Het gaat niet om gegevens; het gaat om bruikbare inzichten

Deze week had ik een interessante discussie over gegevens met de CEO van een van de startups waar ik mee werk. De uitdaging is dat veel bedrijven enorme hoeveelheden gegevens verzamelen, opslaan en vervolgens ongebruikt laten. Het verbaast me dat zoveel bedrijven zulke verbazingwekkend grote dataopslagplaatsen onderhouden zonder goede manieren te vinden om ze te gebruiken.

De belangrijkste onderliggende reden is volgens mij dat het verzamelen van gegevens gemakkelijk is, maar het genereren van bruikbare inzichten op basis van die gegevens moeilijk. Het vereist een diep begrip van het domein, evenals inzicht in wat waarde biedt binnen de context van het domein. Dit vraagt om een andere manier van denken dan bij de meeste bedrijven, waar de focus vaak ligt op doen wat we altijd al deden, maar dan een beetje beter of sneller.

Het bedrijf van de CEO waarmee ik sprak, is actief in het mediadomein en heeft een punt bereikt waarop belangrijke werknemers van zijn klanten dagelijks een e-mail ontvangen met een lijst van taken met de hoogste prioriteit waar ze die dag hun energie op moeten richten. Deze taken worden geïdentificeerd door het verzamelen van gegevens van de relevante media-eigenschappen van de klant, het analyseren van deze gegevens om afwijkingen en anomalieën te identificeren en vervolgens het aanbevelen van de meest waarschijnlijke acties om de geïdentificeerde problemen aan te pakken. Deze risicobeperkende maatregelen zijn de taken die de belangrijkste medewerkers op hun dagelijkse takenlijst krijgen. Voor mij is dit het kenmerk van een datagestuurd bedrijf: het gaat niet om de gegevens, maar om het genereren van bruikbare inzichten uit de gegevens die je in je voordeel kunt gebruiken.

Natuurlijk worden de inzichten in dit geval gegenereerd op basis van de gegevens van de klant zelf. De volgende stap is om een aantal of alle klanten te laten instemmen met het anoniem delen van hun gegevens met het bedrijf. Hierdoor kan het bedrijf elke klant vergelijken met alle andere, waardoor het volgende niveau van inzichten kan worden gegenereerd. Het gaat nu niet alleen om afwijkingen en anomalieën die binnen je eigen bereik worden geïdentificeerd, maar ook om afwijkingen en anomalieën die worden geïdentificeerd door vergelijking met anderen. Door je prestaties te vergelijken met die van anderen in dezelfde branche, is het veel eenvoudiger om inzicht te krijgen in waar energie moet worden gestoken om te verbeteren.

Het gaat erom voortdurend waardevolle en bruikbare inzichten uit die gegevens te genereren en die te gebruiken om, bij voorkeur automatisch, de acties voor je team te genereren die de meeste impact zullen hebben. Het gaat niet om de gegevens; het gaat om wat je ermee doet.