Wij willen iets met data! Want data is het nieuwe goud… Ja ik hoor het nog steeds en het klinkt altijd goed als ik die vraag krijg, maar uiteindelijk zien mensen door deze termen veelal onbereikbare doelen voor zich. Het nieuws wordt altijd gedomineerd door de meest bijzondere en meest complexe ontwikkelingen van dit moment.
Natuurlijk zijn deze ontwikkelingen erg interessant, maar zorgt vaak voor onbereikbare wensen en doelen. En als deze verhalen al niet zorgen voor een schrikeffect bij bedrijven, dan volgt vaak wel een spervuur van vragen en wensen over wat allemaal wel niet mogelijk moet zijn.
Maar wat moet een klein/midden bedrijf met dat soort complexe zaken. En ook al beginnen we er aan, hebben we dan wel genoeg data om dit te kunnen? Een goede intuïtie is dan zelfs beter dan een halve analyse.
Waarom is een kleine analyse eigenlijk niet voldoende? Je hebt een bepaald gevoel t.a.v. een beslissing. Hoe fijn is het dan om met dat beetje data een beter onderbouwde beslissing te maken. Klinkt logisch toch? En toch wordt de analyse fase vaak vergeten.
De software die binnen het bedrijf wordt gebruikt biedt nog wel eens een uitkomst. Maar deze schiet vaak net te kort om vragen te beantwoorden. Software is namelijk gemaakt om processen binnen een bedrijf goed te registreren en zo snel mogelijk te laten verlopen, maar faalt vaak om hoog over informatie te geven om deze processen ook te kunnen evalueren.
Jouw vraag is namelijk unieker dan je denkt. Ja soms lijkt je wens meer dan logisch… maar denkt iedereen wel zoals jij? Heeft de ontwikkelaar van de software wel diezelfde invalshoek gehad. Heeft de ontwerper wel dezelfde ervaring binnen de sector als jij? Data analyse is simpelweg persoonlijk, iedereen heeft een andere vraag, en iedereen kijkt anders naar bepaalde grafieken. Elke seconde dat je moeite moet doen om een grafiek te begrijpen is er één te veel.
Ondanks dat er vaak niet genoeg data mee te doen met de grote internationale bedrijven. Is er altijd meer dan genoeg data om je eigen bedrijf eens onder de loep te nemen.
Verzamel eens zo veel mogelijk gegevens die je hebt. Zet deze data bijvoorbeeld in Excel. Hoe kan het dat een Word document over de loop van 3 maanden is aangepast? Was de offerte niet goed geschreven? Hebben we er 3 maanden over gedaan om te schrijven? En als ik over de gegevens een gemiddelde neem, ben je dan nog tevreden met hoe lang een offerte traject duurde?
Maak eens een output van je software systeem wellicht zie je iets! Meet eens een gemiddelde, een totaal etc… allemaal simpele wiskundige metingen die we snappen.
Het lijkt in eerste instantie wellicht moeilijk en tijdrovend. Maar uiteindelijk maakt een goed geïnformeerd mens altijd de betere beslissingen en zijn de eerste stappen richting de complexe analyses ook weer gezet.
