
De eerste stap is het efficiënt inrichten van de interne organisatie. Voordat er op data gestuurd kan worden is het van belang om alle interne systemen zo in te richten dat er data verzameld kán worden. Zorg voor een goed softwaresysteem, zowel voor de back- als de front-office. De data die hiermee wordt verzameld kan worden gebruikt voor data-analyse en leiden tot verbetering van processen
In het zelf ontwikkelen van deze systemen gaat veel tijd in zitten en vraagt om grote investeringen die zich veelal niet terugbetalen. Zeker voor kleinere partijen zijn inmiddels veel gespecialiseerde softwaresystemen in de markt gericht op de flexbranche.
Alleen investeren in de juiste technologie is niet voldoende. Bedrijven moeten de menselijke kant van data in beschouwing nemen om echt waardevolle inzichten uit data te kunnen halen. Wie ‘a’ zegt moet ook ‘b’ zeggen. Directieleden moeten beseffen dat inzichten vanuit Data & Analytics soms vragen om een hevige koerswijziging. Het blijkt dan in praktijk vrij lastig om het onderbuikgevoel los te laten en te focussen op harde cijfers.
Nu een datagedreven transitie steeds meer als prioriteit wordt gezien stijgt de vraag: Wie gaat de kar trekken? Het is dan belangrijk om iemand aan het hoofd te hebben om de intensieve samenwerking tussen afdelingen te bevorderen en het ontstaan van verschillende eilandjes tegen te gaan. Het doel is om met verschillende bedrijfsonderdelen gezamenlijk aan één strategie te werken waarbij één persoon aan het roer staat.
Het nemen van datagedreven beslissingen is een belangrijk onderdeel van de digitale transformatie. Data is pas écht waardevol wanneer het leidt tot duidelijke, actiegerichte datagedreven beslissingen. Een Data -Analist ondersteunt in het prepareren en visualiseren van data zodat dikke rapporten ineens gepresenteerd worden in duidelijke visuals die voor iedereen te begrijpen zijn. Zo kan er écht iets met de data worden gedaan en duidelijke acties worden ondernomen.
Alles
staat of valt bij de kwaliteit van data. Dit wordt ook wel het “garbage in,
garbage out” principe genoemd. Wanneer jouw input een slechte kwaliteit heeft, zal de output ook foutief zijn. Om de verschillende datastromen met elkaar te
kunnen combineren en analyseren is het van belang om eenheid en consistentie te
creëren in de data. Het maken van datadefinities en datamodellen zorgen ervoor
dat de relatie van verschillende databronnen voor iedereen binnen de
organisatie duidelijk is.
Schrijf
je in voor onze aankomende webinarreeks over datadriven recruitment. Deze tips
waren nog maar het begin! Tijdens onze webinar zullen verschillende sprekers,
stuk voor stuk experts uit de uitzendbranche voorbeelden geven van
verschillende softwareoplossingen, ervaringen delen, concrete stappen
behandelen en tips & tricks delen!