Big data analyseren? No biggie! Met een app.

Maar om van big data naar betere bedrijfsresultaten te gaan, is het van belang om de paar stappen daar tussenin zeker niet over het hoofd te zien. Wat je met big data doet om bij betere bedrijfsresultaten te komen, is namelijk data driven werken.

Even een recap:

Data driven werken is big data interpreteren en analyseren, om daarop gefundeerde keuzes te maken en (vervolg)stappen te zetten in welk bedrijfsproces dan ook. Daarmee optimaliseer je het proces en verhoog je productiviteit, en daarmee winst. 6%, om precies te zijn.

Dat is de weg van big data naar resultaten.

Dus:

Wat is big data precies?

Als je op basis van die kennis een big data definitie zou moeten maken, zou dat dus ongeveer zo klinken:

“Big data zijn de bouwstenen voor betere bedrijfsresultaten. Letterlijk ‘een groot aantal gegevens’ laat je trends, kansen, gebreken en mogelijkheden ontdekken in alle mogelijke bedrijfsprocessen. Door big data (goed) te analyseren, kun je op basis van die ontdekkingen slimmere beslissingen maken in je bedrijf, afdeling of team – om vervolgens beter en efficiënter te werken. Het gevolg: hogere productiviteit, hogere winst. En betere bedrijfsresultaten, dus.”

Die “groot aantal gegevens” helpen je dus verder dan je ooit zelf zou kunnen bedenken.

Je gaat door die analyse van big data namelijk van “ik denk dat we het zo en zo moeten aanpakken” naar “ik weet wat de volgende stap is, want ik zie dat dit en dit niet goed werkt en het zo en zo beter kan”.

Concrete keuzes, op basis van feiten, in plaats van gedachten en gevoelens. (Zeker) weten door wat je met eigen ogen ziet, in plaats van denken en gissen naar wat er beter kan. Dat is wat big data mogelijk maakt.

Maar...

Waar haal je het vandaan? En wat dan?

• Maar waar haal je die data vandaan?
• Hoe verzamel je het?
• Waar verzamel je het?
• Hoe maak je er een overzichtelijk geheel van, als een Excel sheet geen goed idee is?
• Hoe lees je dat uit (vooral als je geen IT-er bent)?
• En hoe baseer je uiteindelijk die betere beslissingen voor geoptimaliseerde processen op je big data?

Hoe werk je dus wél data driven met big data, maar zónder lastig gedoe met programma’s, Excel sheets en chique data managers?

Carl Anderson, Director of Data Science en professor in de mathematische biologie, over het grootste probleem met big data – het wordt niet geanalyseerd:

“In veel gevallen stopt data bij de HiPPOs (Highest Paid Person’s Opinions). Dit zijn de betweters die, bijna uit principe, data negeren, bewijs en aanbevelingen negeren, en gewoon doen wat zij willen, omdat zij het beter weten (zoals hun loonstrook bewijst). Dat is prima, zolang hun intuïtie en strategie werkt. Maar in de meeste gevallen, doet het dat niet.”

Stoppen dus met gevoels beslissingen en starten met gefundeerde big data besluiten. Laat het werken, door het te analyseren – en dat kun je helemaal zelf, ongeacht jouw loonstrook of (IT) opleiding.

Met het juiste programma. De juiste software. Met een app.

Een procesoptimalisatie app, gericht op jouw werkprocessen en op een paar door jou gekozen belangrijke meetpunten. Eentje die automatisch data verzamelt en meet wat jij gemeten wil hebben: inzichtelijk, begrijpelijk en actiegericht. Een app die je vertelt “dit zijn je big data”, “dit heb ik eruit gemeten” zodat jij kunt zeggen: “dit gaan we nu doen”.

Daar kun je wat mee. Direct duidelijke conclusies in één overzicht, waar je heldere keuzes en vervolgstappen op kunt baseren. Die je tijd, en daarmee geld opleveren.

Big data analyseren met een app – in 3 stappen.

Procesoptimalisatie door big data, via een app dus! Dat kan iedereen. In 3 stappen.

1. “Wat wil je weten?”

Data driven werken is data meten en op basis daarvan je werkprocessen (verder) optimaliseren, voor (steeds) beter resultaat. Maar om goed te meten, moet je logischerwijs wel weten wát je wil meten. Even goed over nadenken, als eerste stap dus.

Gijs, data marketeer bij Ketjapp:

“Alles is meetbaar, dus als je wil kun je hele boekwerken met cijfertjes volschrijven. De kunst is om niet álle, maar de juiste dingen te meten. Leuk bijvoorbeeld, dat 4% van de 45-55 jarigen nog een Blackberry heeft, maar wat moet je met deze info? Welke cijfertjes geven je nu écht een indicatie van hoe goed je bezig bent (om je doel te bereiken)?”

Om dus niet om te komen in data-overstromingen en overbodige info, creëer je 1 duidelijke datastroom, gebaseerd op jouw proces en op een duidelijk doel (of paar doelen). Wat wil je weten van de data? Daarvanuit kun je namelijk welke bijbehorende big data dan relevant zijn.

Bepaal je doel daarom, en hou het zo concreet en eenvoudig mogelijk.

Want, zegt Gijs:

“Big data is leuk, maar maak het niet onnodig onoverzichtelijk/complex. 9 van de 10 keer wil je maar een paar dingen écht weten.”

Moeite met een concreet doel?

Stel jezelf een paar vragen om erachter te komen wat je straks precies wil bereiken – en dus gaat meten – met je big data:

• Wat wil je weten? “Hoeveel verlofaanvragen er gedaan worden door het jaar heen door personeel” bijvoorbeeld.
• Waar werk je naartoe? “Betere bezetting van de verschillende teams kunnen voorbereiden” bijvoorbeeld.
• Welk effect wil je bereiken? “Minder belasting op de planningsafdeling” bijvoorbeeld.
• Wanneer is het resultaat een succes? “Als we volgend jaar toch geen extra planner hoeven aan te nemen” bijvoorbeeld.

Doe dit. Letterlijk. Beantwoord deze vragen, intern en samen met je app bouwer bijvoorbeeld. Je wil namelijk zo concreet mogelijk hebben wat je doel is, wat je dus bereiken wil met big data, en wanneer die analyse en daarmee procesoptimalisatie een succes is. Leg de antwoorden op deze vragen vast. Niet in beton, maar in potlood. Zolang het maar helder is, voor alle betrokken partijen.

Gijs:

“Verwachtingen van tevoren met elkaar af stemmen is essentieel. Niet dat de een denkt dat 2 leads binnenhalen al een dikke score is terwijl de ander denkt dat 20 leads het minimum is. Targets kunnen altijd nog bijgesteld worden.”

2. Automatiseer je datadoelen (in een app)

Deze doelen behalen – door je processen te optimaliseren, door je big data te analyseren – doe je door je datadoelen te automatiseren. Een app kan dat voor je doen. Zo gebouwd dat hij je proces(sen) optimaliseert, en de juiste datadoelen meet, uit stap 1. Die gemeten gegevens kunnen we vervolgens uitlezen en het proces (en de app, uiteraard) daar steeds weer mee te verbeteren.

Een procesoptimalisatie app dus, om je data te verzamelen en te kunnen analyseren. Die maak je samen met business app ontwikkelaars en digitale experts. Ketjapp en Exitable denken graag met je (processen en datadoelen) mee en helpen je met het bepalen – stap 1 – automatisch verzamelen – stap 2 – en analyseren en optimaliseren van je processen en datadoelen – stap 3:

3 Analyseer, optimaliseer – winst.

De filosofie:

“Zodra de procesoptimalisatie app ‘live’ gaat, begint het proces van data driven werken pas.”

Je hebt je doel – het gewenste effect dat je wil bereiken – en je hebt je app. Zodra die de lucht in is, en mensen gaan er gebruik van maken, kom je op dat magische punt: data stroomt binnen!

Wat die app bouwer pro’s namelijk voor je hebben ingebouwd zijn een paar specifieke meetpunten in je app, gebaseerd op je doelen – stap 1, uitgevoerd in stap 2! Stap 3 is die meetpunten uitlezen.

In een overzichtelijk dashboard, dat dezelfde pro’s voor je installeerden. Zo één met grafieken en cirkeldiagrammen, die precies laten zien hoe je data ervoor staat in verhouding tot je doel(en).

Alle verzamelde data, inzichtelijk en begrijpelijk – zodat (zelfs) jij er kaas van kunt maken en zodat je dáár je beslissingen op kunt baseren.

• Wel of niet klantcontact (verder) optimaliseren.
• Wel of niet meer man op de buitendienst.
• Wel of niet meer werklast voor de binnendienst.
• Wel of niet doorgaan met deze marketing strategie.

Gefundeerd op data en dus feiten, wat alleen maar kan leiden tot 1 resultaat: betere beslissingen voor optimalere processen, verhoogde productiviteit, en dus – tja, winst. Tijdwinst én daarmee geldwinst.

De data levert je die winst: harde cijfers uit de app statistieken én kwalitatieve reacties van app gebruikers. Blijf die data vooral gebruiken. Want dit proces stopt niet.

En dan: stap 3 - stap 3 - stap 3 - st...

Data driven werken is iets anders dan een rapport waar je één keer de cijfers bekijkt en goedkeurend knikt of zorgelijk je wenkbrauwen fronst.

Het is een proces, waarbij je naar de (steeds nieuwe en grotere) data blijft kijken, om te blijven optimaliseren: richting je doel, en dat gewenste effect. Richting maximale optimalisatie. Maximale productiviteit. Maximale winst, op alle vlakken.

Dat doe je door niet één keer een goede keuze of vervolgstap te bepalen op basis van de cijfers, maar altijd goede keuzes en vervolgstappen blijven bepalen, op basis van de cijfers. Je blijft dus vervolgstappen zetten. Je processen liggen niet stil, dus je procesoptimalisatie ook niet. Blijf verzamelen, blijf analyseren, blijf beslissen, blijf stappen vooruit zetten en blijf daarmee optimaliseren.

Zet stap 3 – analyseer, optimaliseer, boek winst – dus telkens weer en weer. Kom bijvoorbeeld elke maand of elk kwartaal bij elkaar en bekijk de cijfers om te zien wat de volgende stap is:

• Die aanpassing van de marketingstrategie
• Doorontwikkeling van de app vanuit je scrum backlog
• Meer man op de klantenservice
• Minder man op de planningsafdeling
• …

Kortom

Welke bedrijfskeuze – groot of klein – je ook moet maken. Doe het op basis van de feiten, en niet op basis van onderbuikgevoelens of omdat je loonstrook daar nu eenmaal naar is.

Feiten die je geconcludeerd hebt uit de big data die uit je app naar voren zijn gekomen, gericht op 1 proces, met 1 doel. Boek je winst, en ga vrolijk verder met analyseren en optimaliseren, boek méér winst, en ga vrolij… – je snapt ‘m.