tussentijdse releases en selectieve implementaties per datadomein om resultaten op kortere termijn te kunnen leveren.