-

Zo check je of Self-Service BI bij je organisatie past

Afdelingen die volledig samenwerken, eindgebruikers die zelf beslissingen nemen op basis van data en daarnaast volledige vertrouwen in de data. De droom en het doel die veel organisaties de laatste jaren hebben.

Het klinkt allemaal leuk, maar slechts acht procent schijnt pas echt succesvol te zijn en ook waarde te halen uit de data. Is het niet veel te vaak zo dat er juist te weinig vertrouwen is in de data en vaak een eigen waarheid wordt gecreëerd? De coronacrisis zorgt in veel organisaties voor een versnelde digitale transitie maar hoe maak je de beweging naar Self-Service BI? Belangrijker, past dit wel bij je organisatie?

Grote uitdagingen

Om datagedreven te kunnen werken is het belangrijk om dus eerst stil te staan welke processen moeten worden ingericht om mensen zelf aan de slag te laten gaan met data. Wanneer geen processen of afspraken worden gemaakt zal dit ten koste gaan van de kwaliteit, het vertrouwen en de beveiliging. Dit werden eerder in het Data Driven Marketing Onderzoek 2019 al als grote uitdagingen gezien op het gebied van datagedreven werken. Hoewel geen enkele organisatie hetzelfde is herkennen we vaak drie modellen wanneer het gaat om beheren van de data in een organisatie: gecentraliseerd, gedelegeerd of self-service. 

Een gecentraliseerd model

Je ziet dat in veel organisaties de data en analytics omgeving nog wordt beheerd door een centrale afdeling in de organisatie. Vaak zijn dit IT of finance afdelingen. Deze afdelingen zijn verantwoordelijk voor het beschikbaar maken van de databronnen en zorgen er tegelijkertijd voor dat data beschikbaar is voor bijvoorbeeld data analisten en eindgebruikers. Veel organisaties kiezen voor dit model omdat dit zorgt voor consistentie is oplevering van werk, branding en er een duidelijke eigenaarschap van de rapporten en de data is.

Redenen om te kiezen
  • Er is een gebrek aan kennis breder in de organisatie;
  • Data is extreem gevoelig en heeft continue monitoring nodig, bijvoorbeeld wie toegang heeft en welke data wordt gebruikt;
  • De organisatie heeft een traditionele top-down IT of data strategie die ook niet zal veranderen op korte termijn.
Uitdagingen 
  • Een gecentraliseerd model kan zorgen voor enorme backlog aan verzoeken vanuit de business. De eigenaren van de databronnen en worden hiermee de bottleneck van de organisatie. Dit met als resultaat dat beslissingen later worden genomen dan gewenst of zonder de juiste informatie. Dit wil je juist voorkomen wanneer je data-gedreven gaat werken als organisatie.
  • De business is vaak niet tot nauwelijks betrokken in het proces. Er wordt dus vaak slecht gecommuniceerd.
  • Het gat in data en analytische skills zal met een gecentraliseerd model niet tot nauwelijks worden opgevuld. De business krijgt weinig verantwoordelijkheid en heeft hiermee ook minder behoefte om dit kennisniveau te ontwikkelen.
  • Er is vaak een grote technische en analytische kennis maar weinig kennis (of tijd) voor creativiteit, leesbaarheid en usability zodat uiteindelijk ook de betrokkenheid met de dashboards kan worden verhoogd.
Een self-service model

In tegenstelling tot een gecentraliseerd model wordt de content en data in een self-service omgeving gecreëerd door de mensen zelf. Self-service, we zien het steeds vaker in onze huidige maatschappij, van supermarkt tot aan pakketservice. Voor data geldt vaak hetzelfde. Mensen willen zelf beslissingen nemen op basis van de data en daarbij ook juist de vrijheid hebben om analyses te maken of te zoeken naar interessante inzichten. Je hebt hier dus ook vaak veel meer richtlijnen nodig om te voorkomen dat iedereen in de organisatie een eigen waarheid gaat creëren, of misschien wel gaat exporteren naar het altijd populaire Excel? Hierdoor zien we vaak weer data governance issues ontstaan.

Redenen om te kiezen
  • Eindgebruikers willen graag in staat zijn om zelf data te analyseren en beslissingen te nemen op het moment dat zij het nodig hebben.
  • Vraag naar reporting, ook wel data gedreven beslissingen nemen, neemt toe
  • Een self-service omgeving past goed bij een open organisatie die veel informatie vrijgeeft.
Uitdagingen
  • Monitoring en de mogelijkheid tot schaalbaarheid moeten mogelijk zijn.
  • Je hebt meer reports nodig die inzichtelijk maken wie tot welke bronnen toegang heeft en ook werkelijk gebruik maakt.
  • Zonder richtlijnen kan er een overload aan rapportages ontstaan. 
  • Training is onmisbaar wanneer een self-service omgeving is ingericht. Dit geldt voor zowel de afdelingen als functies. Dit is vaak nog wat ontbreekt.
  • Wanneer je zelf aan de slag gaat met data en de ontwikkeling of interpretatie van data loop je ongetwijfeld tegen technische of how-to vragen aan. Een goede support en community zijn van groot belang, waarbij expertise maar ook best practices worden gedeeld.
Een gedelegeerd model

Het gedelegeerde model is meer een hybride model, waarbij er meerdere afdelingen zijn met de data aan de slag kunnen. We geven hierbij dus een gedeelte van de vrijheid. Soms wordt data nog wel door een centrale afdeling beheerd, wanneer het bijvoorbeeld gaat over extreem gevoelige data. Vaak wordt dit type model gekozen wanneer de organisatie de beweging wilt maken naar een self-service model. 

Redenen om te kiezen
  • Er is meer kennis in de organisatie verspreid, maar in sommige gevallen blijft het kennisniveau achter op bepaalde afdelingen.
  • Zeker in het geval van gevoelige data blijft er een kern team aanwezig die verantwoordelijk is voor de certificering van de data. Dit kan soms zorgen voor vertraagde processen maar zorgt wel voor betrouwbare data waar de business users ook gebruik van willen maken.
  • Dit model is heel geschikt wanneer je de beweging wilt maken naar self-service, dit kan een tussenstap zijn.
Uitdagingen
  • Het is van belang om een proces in te richten hoe data en content worden gecertificeerd en gevalideerd door de gebruikers.
  • Een trainingsplan op maat is noodzakelijk om analisten en eindgebruikers de juiste content te laten creëren dan wel interpreteren.
Welk governance model past bij je organisatie?

Goed, nu weet je wat de voor- en nadelen zijn van de verschillende modellen en kun je een keuze maken welke type bij je organisatie past. De volgende vraag is hoe je de juiste balans gaat vinden tussen het vastleggen van processen en richtlijnen en een self-service omgeving. Hoe doe je dit? Simpel. Begin eens met de volgende vragen te stellen. Hebben we een proces ingericht welke databronnen en rapportages worden gebruikt in de organisatie, wie toegang heeft en welke worden vertrouwd? Hoe zit het met de security? Maar ook, welke onderdelen zijn voor je organisatie van belang om vast te leggen en wat kunnen we verbeteren aan onze huidige processen?

Op basis van de trends uit het jaarlijkse Data Driven Marketing Onderzoek van DDMA zal het aantal beslissingen op basis van data toenemen. Wat mij betreft een mooie ontwikkeling. Of het aantal succesvolle datagedreven bedrijven zal toenemen, blijft de vraag. Trends om te blijven volgen. 

Over de auteur: Mandy de Heus werkt als online marketeer & customer success manager bij The Information Lab.

Op de hoogte blijven van het laatste nieuws binnen je vakgebied? Volg Emerce dan ook op social: LinkedIn, Twitter en Facebook.

Deel dit bericht

2 Reacties

Frans Jan Boon - Add to Friends

Goed artikel. Een andere reden om te kiezen voor een gecentraliseerd of gedelegeerd model en (nog) niet voor self-service BI is de complexiteit van data. Het ontsluiten van databronnen en inrichten van datamodellen is ook bij marketing en sales data niet altijd even gemakkelijk.

Mandy de Heus - The Information Lab

Dank voor je reactie Frans Jan. Helemaal mee eens. Het is dan juist extra sterk om de keuze te maken voor een gecentraliseerd of gedelegeerd model om oa te voorkomen dat de data niet (meer) wordt vertrouwd.

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond