Hoe gegevensanalyse de bedrijfsprestaties verbetert

Een nieuwe studie legt uit hoe Belgische bedrijven gegevensanalyse gebruiken om hun prestaties te verbeteren. Vier sleutelfactoren dragen bij tot dit succes.

post-image-3
De snelle ontwikkeling van nieuwe technologieën, zoals generatieve kunstmatige intelligentie en machinaal leren, transformeert de manier waarop we werken en bedrijven leiden. 
Als gevolg hiervan wordt data-analyse een steeds belangrijker en waardevoller middel dat bedrijven moeten begrijpen en benutten om een concurrentievoordeel te behalen. 

In deze context is de rol van de Chief Information Officer (CIO) essentieel geworden als drijvende kracht achter de toepassing van data-analyse door bedrijven.

De nieuwste studie van Cognizant en Cionet geeft een beter inzicht in hoe bedrijven in België data-analyse met succes gebruiken. 
Het toont aan dat er vier sleutelelementen zijn om hun analyse te verbeteren.

1. De essentiële rol van de CIO 

De Chief Information Officer speelt een cruciale rol bij de invoering van data-analyse en de aanpassing aan nieuwe werkmethoden. Hij verduidelijkt toekomstige situaties, moedigt samenwerking aan en fungeert als katalysator voor nieuwe manieren van werken. De CIO is ook verantwoordelijk voor het creëren van een cultuur van data-analyse die de toepassing van data op alle gebieden van het bedrijf stimuleert.   
Hij of zij herkent het potentieel van data om de productie te stroomlijnen en organiseert vervolgens trainingen zodat alle werknemers weten hoe ze deze effectief in hun werk kunnen gebruiken. Een CIO kan ook verder gaan door een bedrijfsbreed digitaal transformatieproject uit te voeren, gericht op het moderniseren en versterken van technologie - en dus ook data-analyse - om het voor te bereiden op toekomstig succes en beschikbaarheid. 

2. Prioriteit geven aan bedrijfswaarde 
Door functieoverschrijdende samenwerking kunnen bedrijven die prioriteit geven aan algemene bedrijfswaarde boven technologieverbeteringen op de korte termijn, de efficiëntie verhogen en aanzienlijke vruchten plukken. 
Bijvoorbeeld, cross-functionele teams, met expertise in een breed scala aan cognitieve vaardigheden zoals AI, IT, maar ook sales, marketing en human resources, zijn de sleutel tot het effectief leveren van use cases en het behalen van doelen. 
Door deze samenwerking kunnen bedrijfs- en IT-doelstellingen worden behaald en vullen ze elkaar altijd aan. 

3. Mogelijkheden optimaliseren 
Om de mogelijkheden van data analytics te maximaliseren, moeten organisaties rekening houden met 4 stromen: het opzetten van een gemeenschappelijke infrastructuur voor data analytics, het bereiken van governanceautonomie, het handhaven van de datakwaliteit en het bevorderen van de geïntegreerde waarde van data. 
Door te accepteren dat datakwaliteit een middel is om een doel te bereiken en geen doel op zich, kunnen organisaties organische groei stimuleren door beslissingen te nemen op basis van data-analyse.  
Het bedrijf werft en traint bijvoorbeeld nieuwe managers voor data-integriteit. 

4. Een nieuwe manier van werken 
Het omarmen van gezamenlijke data-analyse en geïnformeerde besluitvorming wordt noodzakelijk voor organisaties die het onbenutte potentieel van hun data willen ontsluiten. Deze seismische verschuiving vereist een culturele transformatie, een niet-aflatende inzet van alle belanghebbenden en de erkenning dat een reorganisatie van de besluitvorming essentieel is om de complexiteit het hoofd te kunnen bieden.  
Het bedrijf laat zijn werknemers bijvoorbeeld kennismaken met nieuwe tools, instrumenten en methoden, zoals PowerBi en Tableau. 
In een datagestuurd tijdperk moeten medewerkers goed worden opgeleid en overtuigd van de toegevoegde waarde van deze tools. En om ambassadeurs aan te stellen binnen het bedrijf die deze tools promoten en het gebruik en de effectiviteit ervan monitoren. Het is een continu proces dat deel uitmaakt van het dagelijkse werk. 

 "De harmonieuze mix van menselijke wijsheid en AI kan de weg vrijmaken voor opmerkelijke bedrijfsresultaten. Bedrijven die overstappen op self-service data analytics ervaren een hogere adoptiegraad. Door over te stappen van een 'push'-model, waarbij de CIO de adoptie van data analytics initieert, naar een 'pull'-model, waarbij de organisatie actief op zoek gaat naar analytische inzichten, worden nieuwe use cases ontsloten", legt Bart Moens, AI en Analytics Director bij Cognizant, uit.
 
Show More
Back to top button