Een goede strategie: de sleutel tot succes

Hoe maak je echt impact met data en AI? Dit vraagstuk staat centraal in deze reeks artikelen waarin ik inzichten deel en hoop in gesprek te gaan met mijn netwerk. In een tijd waarin uitdagingen zoals vergrijzing, stijgende kosten en krapte op de arbeidsmarkt toenemen, geloof ik dat data en AI-oplossingen de sleutel zijn tot blijvende maatschappelijke impact. In dit artikel bespreek ik de basis voor succes: een sterke datastrategie. Wat is het, waarom kun je niet zonder, en hoe pak je het aan?

Waarom een datastrategie cruciaal is

Veel organisaties springen enthousiast op de trein van data-gedreven werken en AI. Daarbij zien we twee richtingen: investeren in complexe maatwerkplatformen of de keuze voor goedkopere standaardoplossingen. Beide routes hebben hun voor- en nadelen. Maatwerkoplossingen zijn prijzig, maar toekomstbestendig. Standaardoplossingen zijn snel en goedkoop, maar beperken je op termijn.

Wat de keuze ook is, zonder goede basis profiteer je niet optimaal van je investering. Een goede datastrategie biedt uitkomst. Het stelt je in staat om zowel nu concrete resultaten te boeken als ook in de toekomst de vruchten te blijven plukken.

Organisatie, mens en techniek in balans

Een succesvolle datastrategie draait om balans tussen de volgende drie invalshoeken:

1. Organisatie: Wat zijn de missie, visie en doelstellingen? Welke uitdagingen spelen er? En hoe kan data bijdragen aan oplossingen?
2. Mens: Wie zijn de stakeholders en eindgebruikers? Hoe werken zij, wat hebben ze nodig, en hoe volwassen is de organisatie op het gebied van data? Dit is essentieel voor adoptie.
3. Techniek: Wat is nodig qua data-architectuur, bronsystemen, privacy, security, en datamanagement om de juiste datastromen te faciliteren?

Risico’s van het ontbreken van een datastrategie

We zien nog altijd veel organisaties die ‘gewoon beginnen’. Zonder datastrategie ontstaan al snel problemen, vaak al tijdens de implementatie van technische oplossingen. En sterker nog: zonder datastrategie mis je cruciale kansen en loop je het risico achterop te raken. Eerder schreef ik al dat nu beginnen cruciaal is. Dit zijn de meest voorkomende risico’s die je kunt voorkomen met een duidelijke strategie:

• Waarborg privacy en beveiliging: zonder goede strategie loop je risico op datalekken, compliancy issues en mogelijk imagoschade
• Optimaliseer processen: zonder coördinatie lopen processen vast, ontstaat verspilling van tijd, middelen en energie, en blijven verbeterkansen onbenut
• Verhoog datakwaliteit: voorkom versnippering van data door te investeren in samenhang en betrouwbaarheid
• Focus investeringen: vermijd ongecoördineerde uitgaven door te prioriteren op basis van langetermijndoelen
• Vergroot betrokkenheid: zonder draagvlak en duidelijke richtlijnen blijf je hangen in weerstand, lage adoptie en gemiste kansen

Aanpak van een datastrategie

Een goede datastrategie heb je echter niet zomaar. Dat vergt een gerichte aanpak om de kernthema’s voldoende aandacht te kunnen geven. Het formuleren van een datastrategie die inspireert, breed gedragen wordt en uitvoerbaar is, vereist onder meer:

• Betrekken van sleutelfiguren: zorg dat belangrijke stakeholders van begin af aan meedenken
• Voer een grondige analyse uit van de huidige situatie: begrijp waar je organisatie staat in termen van datavolwassenheid, infrastructuur en doelen
• Inzet van creatieve werkvormen: dit helpt bij het scherpstellen van visie en doelen
• Creëer een gezamenlijke visie voor de toekomst: zet samen met stakeholders een inspirerend beeld neer van wat mogelijk is met data & AI, en gebruik dit als leidraad
• Focus op resultaat voor de korte termijn: concrete uitkomsten verhogen draagvlak en energie

Bouwstenen van een datastrategie

Met behulp van bovenstaande aanpak is het van belang aandacht te hebben voor de volgende thema’s om een goede strategie te formuleren:

1. Business drivers: missie, visie, strategie, uitdagingen en doelstellingen
2. Governance & organisatie: stakeholders, gebruikers, rollen, verantwoordelijkheden, en de contouren van de data-organisatie zelf
3. Architectuur & principes: denk aan integratie en gestroomlijnde datastromen tussen bronsystemen. En aan het waarborgen van privacy en security
4. Transformatie: een roadmap van 3-5 jaar, vertaald naar speerpunten voor de komende jaren en concrete projecten op korte termijn. En natuurlijk aandacht voor change & adoptie

Onze best practices

Bij 6Gorilla’s hebben we twee best practices ontwikkeld om organisaties op weg te helpen met hun datastrategie. Wat onze aanpak onderscheidt, is de combinatie van snelheid en grondigheid. Met de Kickstart Data & AI leggen we snel een helder fundament, terwijl het Discovery-traject zorgt voor diepgaande betrokkenheid en een strategie die breed gedragen wordt:

1. Kickstart Data en AI: een eendaagse inspiratiesessie om snel helderheid te krijgen over de richting voor data & AI. Kijk hier voor meer informatie
2. Discovery-traject: een intensiever traject waarin we samen met de organisatie een gedragen datastrategie ontwikkelen. Neem hier contact op voor meer informatie

In beide best practices vinden we intensieve samenwerking met opdrachtgevers essentieel! Dat leidt allereerst tot waardevolle uitkomsten. Mijn eigen ervaring is ook dat dit soort trajecten leuk en inspirerend zijn en waar men altijd met plezier aan terugdenkt.

Tot slot

Ik hoop dat dit artikel je helpt bij het ontwikkelen van een datastrategie. Herken je de uitdagingen of risico’s die ik beschrijf? Heb je andere inzichten of ervaringen? Deel je inzichten, of neem contact met mij op.

Wil je ook een solide basis leggen met een datastrategie of heb je vragen over de aanpak? Laten we in gesprek gaan! Samen ontdekken we hoe data en AI een verschil kunnen maken voor jouw organisatie.