Om te bepalen wat het ideale groeipad voor jouw organisatie is, starten we met inzicht krijgen in de huidige data volwassenheid van jouw organisatie. Vervolgens bepalen we de ambitie en helpen we je vast te stellen wat realistische doelstellingen zijn en wat daarvoor nodig is. Elke organisatie streeft zijn eigen mate van data volwassenheid na.

De Data Maturity Scan (DMS) kan op verschillende niveaus van granulariteit en reikwijdte worden uitgevoerd, afhankelijk van de specifieke situatie en doelen van de organisatie. De DMS kan zich bijvoorbeeld richten op een bepaalde afdeling, functie of proces, of kan de hele organisatie bestrijken. De DMS kan ook variëren in duur en complexiteit, afhankelijk van de hoeveelheid en kwaliteit van de gegevens, het aantal en de diversiteit van belanghebbenden en het detailniveau en de verfijning die nodig zijn voor de oplossingen.

Onze Data Maturity Services omvat een Data Maturity Scan (DMS) en de uitwerking van deze scan.

Met onze DMS focussen we verschillende entiteiten, zoals:

Mens. Alle betrokkenen binnen een organisatie worden in dit deel doorgelicht op de rollen en met name de data rollen, data vaardigheden en persoonlijke ontwikkeling;
Cultuur. Gekeken wordt naar strategie en besluitvorming, leiderschap, adaptief vermogen en communicatie;
Proces. De verschillende processen, de monitoring van de processen en de continue verbeteringen op de processen worden doorgelicht. Het dataproces is met name waarnaar gekeken wordt;
Data. De data infrastructuur, het beheer van de data en de inrichting van de data governance maken een belangrijk en substantieel onderdeel uit van dit assessment;
Technologie. De applicaties, de databronnen, het BI-landschap en de rol van IT worden hier doorgenomen;

Onze DMS is een proces waarbij de huidige staat van data-analyse in een organisatie wordt onderzocht en geëvalueerd. Het is bedoeld om de sterke en zwakke punten, kansen en bedreigingen van de bestaande data-analyse mogelijkheden te identificeren, evenals de hiaten en behoeften voor verbetering. Een data-analyse scan kan een organisatie helpen om haar data-analyse strategie af te stemmen op haar bedrijfsdoelstellingen, haar data-analyse processen en -middelen te optimaliseren en haar data-analyse cultuur en -volwassenheid te verbeteren.

De volgende fases en stappen worden gevolgd om te komen tot een uiteindelijk resultaat:

• Definieer de scope en doelstellingen van de scan. Wat zijn de belangrijkste vragen of problemen die de scan wil aanpakken? Wat zijn de verwachte uitkomsten en voordelen van de scan? Wie zijn de belanghebbenden en gebruikers van de scanresultaten? Hoe worden de scanresultaten gecommuniceerd en gebruikt?
• Verzamel en beoordeel relevante gegevens en informatie. Wat zijn de bronnen en soorten data en informatie die nodig zijn voor de scan? Hoe worden de gegevens en informatie verzameld, gevalideerd en georganiseerd? Wat zijn de criteria en methoden om de kwaliteit en betrouwbaarheid van de gegevens en informatie te beoordelen?
• Analyseer en interpreteer de gegevens en informatie. Wat zijn de tools en technieken die zullen worden gebruikt voor de analyse en interpretatie? Hoe worden de gegevens en informatie gesynthetiseerd en samengevat? Wat zijn de belangrijkste bevindingen en inzichten die uit de analyse en interpretatie naar voren komen?
• Rapporteer en presenteer de scanresultaten. Hoe worden de scanresultaten gestructureerd en opgemaakt? Wat zijn de belangrijkste boodschappen en aanbevelingen die de scanresultaten overbrengen? Hoe worden de scanresultaten gevisualiseerd en geïllustreerd? Wat zijn de best practices en voorbeelden die kunnen worden gebruikt om de scanresultaten te ondersteunen?
• Implementeren en bewaken van de scan aanbevelingen. Hoe worden de scan aanbevelingen geprioriteerd en opgevolgd? Wat zijn de rollen en verantwoordelijkheden van de stakeholders en gebruikers voor het implementeren en monitoren van de scan aanbevelingen? Hoe wordt de voortgang en impact van de scan aanbevelingen gemeten en geëvalueerd?

Een DMS omvat doorgaans de volgende stappen:

• Het definiëren van de zakelijke behoeften en doelstellingen die kunnen worden aangepakt door middel van data-analyse. Dit kan worden gedaan door interviews af te nemen met de belangrijkste belanghebbenden, de strategie en visie van de organisatie te herzien en de bestaande gegevensbronnen en -systemen te analyseren.
• Het in kaart brengen van de vragen en uitdagingen op het gebied van data-analyse die overeenkomen met de bedrijfsbehoeften en -doelstellingen. Dit kan worden gedaan door gebruik te maken van frameworks en methoden zoals SWOT-analyse, gap-analyse en waarde propositie ontwerp.
• Evalueren van de beschikbaarheid en kwaliteit van de data die gebruikt kan worden om de data analytics vragen en uitdagingen te beantwoorden. Dit kan door het uitvoeren van data-audits, data profilering en data-opschoning.
• Prioriteit geven aan de data-analyse oplossingen die de meeste waarde en impact voor de organisatie kunnen bieden. Dit kan worden gedaan door gebruik te maken van criteria als haalbaarheid, schaalbaarheid, afstemming en return on investment.
• Het ontwikkelen van een prototype of proof of concept voor de geselecteerde data analytics oplossingen. Dit kan worden gedaan door gebruik te maken van tools en technieken zoals datavisualisatie, datamodellering en machine learning.
• Presenteren en communiceren van de resultaten en aanbevelingen van de data analytics scan. Dit kan door gebruik te maken van formats en kanalen zoals rapportages, dashboards en presentaties.