Ongetwijfeld. De toekomst van elk bedrijf is datagedreven. Gegevens zijn een van de meest waardevolle bronnen voor elke organisatie en zijn de olie die je nodig hebt om het hele bedrijf te runnen. Maar waarom heb je een data-afdeling nodig? Wat doet een dataafdeling dat een IT-afdeling nog niet doet? In deze blog worden al je vragen uitgelegd.

Invoering

Ondernemers vragen zich vaak af waarom ze zoveel data nodig hebben in de huidige tijd, terwijl ze het tot nu toe zonder hebben kunnen doen - waarom een data-afdeling nu zo belangrijk is. Als u zich hetzelfde afvraagt, moet u nadenken over de volgende vragen:

• Hoe kun je klanten beter bedienen? - Gegevens.
• Hoe kunt u efficiënter worden en de ROI verhogen? - Gegevens.
• Wat kan u helpen uw toekomstige roadmap te realiseren? - Gegevens.
• Wat heeft technologie nu gecreëerd dat voorheen niet beschikbaar was? - Gegevens.

Als een bedrijf een motor is, is data de nieuwe olie en is de dataafdeling je oliebron.

Wat is een gegevensafdeling?

Een data-afdeling is een gespecialiseerde afdeling die organisaties helpt bij het genereren, verzamelen, opschonen, ordenen en gebruiken van data om weloverwogen beslissingen te nemen. Deze afdeling heeft experts uit de opkomende gebieden van datawetenschap , machine learning en kunstmatige intelligentie . Dit team is verantwoordelijk voor het creëren van een gedegen datastrategie voor de hele organisatie.

Net zoals het hebben van IT- en Business Intelligence-afdelingen een norm is, hebben bedrijven ook een toegewijde data-afdeling nodig. Het is oneerlijk om te verwachten dat uw IT- of BI-afdeling al uw gegevensbehoeften afhandelt.

De IT-afdelingen zijn goed in het opzetten en finetunen van systemen. Maar data is niet hun sterkste kant om mee te beginnen. Evenzo kunnen de business intelligence-afdelingen gegevens analyseren en verspreiden naar de juiste mensen in verschillende afdelingen. Het is echter niet hun expertise om data te genereren en te gebruiken voor verschillende bedrijfsprocessen. Dat is waar een dataafdeling, ondersteund door een robuust datagovernancebeleid, om de hoek komt kijken.

1. Minimale fouten

Een geïmproviseerde benadering van gegevensbeheer leidt vaak tot gegevensfouten en uiteindelijk verkeerde beslissingen die het bedrijf op de lange termijn schaden. Een dataafdeling kan een gestroomlijnde datamanagementaanpak samenstellen die ervoor zorgt dat het in alle stadia van de operatie correct en consistent blijft.

2. Objectieve beslissingen

Mensen handelen vanuit hun eigen ervaringen en vooroordelen. En als een organisatie geen datacultuur heeft, ziet een meer eigenwijs persoon vaak beslissingen in hun richting gaan. Gegevens nemen dergelijke vooroordelen en subjectiviteit weg. De genomen beslissing is dus een objectieve en een collectieve.

3. Gegevensbeveiliging

Als bedrijf ben je altijd op de een of andere manier met consumentendata bezig. En als u geen toegewijd team heeft om voor die gegevens te zorgen, loopt iedereen die zaken met u doet gevaar. Een data-afdeling maakt niet alleen gebruik van data, maar zorgt er ook voor dat niemand het doet zonder jouw toestemming.

4. Kwaliteit van gegevens

Het hebben van een data-afdeling zou niet alleen de hoeveelheid data waarmee uw organisatie werkt schalen; de kwaliteit zal uiteindelijk ook omhoog gaan. Beter gegevensbeheer en best practices uit de branche zullen de gegevens die een organisatie genereert en verzamelt, verder versterken. Naarmate elke afdeling meer vertrouwd raakt met gegevens in een stimulerende omgeving, zullen uw organisatiespecifieke best practices automatisch naar voren komen.

5. Operationele efficiëntie

Wanneer elke bedrijfsafdeling toegang krijgt tot goed beheerde gegevens, worden bedrijfsprocessen sneller en efficiënter, wat resulteert in kortere wachttijden, minder verspilling van middelen en veel nauwkeurigere operationele keuzes.

1. Klantervaring

Data vertellen organisaties wat mensen van hen verwachten. Wanneer met deze gebruikersvoorkeuren rekening wordt gehouden, ontstaat er een gepersonaliseerde ervaring voor gebruikers die naar hun zin is. Ze realiseren zich dat het bedrijf waar ze kopen om hun voorkeuren en gemak geeft. Dit besef verhoogt de klantenbinding en retentie voor het merk.

2. Marketinginspanningen

41% van de PS-bezitters zijn vrouwen. Sony weet dit omdat het de gegevens heeft. Het weet ook dat het aandeel vrouwelijke eigenaren toeneemt en dat de mannen nog steeds in de meerderheid zijn. Met deze informatie kunnen ze hun marketinginspanningen richten op de sectie waar het ertoe doet. Evenzo kan de doelgroep worden gescheiden op basis van leeftijd, beroep, locatie, communicatiekanaal (beheer van sociale media) en andere demografische gegevens. Marketeers richten zich tegenwoordig niet op iedereen. Ze richten zich alleen op mensen van wie de gegevens zeggen dat ze meer kans hebben om te converteren.

3. Middelenbeheer

Middelen kunnen verspild worden als ze niet zorgvuldig worden beheerd. Gegevens kunnen bedrijven helpen bij het realiseren van efficiënt resourcebeheer. Het management kent zowel de kwantiteit als de kwaliteit van de input die nodig is om het gewenste resultaat te bereiken. En deze kennis is niet gebaseerd op onderbuik, maar op beproefde gegevens.

4. Bedrijfsstrategie

Welke producten waren vorig seizoen een hit? Welke markten presteerden beter? Welke medewerkers waren het meest productief? Welke investeringen leverden u een goed rendement op? Met al deze vragen krijgt een bedrijfsleider regelmatig te maken. En hoewel deze vragen er ingewikkeld uitzien, kunnen kwaliteitsgegevens u helpen om uw bedrijfsstrategie prima in kaart te brengen.

Uitdagingen om te overwegen bij het creëren van een gegevensafdeling

Hoe voordelig het ook is om een data-afdeling te hebben, er zijn nog steeds enkele uitdagingen die organisaties moeten overwinnen om datagedreven te worden.

1. Initiële investering

Het creëren van een nieuwe afdeling zou gepaard gaan met het mobiliseren van extra middelen. In het begin zou het betekenen geld uitgeven zonder direct rendement. Dit scenario is inderdaad een zakelijke uitdaging.

2. Uitdagend voor medewerkers

Uit de Harvard Business Review blijkt dat 77% van de leidinggevenden de adoptie van data-analyse-initiatieven in het bedrijfsleven als een grote uitdaging beschouwt. Omdat niet iedereen even datageletterd is, moet men het begrijpelijk maken om een datacultuur in een organisatie mogelijk te maken.

3. Legacy-problemen en organisatorische herstructurering

De meeste bedrijven hebben geen organisatiestructuur die volledig gebruik maakt van data. Ze hebben de dingen op een bepaalde manier gedaan. Dergelijke legacy-benaderingen moeten in het voordeel zijn van een data-gecentreerde structuur.

4. Gebrek aan gegevensautonomie

Klanten voelen zich veiliger bij het delen van hun gegevens als ze kunnen bepalen wat ze wel en wanneer ze moeten delen. Geef uw klanten daarom enige controle over hun gegevens. Het hebben van een dataafdeling zal niet veel helpen als uw klanten geen gegevens met u delen, vanwege ondoorzichtigheid en gebrek aan gegevensautonomie.

5. Gebrek aan een coherente datastrategie

Met zoveel modewoorden die de informatieruimte verdringen, kan iedereen uit het oog verliezen wat ze moeten doen. Dat is waar een coherente datastrategie u zal helpen om uw organisatie naar de toekomst te sturen.

6. Mogelijke gegevensoverbelasting

Alleen omdat data waardevol is, wil nog niet zeggen dat je begint met het verzamelen van alles en nog wat je kunt vinden. Het gebeurt bij bedrijven die aan hun datareis beginnen zonder het volledige plaatje te vatten. Resultaat? Ze hebben een beetje van wat ze nodig hebben en veel van wat ze nooit zullen gebruiken.

7. Gegevensbeveiliging

Zodra u begint met het verzamelen, opschonen, opslaan en gebruiken van big data, bent u ook verantwoordelijk voor het blokkeren van ongeoorloofde toegang. Het opzetten van een dataafdeling betekent dus impliciet ook investeren in uw databeveiligingsinfrastructuur.

Afhalen

Aangezien gegevens een essentiële factor worden voor het voortbestaan van bedrijven, zal een gegevensafdeling binnenkort een zakelijke noodzaak worden. Big data hebben is één ding; het volledige potentieel ervan benutten is een andere. Het eerste hebben zonder het tweede betekent niets.

Lees volgende:

• Wat is datamodellering (en waarom is het belangrijk)?
• Top 10 datawetenschapstrends voor 2022
• Trends in kunstmatige intelligentie (AI) die in 2022 en daarna enorm zullen zijn
• Wat betekent MLOps? Een blog over machine learning-bewerkingen