Heel wat bedrijven hebben het intussen wel begrepen: willen we mee zijn met de toekomst, dan moeten we iets met data doen. Een juiste redenering, al loopt het bij de uitvoering nog vaak mis. “Te veel bedrijven denken nog in hokjes als het op hun data-aanpak aankomt”, zegt Nico Huybrechts, founder en CEO van Datashift. “Wil je er alles uithalen, dan moet je het als één geheel zien.”

Huybrechts vergelijkt de evolutie van datagebruik met die van Human Resourcesdepartementen in de afgelopen decennia. “In de jaren ’60 dacht iedereen dat werknemers objecten waren en was HR er vooral om de resources in te plannen. Verder moest je daar als organisatie niet te veel tijd en geld insteken, laat staan dat je moest inzitten met die werknemers”, legt hij uit. “De laatste jaren beseft iedereen gelukkig dat je mensen goed behandelen belangrijk is. Ze worden er namelijk productiever van. HR-diensten zorgen er nu voor dat werknemers zich goed voelen, maar de verantwoordelijkheid is netjes verdeeld met alle leidinggevenden in een bedrijf.”

Hetzelfde zal gelden voor de datarevolutie, meent Huybrechts. “We zijn er nog lang niet. Iedereen schreeuwt van de daken dat data het nieuwe goud is, maar toch wordt data nog altijd stiefmoederlijk behandeld. We hebben tijd nodig om te beseffen dat het belangrijk is om je data goed te onderhouden, én dat het de verantwoordelijkheid is van iedereen. Enkel dan kunnen organisaties echt datagedreven worden en het maximale uit hun toepassingen halen.”

Nico Huybrechts, CEO van Datashift

Eén stap vooruit, twee terug

Die stiefmoederlijke behandeling maakt dat er fouten gebeuren, of dat er technologische snufjes aangekocht worden die niet de juiste oplossingen bieden. “Bedrijven willen graag meedoen met de trends”, zegt Huybrechts. “Maar in plaats van de trends te volgen, lopen ze de hypes achterna. Nu is het cool om artificiële intelligentie en machine learning toe te passen op bedrijfsprocessen, dus zorgen organisaties dat ze die snufjes hebben. Maar als je AI en ML toepast op data die niet gemanaged is, stelt het resultaat vaak niet veel voor. Onbetrouwbare data in een algoritme geeft namelijk onbetrouwbare uitkomsten. We moeten dus zorgen dat de basis te vertrouwen is door aan actief databeheer te doen.”

Bedrijven willen graag meedoen met de trends. Maar in plaats van de trends te volgen, lopen ze de hypes achterna

Dweilen met de kraan open, noemt de CEO van Datashift het. “Tof dat bedrijven ermee bezig zijn, maar losse initiatieven zorgen er eerder voor dat ze net de grote stap voorwaarts missen. ”Een stap vooruit met een nieuwe technologie, maar twee achteruit door slecht databeheer, daar komt het zowat op neer. “Goed databeheer kan ondersteund worden door technologieën zoals Collibra, een data governance tool.”, vult Huybrechts nog aan.

Purple people nodig

De oplossing? “Datagebruik benaderen vanuit één visie”, klinkt het. “Data, AI, ML, Business Analytics, noem maar op, niet meer zien als aparte silo’s. Het ene kan niet zonder het andere. Haal ze allemaal uit hun hokjes, breng ze samen en begin bij het begin: databeheer.” Met andere woorden: zet de data op orde en bepaal wat je ermee wil doen.

Het probleem in veel bedrijven is dat de nuances en juistheden ergens along the way verloren gaan bij de vertaling van de businesstaal naar de tech-taal of omgekeerd

Voor veel bedrijven onbegonnen werk, voor het team van veertig mensen van Datashift een dagelijkse taak. “De grootste uitdaging is om business objectieven te verzoenen met technologische innovatie. Het probleem in veel bedrijven is dat de nuances en juistheden ergens along the way verloren gaan bij de vertaling van de businesstaal naar de tech-taal of omgekeerd. Onze consultants zijn stuk voor stuk mensen die feeling hebben met beide. Ze noemen dat in het jargon ook wel ‘purple people’. Zalige benaming toch? Er zijn niet veel mensen die kennis hebben van business én tech, dus we zijn heel blij dat we bij Datashift een sterk team hebben van dergelijke purple people. Tijdens onze recruteringen leggen we de lat wel heel hoog om zulke mensen te vinden, en ook na de aanwerving coachen en begeleiden we medewerkers actief om hun business - en techtalent volop naar boven te brengen.”

Goed dataplan uitzetten

Het eerste wat dat sterk team van Huybrechts doet, is luisteren naar de klant. “Waar zit hun pijn, waar willen ze naartoe met hun organisatie? Dan bekijken we welke rollen ze nog nodig hebben in hun organisatie om aan goed databeheer te doen, en wat de juiste processen zijn voor wat ze willen bereiken. We helpen hen een goed dataplan uitzetten en de bijhorende doelen bepalen. Pas daarna kijken we hoe we met die data aan de slag gaan.”

Dat kan gaan van Business Intelligence- of ML-toepassingen ontwikkelen tot begeleiding en coaching. “We organiseren workshops bij de klant ter plaatse met een team van onze eigen mensen, net om de uitrol van het dataplan zo efficiënt mogelijk te laten verlopen. We helpen de datageletterdheid van management of medewerkers omhoog krikken als dat nodig blijkt.”

Niet enkel een mooie Ferrari

Bij Datashift zullen ze dus niet meteen in het wilde weg een state of the art toepassing bouwen. “Voor ons is technologie geen doel op zich”, zegt Huybrechts. “Hoe ik het graag uitleg aan mensen: we kunnen voor jou een heel mooie Ferrari bouwen, maar als je daar op een slechte weg vol putten en obstakels rijdt, dan zal die Ferrari uiteindelijk niet vaak uit de garage komen. Ofwel moeten we dus eerst de weg effenen, ofwel moeten we een 4x4 bouwen. We doen wat er nodig is om binnen de context van de klant maximale kans op succes te realiseren.” En of het nu de bakker om de hoek is, of een grote multinational: het databedrijf gaat voor iedereen aan de slag “alsof we zelf aandeelhouder zijn van die zaak”.

We kunnen voor bedrijven een heel mooie Ferrari bouwen, maar als je op een slechte weg vol putten en obstakels rijdt, dan zal die Ferrari uiteindelijk niet vaak uit de garage komen. Ofwel moeten we dus eerst de weg effenen, ofwel moeten we een 4x4 bouwen

Datashift heeft er bijvoorbeeld voor gezorgd dat een modemerk veel efficiënter omspringt met haar stock. Kledij die in een bepaalde winkel blijft liggen, maar in een andere is uitverkocht, kan nu snel verplaatst worden. Een medische instelling heeft dan weer een beter zicht op zijn voorraad bloed en kan op tijd zien welk type moet aangevuld worden. “Het leukste wat er is, is dat we een stukje groei of vooruitgang kunnen creëren”, zegt Huybrechts. “Want daar draait het om voor ons: samen met klanten impact realiseren voor hun bedrijf door hun data goed te gebruiken. Wij krijgen een enorme kick als we iets gecreëerd hebben dat effectief gebruikt wordt in het bedrijf. Dat mensen er iets aan hebben, dat het hun werk efficiënter maakt, dat het hun taken overzichtelijker maakt: dat is onze grootste drive.”

De ideale wereld

De ideale wereld, hoe ziet die er volgens Nico Huybrechts uit? Dat die efficiëntie nog verder wordt doorgedreven, antwoordt hij. “Nog te veel mensen zien hun man, vrouw of kinderen te weinig omdat ze in hun job manuele taken moeten doen die veel tijd in beslag nemen, terwijl die eigenlijk geautomatiseerd kunnen worden.”

Ik wil in een wereld leven waarin mensen werk doen dat zinvol is. Tijd is één van de weinige zaken in het leven die je niet kan kopen. Maar door datagedreven te zijn, kan een organisatie wel tijd winnen. Mensen kunnen dan terug bezig zijn met écht toegevoegde waarde leveren, met de kern van hun job. Ik zie bij onze klanten een glimlach als we dat voor hen kunnen verwezenlijken, en daar doen we het voor.”


Is goed databeheer nog een pijnpunt in jouw bedrijf? Laat Datashift je dan de weg wijzen naar anders en beter.