Data Project Management

Kickstart je data

Data project management is een dienst die Novalinq verleent aan organisaties die meer willen halen uit hun interne gegevens. Gegevens zijn meestal overal te vinden binnen de organisatie, maar worden vaak gezien als een (vervelend) bijproduct van administratie.

In het datagedreven tijdperk is dit natuurlijk een onjuiste zienswijze. Gegevens ontstaan onder andere door administratieve processen, maar worden inmiddels ook gebruikt als informatiebron waar wij als personen en organisaties waardevolle besluiten of inzichten uit kunnen halen.

Door slim gebruik te maken van data leg je een stevige basis voor een intelligente en lerende organisatie (business intelligence) die makkelijker inspeelt op nieuwe marktbehoeften, veranderende klantwensen en slimmere businessmodellen.

‍

Waarom starten met data?

Als organisatie ligt jouw waardevolle informatie niet alleen besloten in de processen, maar ook bij de mensen die dagelijks met die processen in aanraking komen. Dit gaat vaak uitstekend, totdat je kennis moet overdragen of besluiten wilt nemen op basis van die kennis zonder dat de persoon in kwestie operationeel actief is binnen de processen.

Helaas blijft informatie dan vaak liggen of kost het heel veel tijd om die informatie over te dragen. Data project management verbetert het proces. Door je data goed vast te leggen en te transformeren tot informatie, groei je sneller en makkelijker uit tot een intelligente organisatie. Het resultaat: kennis overdragen gaat voortaan een stuk sneller en efficiënter.

Een intelligente organisatie is vandaag de dag dan ook een datagedreven organisatie.

Wat is data project management?

Novalinq gaat samen met jou aan de slag om van ad-hocanalyses en -besluiten (analyses en besluiten die op een beperkte hoeveelheid gegevens zijn gebaseerd en specifieke vragen of kwesties raken) naar een intelligente organisatie te gaan.

Het nadeel van ad-hocbesluiten en -analyses is namelijk dat ze vaak zijn gebaseerd op onvolledige datasets en lijden onder een gebrek aan data governance. Dankzij goed en consequent data project management wordt jouw organisatie, afdeling of team opgeleid met de kennis en kunde die nodig is om datagedreven te werken.

Hoe begin je met datagedreven werken?

‍Probeer klein te beginnen als je een start maakt met data project management. Anders kan de werkwijze een teleurstelling worden. Het is belangrijk om eerst in een veilige omgeving de belangrijkste principes, methoden en gereedschappen te leren kennen.

Klein beginnen in de wereld van data is noodzakelijk als je succes wilt hebben.

Om te komen tot een datagedreven organisatie, moet je allereerst efficiënt leren werken met data. Hiervoor heeft Novalinq een handige dataroadmap ontwikkeld. De roadmap bestaat uit het doorlopen van vijf fasen. Gedurende die fasen staan we je organisatie bij op de reis door dataland. We leren je hoe je met eigen mensen en middelen ontdekt hoe je jouw bedrijf transformeert in een datagedreven organisatie.

Iedere stap staat op zichzelf en heeft een beslismoment om wel of niet verder door te groeien.

Hieronder verkennen en doorlopen we kort de vijf fasen van de roadmap. 

>_start-up

Start-up is het onderzoeken van de beschikbare data binnen een organisatie. In deze fase is het zaak om bekend te raken met de bedrijfssituatie en mogelijkheden. Dit heeft als doel om een showcase of prototype te realiseren.

De belangrijkste activiteiten in deze fase zijn:

• Het onderzoeken van de bedrijfssituatie en mogelijkheden.
• Het realiseren van een showcase of prototype.

>_trial

Trial is de omgeving waarbinnen je oefent en iedereen binnen de organisatie vertrouwd maakt met de belangrijkste concepten en ideeën. Het doel: kennis en kunde opdoen en de dataroadmap vormgeven.

Deze fase staat in het teken van:

• Vertrouwd raken met de belangrijkste datatooling.
• Ideeën omzetten in concrete plannen die je gebruikt voor de dataroadmap.
• Het realiseren van de roadmap.

>_pilot

Tijdens de pilot gaan we grootschaliger te werk. Je gaat aan de slag met professionele programma's om te bewijzen dat er daadwerkelijk datagedreven keuzes gemaakt kunnen worden. De pilot is gericht op één specifiek doel. We starten vaak meerdere pilots tegelijk om de slagingskans te vergroten.

In de pilotfase gaan we:

• Gericht experimenteren met data analytics.
• Het datalab inrichten voor verder gebruik.
• Vanuit het datalab de data-applicatie realiseren.

>_project

Project is een grote omgeving waarin we kijken naar het verbeteren van een lopend of nieuw proces en het behalen van doelstellingen. Deze fase bevat ook een duidelijke return on investment (ROI) die bepaalt of het project daadwerkelijk wordt uitgevoerd. Dit is de eerste stap naar een werkwijze die volledig datagedreven is. 

Het doel van een project is het (her)inrichten van een proces.

Kenmerken van deze fase zijn: 

• De resultaatgedreven aanpak.
• Het opzetten van een data analytics project.
• Het creëren van een werkende data-applicatie die je kunt toepassen binnen de organisatie.

>_data_driven

Data driven (implementatie) is een professionele omgeving waarin alle benodigde applicaties, tooling en software geselecteerd en in productie zijn. Hier ligt de uitdaging minder op nieuwe big data-technieken, maar veel meer op het gebied van informatiemanagement en het integreren van (soms zeer) verschillende informatiebronnen. Ook gebruiken we data om keuzes te maken. Nog beter: we laten data zelf de keuzes maken.

Deze laatste fase kenmerkt zich door:

• De definitieve procesimplementatie van data analytics.
• Het volledig datagedreven werken. De organisatie is nu klaar om beredeneerde keuzes te maken en voorspellende modellen te ontwikkelen op basis van harde en zorgvuldig geselecteerde data.