Voor succesvolle dataprojecten is echt meer nodig dan een blik data scientists

Steven Kraal
27 sep 2019

De hoeveelheid dataprojecten bij bedrijven en instellingen neemt explosief toe. Dat geldt helaas ook voor het aantal mislukkingen: zeker vier van de vijf dataprojecten blijven steken in de pilotfase. Wat is er nodig om wel tot geslaagde implementaties van werkende toepassingen te komen? Samengevat in drie kernwoorden: technologie, vaardigheden en cultuur.

Om met het cultuuraspect te beginnen: organisaties moeten een datagedreven mindset ontwikkelen die in hun dna verankerd is. Waar het in essentie om draait is dat de hele organisatie, dus ook de top, is doordrongen van het belang van dataprojecten. Dat betekent tevens dat data-analisten en business professionals elkaars taal spreken zodat ze elkaar kunnen begrijpen. Dit is een digitale transformatie van jewelste, dus bepaald geen quick fix. Bedrijven en instellingen die menen dat het volstaat om uitsluitend een blik data scientists open te trekken om succesvolle dataprojecten op te tuigen, slaan de plank volledig mis. Daar komt echt veel meer bij kijken.

Digitale tools

Het goede nieuws: om voorspelmodellen te ontwikkelen, te testen en uit te rollen zal steeds minder programmeercode en inzet van data scientists nodig zijn. De technologische ontwikkelingen gaan tegenwoordig zo snel dat er legio gebruiksklare digitale tools beschikbaar zijn die maatwerk overbodig maken. We beseffen het misschien niet elke dag, maar iedere smartphone bevat tegenwoordig apps die uitblinken in handigheid dankzij ingebouwde datatechnologie. Denk maar aan Waze, Siri en Shazam. Of probeer Google Lens eens!

Daarnaast wordt het mogelijk om met drag & drop slimme toepassingen te bouwen, zoals een chatbot die veel voorkomende vragen automatisch kan beantwoorden. Dit soort tools stelt marketeers in staat om consumenten een consistente klantervaring aan te bieden en/of te achterhalen wat een passend vervolgaanbod zou zijn. De onstuitbare digitalisering van het marketingvak maakt data-alfabetiseringsprojecten overigens eerder noodzaak dan luxe. Want, zo luidt een bekende zegswijze: a fool with a tool is still a fool. Gelukkig neemt het aantal marketeers dat de opvatting huldigt dat werken met data een belemmering vormt voor hun eigen creativiteit in rap tempo af.

Loodgieters

Als het gaat om de competenties die nodig zijn om succesvolle dataprojecten in te richten, zien we een verschuiving optreden. De stelling dat data science het meest gewilde vakgebied van de 21ste eeuw is, lijkt steeds meer achterhaald. Door tools met ingebouwde modellen verschuift de vraag van het fantastisch kunnen coderen naar de vaardigheid om een brug te slaan tussen digitale geautomatiseerde systemen en de behoefte van de business. De echte actie verplaatst zich van de achterkant naar de voorkant van de organisatie in de vorm van geavanceerde applicaties die real-time reageren op consumentgedrag. Daarvoor is het noodzakelijk om data uit een variëteit aan bronnen op een intelligente manier te combineren. De vaardigheden van data engineers, de loodgieters die al deze systemen kunnen voeden met data, zijn daarbij onmisbaar.

 In vogelvlucht zijn dus cultuur, technologie en vaardigheden de basisingrediënten die nodig zijn om het succespercentage van dataprojecten fors omhoog te brengen.

Dit jaar zijn we gestart met een jaarlijkse Analytics Summit, waarin we bezoekers willen inspireren met succesvolle data projecten die aantoonbare impact hebben gemaakt. Lijkt dit je interessant of heb je een vraag? Neem dan contact met mij op!

 

190925_EY_DataAnalyticsSteven_V2

 

Vooruitstrevende datatoepassingen

Bergen data, maar geen idee wat je er mee kunt? Laat de data scientists van EY VODW je helpen! Wij helpen je met een logische roadmap, een 360 graden klantbeeld of next best actions.

Ik wil een data oplossing

Onze blogs direct in je mailbox?

Interessant? Laat een reactie achter