De vier fasen van datavolwassenheid

Data speelt een essentiële rol in elke digitale transformatie. Organisaties die grote hoeveelheden data kunnen verwerken en analyseren hebben een enorme voorsprong op de rest. AI drijft op ‘big data’ en tech-bedrijven als Google, Facebook, Alibaba en Amazon halen alles uit de kast om nóg meer data te verzamelen en hier steeds slimmer mee om te gaan.

Het is voor organisaties dus belangrijk om te groeien in de datavolwassenheid. Datavolwassenheid is wat mij betreft een prima aanvulling op het TIMAF digitale volwassenheidsmodel dat breder naar alle organisatorische, informatietechnische en technologische uitdagingen kijkt.

Datavolwassenheid is de mate waarin een organisatie big data en geavanceerde analytics heeft geïntegreerd in het bedrijfsmodel. In de video Big Data Business Model Maturity Index legt EMC’s ‘Dean of Big Data’ Bill Schmarzo uit hoe je de datavolwassenheid van je organisatie kunt bepalen en  wat je allemaal kunt bereiken als je opschuift in de datavolwassenheid.

Big data voor procesverbetering

Datavolwassenheid heeft volgens Bill vier fasen: Business monitoring, Business insights, Business optimization en Data monetization. Daarmee zie je al dat de Big Data Business Model Maturity Index organisatiegedreven is: het uiteindelijke doel is dat de organisatie er beter van wordt.

Bill is zeer optimistisch als hij zegt dat 95% van de organisaties op het niveau van Business Monitoring zit, waar men business intelligent en data warehousing heeft ingericht om de prestatie-indicatoren van de organisatie te meten. In deze fase hebben organisaties ook de hoofdprocessen (key processes) in de smiezen. Dit helpt om processen te optimaliseren als onderdeel van optimaal business process management.

Van observeren naar voorspellen

Het probleem van deze eerste fase is volgens Bill dat het volume, de variëteit en de snelheid van de big data niet onder controle te krijgen is. Organisaties moeten daarom opschuiven naar de fase van Business Insights, waarbij ook data uit allerlei externe bronnen ‘real time’ wordt geanalyseerd. In deze fase wordt het ook mogelijk om voorspellingen te kunnen doen (‘predictive analytics’).

De derde fase is de Business Optimization, waarbij procesoptimalisatie direct is verbonden aan data analytics. De machine bepaalt hier wat er in het proces gebeurt in plaats van mensen die de data interpreteren en vervolgens een beslissing nemen. Dat is vaak te laat en te arbitrair. De machine kan dit veel en veel beter. Als de data correct is, uiteraard.

Geld verdienen aan data

De laatste fase is die van Data Monetization, waarvan Bill al snel zegt dat het eigenlijk ‘Insight Monetization’ moet heten. Op dit niveau heeft de organisatie zoveel inzicht opgebouwd – heel veel data over een periode van jaren en jaren – dat zij deze inzichten zelfs kunnen verkopen aan derde partijen. Met als hoogste sport op de ladder het Droste-effect waarbij de data-inzichten als een digitaal platform worden aangeboden waarop klanten, partners en andere partijen de data-inzichten gebruiken en de organisatie ook die metadata weer kan inzetten voor nóg meer inzicht.

Dat klinkt futuristischer dan het in werkelijkheid is, want dat is precies wat Google, Facebook, Alibaba, Amazon en andere leidende technologiebedrijven dagelijks doen.

Praat met een dataprofessional

Deze video noemde Head Of Technology/CTO Rogier Peters tijdens een interessant gesprek dat ik met hem had over de rol van data in de digitale transformatie.

Ik raad alle informatieprofessionals en professionals in procesmanagement aan om eens een gesprek te hebben met Rogier of de Rogiers van deze (data)wereld. Zij kunnen je veel vertellen over de waarde en kracht van data. Dit soort kennis maakt letterlijk het verschil tussen de ‘leiders’ en de ‘achterblijvers’ in deze digitale wereld.


BPM-TRAINING

BPM SpecialistWil je meer weten over de rol van (big) data in procesoptimalisatie?

Erik Hartman geeft regelmatig een 4-daagse BPM-training. Je krijgt hier alle instrumenten, methodieken en best practices in handen om de waarde en efficiëntie van je processen te optimaliseren.

Schrijf vandaag nog in!

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd met *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.