Optimaliseer data-driven bedrijfsprocessen

Steeds meer bedrijfsprocessen worden gedreven door data. Toch moeten data-driven activiteiten zorgvuldig worden uitgevoerd. Als de data daadwerkelijk de realiteit weerspiegelt en op de juiste manier wordt ingezet, kan het de efficiëntie en effectiviteit van vele bedrijfsprocessen flink verhogen. Echter, verkeerde interpretaties en toepassingen kunnen tot nutteloze of zelfs desastreuze resultaten leiden. De volgende drie punten kunnen je helpen om data-driven bedrijfsprocessen te optimaliseren.

Test de kwaliteit van het model

Voor technologie teams die de onderliggende technologie voor data-driven activiteiten bouwen, is het belangrijk dat zij hun modellen, zoals voorspellende modellen, testen. Naast dat een diversiteit aan databronnen belangrijk is voor de kwaliteit van modellen, spelen ook de factoren die erin opgenomen zijn en hun onderlinge relaties een belangrijke rol.

Typische valkuilen bij het bouwen van zulke modellen zijn het doen van aannames en het gebrek aan context. Door aannames kunnen factoren onnodig meegenomen worden in een model, kunnen factoren vergeten worden, of kunnen verkeerde relaties gelegd worden. Data zonder context is gevaarlijk, met name als er veel op het spel staat. Als de context niet duidelijk in kaart gebracht wordt, kan het gebeuren dat er een vertekend beeld ontstaat en dat de resultaten van het model niet overeenkomen met de werkelijkheid. Bepaalde factoren kunnen belangrijker overkomen dan ze zijn, factoren kunnen onopgemerkt blijven, factoren kunnen onterecht een te hoge prioriteit krijgen, en correlaties kunnen onduidelijk blijven. Door zaken breder, meer holistisch te analyseren dan je in eerste instantie zou verwachten dat nodig is, kun je bij de ware kern van problemen komen en dus ook passende oplossingen ontwikkelen. Bij het ontwikkelen van een model voor data-driven bedrijfsprocessen is het daarom essentieel om contextuele informatie te gebruiken.

Met behulp van veldtesten kunnen foute aannames worden geëlimineerd, kan de context scherp in beeld gebracht worden, en kunnen relevante databronnen geraadpleegd worden. Een diversiteit aan databronnen, gevalideerd door regelmatig testen, draagt bij aan de kracht van modellen.

Maak data-driven technologie onderdeel van de workflow

Technologie teams kunnen de meest geavanceerde analytische modellen ontwikkelen, maar als de modellen niet naadloos geïntegreerd worden in de workflow van een organisatie, zijn ze nagenoeg overbodig. Als het model geen onderdeel is van de workflow, werkt het niet. Het gaat niet alleen om de benodigde data genereren. De processen van verzameling, analyse en implementatie moeten worden gestroomlijnd. Bovendien is het is belangrijk dat het model beschikbaar is voor alle relevante afdelingen en eventuele partners door middel van een open data bibliotheek, om transparantie en de replicatie van projecten en potentiële oplossingen mogelijk te maken. Hoe bruikbaarder en beter bereikbaar het model is, hoe groter de kans dat het toegepast wordt.

Gebruik menselijk inzicht

De waarde van een menselijke kijk op zaken moet niet onderschat worden. Hoe geavanceerd technologieën vandaag de dag ook zijn, mensen kunnen dingen inzien die technologische modellen niet altijd kunnen waarnemen. Vaardigheden van de mens om tussen de regels door te lezen en de impact van emoties in te schatten, kunnen ertoe leiden dat de resultaten uit de technologische modellen niet klakkeloos overgenomen moeten worden om tot een gedegen besluitvorming tot komen. Techniek en menselijk inzicht zijn complementair, dus bij data-driven activiteiten is het slim om altijd een menselijk oogje in het zeil te houden.

Data-driven activiteiten en besluitvorming kunnen op unieke wijze de omgang met complexe uitdagingen verbeteren. Van belang is echter wel dat de data uit de juiste variëteit aan bronnen is verkregen, dat zaken niet uit verband worden getrokken, dat de modellen regelmatig getest worden, dat de modellen daadwerkelijk gebruikt worden, en dat de waarde van menselijk inzicht niet onderschat wordt. Daarbij dient de doeltreffendheid van de modellen regelmatig getest te worden, zodat data bedrijfsprocessen werkelijk kan optimaliseren.

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Google photo

Je reageert onder je Google account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s