Onlangs stelden we op de LinkedIn pagina van Valid de vraag: wat is de grootste uitdaging bij datagedreven werken? De uitkomst was duidelijk: versnipperde databronnen. Een herkenbaar obstakel voor veel organisaties die de stap willen zetten naar datagedreven besluitvorming. In deze blog gaan we dieper in op wat versnipperde databronnen precies zijn, welke risico’s ze met zich meebrengen, en vooral: hoe je dit probleem effectief aanpakt.

Wat verstaan we onder versnipperde databronnen?

Versnipperde databronnen ontstaan wanneer data verspreid is over meerdere systemen, afdelingen of bestanden die niet goed met elkaar communiceren. Denk bijvoorbeeld aan financiële gegevens in een ERP-systeem, HR-data in Excel, klantgegevens in een CRM en projectinformatie in allerlei losse tools. Deze databronnen zijn vaak niet uniform gestructureerd, moeilijk vindbaar en sluiten inhoudelijk niet goed op elkaar aan.

Wat zijn de risico’s van versnipperde databronnen?

Versnipperde databronnen kunnen een organisatie op meerdere niveaus belemmeren. Hieronder lichten we de belangrijkste risico’s uitgebreid toe:

1. Inefficiëntie: Wanneer data op verschillende plekken staat, moeten medewerkers veel handmatig werk verrichten om informatie te verzamelen, te controleren en samen te voegen. Dit kost niet alleen tijd, maar verhoogt ook de kans op fouten. Denk aan het kopiëren van gegevens uit Excel-bestanden of het vergelijken van cijfers uit verschillende systemen die elkaar tegenspreken.
2. Inconsistentie: Bij versnippering ontstaan er al snel meerdere versies van de waarheid. Als afdeling A werkt met andere klantdata dan afdeling B, ontstaat verwarring over welke informatie klopt. Dit leidt tot misverstanden, frustratie en uiteindelijk een afnemend vertrouwen in de data als geheel.
3. Beperkte besluitvorming: Zonder een volledig en actueel overzicht van de situatie is het lastig om weloverwogen beslissingen te nemen. Strategische keuzes worden dan gemaakt op basis van aannames of onvolledige informatie, wat de slagvaardigheid en effectiviteit van de organisatie beperkt.
4. Belemmering van een datagedreven cultuur: Zoals ook beschreven in de blog “Uw intuïtie staat datagedreven besluitvorming in de weg”, vervallen organisaties al snel terug op onderbuikgevoel wanneer betrouwbare data ontbreekt. Hierdoor raakt het vertrouwen in datagedreven werken ondermijnd en wordt data minder benut in het dagelijkse besluitvormingsproces.
5. Risico voor innovatie: Innovatieve toepassingen zoals AI, voorspellende modellen en procesoptimalisatie vragen om centrale, betrouwbare en toegankelijke data. Bij versnippering is dit lastig te realiseren. Zonder een stevige datastructuur is het vrijwel onmogelijk om op een effectieve en schaalbare manier gebruik te maken van geavanceerde technologieën. Zonder centrale data wordt het moeilijk om AI, voorspellende modellen of procesoptimalisatie effectief in te zetten.

Hoe pak je dataversnippering aan?

Versnippering los je niet op met alleen technologie. Het is een combinatie van strategie, cultuur, eigenaarschap en tooling. Hiervoor hebben wij door een variëteit aan projecten de volgende aanpak ontwikkeld om versnippering op efficiënte wijze aan te pakken:

1. Breng de datasituatie in kaart: Begin met het in kaart brengen van alle relevante databronnen binnen de organisatie. Dit houdt in: het achterhalen waar data precies wordt opgeslagen, welke afdelingen verantwoordelijk zijn voor welke gegevens, en in welk formaat deze data beschikbaar is. Door deze inventarisatie ontstaat inzicht in de mate van versnippering én de potentiële overlap of gebreken in beschikbare informatie.
2. Stel data-eigenaars aan: Zonder eigenaarschap is er geen structurele verbetering. Wijs per domein verantwoordelijken aan die zorgen voor kwaliteit, actualiteit en toegankelijkheid.
3. Kies voor een centrale data-architectuur:Een centrale data-architectuur – veelal in de vorm van een datawarehouse – zorgt voor één samenhangend geheel. Dit maakt het mogelijk om data uit verschillende bronnen op uniforme wijze op te slaan, op te schonen en beschikbaar te maken voor analyse. Door het inrichten van een ‘single point of truth’ ontstaat consistentie en betrouwbaarheid, wat essentieel is voor zowel operationele als strategische besluitvorming. Het voorkomt bovendien dat analyses telkens opnieuw moeten worden opgebouwd en biedt teams een gedeeld vertrekpunt voor samenwerking. Ook maakt het toekomstige toepassingen met AI of BI-tools eenvoudiger en schaalbaarder.
4. Investeer in een datacultuur: Zoals ook genoemd in de blog “Datagedreven werken bij woningcorporaties”, is cultuur minstens zo belangrijk als technologie. Leiderschap moet het goede voorbeeld geven en datagebruik stimuleren. Daarnaast is het van belang dat medewerkers de ruimte voelen en gemotiveerd worden om vragen te stellen over de data die ze gebruiken.
5. Begin klein en schaal op: Begin met een behapbaar dataproject, bijvoorbeeld binnen één afdeling of rondom één type proces. Dit vergemakkelijkt draagvlak, verkleint risico’s en maakt het mogelijk om snel te leren. Door de behaalde resultaten tastbaar te maken, ontstaat er enthousiasme in de rest van de organisatie en wordt het eenvoudiger om vervolgstappen te zetten richting bredere integratie en adoptie van datagedreven werken.