Effectieve Datastrategie: Van Theorie naar Praktijk

In deze aflevering bespreken Sonny van Bergen, Henk Breunissen en Luuk Pauwels het toepassen van datastrategieën. Ze belichten de kloof tussen theorie en praktijk en delen voorbeelden om datamanagers te ondersteunen bij hun implementatie.

Aan de hand van een recent ontwikkeld document, dat dient als handreiking voor het opzetten van datastrategieën, bespreken ze niet alleen het ontstaan van deze richtlijn, maar ook de praktische toepassing ervan in organisaties. Dit gesprek is cruciaal voor bedrijven en datamanagers die het belang van een duidelijke datastrategie willen onderstrepen, vooral in een tijd waarin datagedreven besluitvorming de norm wordt.

Het gesprek opent met de introductie van de sprekers, beiden actief betrokken bij de DAMA-werkgroep voor datastrategie. Henk, voorzitter van de werkgroep, deelt zijn passie voor het overkoepelende aspect van datawetenschap, en Luuk, met een achtergrond in audit en binnenkort werkzaam bij CZ, aangeeft dat hij wil bijdragen aan het ontwikkelen van handvatten voor datastrategie. “Ik wilde meer van weten, maar ik wilde ook wat brengen” — Luuk (6:17).

De sprekers bespreken hoe de behoefte aan een praktische benadering is ontstaan. Opgemerkt wordt dat er veel theoretische informatie beschikbaar is, maar dat organisaties vaak worstelen om dit om te zetten naar toepasbare strategieën. Luuk komt met een interessante observatie: “Veel organisaties focussen op inrichten, maar niet op richting geven” — Luuk (9:00). Benadrukt wordt de frictie tussen de strategische aspiraties van het management en de uitvoering binnen de dagelijkse praktijk.

Rond de ontwikkeling van het handboek komen diverse brainstormsessies aan bod. De noodzaak om iets te creëren dat meer praktijkgericht was, werd steeds duidelijker. “We misten in de huidige DAMA-NL, dus de DM-BOK-2, een stukje voor dat toepasbare op het gebied van datastrategie” — Henk (19:15). Het document biedt handvatten voor professionals om inzichten uit strategische discussies daadwerkelijk te implementeren in hun organisaties. De sprekers bespreken ook de waarde van verschillende perspectieven in de werkgroep en hoe die leiden tot een breed toepasbare richtlijn.

Een cruciaal onderdeel van het gesprek is de nadruk op de verbinding tussen datastrategie en organisatiedoelen. Er wordt uitgelegd dat elke datastrategie moet beginnen met de vraag: “Wat zijn onze organisatiedoelen?” — Luuk (28:45). Dit bevestigt de noodzaak voor datamanagers om niet alleen meer gefocust te zijn op data-analyse maar ook strategische waarde te creëren voor de hele organisatie.

In het gesprek komt naar voren dat veel organisaties de rol van data-aspecten zoals datakwaliteit soms te veel op IT- en techniekniveau bekijken, terwijl het net zo goed gaat om de relatie tot de bredere bedrijfsstrategie. Er wordt gewezen op het risico dat dit met zich meebrengt: “Als jouw datastrategie gefocust is op tools en IT, dan heb je eigenlijk… een mooie papieren tijger gemaakt” — Henk (34:30).

De sprekers delen verschillende voorbeelden van hoe datastrategieën in praktijk kunnen worden toegepast en onderstrepen dat elke organisatie zijn eigen unieke situatie heeft. Er komt aan bod een overheidsinstantie die data gebruikte om onrechtmatige belastingaanslagen te identificeren door watergebruik te analyseren in leegstaande woningen. “Je benut de data op een betere manier” — Luuk (45:20).

Uiteindelijk roept het gesprek op tot actie, waarbij Sonny de luisteraars aanspoort om de handreiking werkelijk te gebruiken: “Ga naar de Dama-shop en download het document. Dit kan heel veel rust brengen” — Sonny (56:45). Zijn laatste opmerkingen benadrukken het belang van betrokkenheid van alle medewerkers, niet alleen van datamanagers, en dat iedereen binnen de organisatie bijdraagt aan een succesvolle datastrategie.

De aflevering eindigt met een oproep om bewust na te denken over waarom we datastrategieën nodig hebben, en niet alleen over hoe we ze gaan uitvoeren. “Eerst kijken naar waarom we het doen” — Henk (60:12). Dit biedt een verfrissend perspectief dat vaak vergeten wordt in een wereld vol technische dataoplossingen.

Deze aflevering is niet alleen een must-listen voor data professionals, maar biedt ook inzicht voor elke manager die de kracht van data in hun organisatie wil benutten en een cultuuromslag naar datagedreven werken wil realiseren. Heb je vragen of wil je ondersteuning bij de implementatie van deze inzichten in jouw organisatie? Neem gerust contact op met Databewuster!

Wat er in deze aflevering langskomt

• Introductie van de Werkgroep
• Voorstellen van de Deelnemers
• Het Idee Tot Stand Komen
• Structuur van de Handreiking
• Opbouw van het Document
• Doelgroep van de Handreiking
• Waarde van het Document
• Praktische Aanpak van Datastrategie
• Offensieve vs. Defensieve Drivers
• Doorlopende Datastrategie
• Data-eigenaarschap en Verantwoordelijkheid
• Data Governance en Strategie
• Waarom en Hoe van Datastrategie
• Oproep tot Actie en Bewustzijn

Transcript

Luc, Henk, goeiemiddag. Jullie zijn mijn collega’s van de DAMA-organisatie, alleen maar van een andere werkgroep. Dus ik vind het echt super grappig dat we op deze manier ook samen zitten. Jullie hebben namelijk iets super moois gemaakt, een rondreiking, en daar gaan we het vandaag over hebben. Dus we gaan het vandaag hebben over twee delen, twee onderdelen. In eerste instantie gaan we beginnen met hoe die tot stand gekomen is en hoe maak je nou zoiets. En daarna gaan we in een ander deel, dus los van deze aflevering, gaan we nog door over hoe je hem toepast. En dan komt ook de collega binnenlopen en dan gaan we dus een tweede deel opnemen. Zouden jullie misschien heel kort in een maximale minuutje even voor willen stellen? Misschien wil jij even kort beginnen. Henk Breunissen ben ik, voorzitter van de werkgroep datastrategie. Werkzaam als datastrategiemanager momenteel, actief in de consultancy. Luuk Pauwels, ik werk nu momenteel nog bij ING op het moment van opname. Binnenkort ga ik starten bij CZ, teamleider Data, Governance en Innovatie. Het is heel belangrijk wat we vandaag gaan bespreken, dat gaat daar ook terugkomen. Ik ben in 2023 aangesloten bij de groep, omdat ik interesse had in datastrategie. Ik wilde meer van weten, maar ik wilde ook wat brengen. En ik heb een achtergrond in audit en ik zie dat er heel veel raakvlakken zitten tussen wat we hier bespreken en wat in datamanagement zit en wat in auditing zit. Ja, daar kunnen we zo misschien wel even naartoe gaan. Hoe ben jij bij de werkgroep ten echte Filmer? Nou, mijn achtergrond zit in de data science. Vanaf het begin van mijn carrière is data science. Veel met de voeten in de dataklei gezeten, om het zo te zeggen. Gezien wat goed kan gaan en wat niet goed gaat. Toch iets meer de voorkeur voor dat overkoepelende. Niet zozeer meer wat is nodig om bijvoorbeeld data science goed te kunnen doen. Master gevolgd daarin. Afgestudeerd je op data confidence. En zodoende dus deze werkgroep. Heel erg geïnteresseerd in de datastrategie. en dat overkoepelende kijken naar data… en hoe je waarde kan halen uit data voor de organisatie. En ja, aangesloten bij deze werkgroep daarmee. En toen kwam ineens het idee, we moeten iets gaan doen. Waar is dat begonnen? Ja, dat is misschien, Ja, dat was iets later. Ik ben wel later ingestapt, maar wat ik wel proefde in die sessies, we begonnen met een aantal grote groep. Wat volgens mij wel het gedeelde belang was, is dat iedereen wel iets met datastrategie in zijn organisatie deed. Dan wel als externe consultant bij klanten of die er zelf in zat. Als ik even voor mezelf spreek, ik merkte dat er wel heel veel over werd gesproken, maar niet echt handvatten had. De heel veel losse begrippen. Ja, dat was niet echt een kapstok. En ik denk dat daar ook wel dit naar voren kwam. En op strategisch niveau praten is denk ik ook wel leuk. Omdat vaak management, daar gaat het veel over. Dus om daarmee te kunnen praten is denk ik goed om… Ja, ik denk dat het ook een beetje een soort van logisch verloop is. Als je lang ergens mee bezig bent. Als je diep erin zit en op een gegeven moment krijg je… Ja, ik denk bijna zo van natuurlijke behoefte volgens mij. Die merk ik zelf ook. Om een beetje omhoog te overzichten. en dan, hé, wat doen we? En dan wie versluiter? En hoe gaan we dat dan doen? En dan kom je vanzelf met dat strategische vlag volgens mij. Ja, en wat je ook ziet, denk ik, is dat heel veel organisaties heel veel zich focussen op het inrichten. Dus van, hoe gaan we dit doen? Of hoe gaan we dat doen? Want dat is wel heel erg met paardenklep op, dit wordt het. En ik denk, wat ik zelf een beetje aan het zoeken was, oké, maar hoe gaan we nou richting geven aan iets in plaats van het inrichten? En ik denk dat daar in die werkgroep ook wel een paar keer over gegaan is, van, hoe gaan we dat nou op papier krijgen? En zorgen dat anderen daar ook wat mee kunnen. Ja, en hoe hebben we het aangepakt om echt die structuur dan in, want jullie hebben een document geschreven, een handreiking. Hoe hebben jullie die structuur daarin aangepakt? Nou, de start eigenlijk voorafgaand in die structuur, dat is de start. Een stukje ideatiefase, een fase waarin we een brainstorm hadden, meerdere brainstorms hadden, van wat zijn nou onderdelen van een datastrategie. We zijn alle lid van DAMA-NL. Je wilt, we misten in de huidige DAMA-NL, dus de DM-BOK-2 zoals dat heet. Een stukje voor dat toepasbare op het gebied van datastrategie. Een beetje het hoe. Ja, een beetje het hoe. En wij hebben dus in die bereikstamssessies, daarna hebben we besluiten genomen om van hé, wat als we nou een stuk over datastrategorie schrijven in die lijn van de dame NL, maar dan wel met je achterhoofd de business in de gaten te houden, zodat het geen Ja, geen theoretij gehoord, maar wel praktisch toepasbaar. En dat vind ik ook echt wel het mooie van de werkgroepen bovenop de Stichting Dame en het boek wat ze geschreven hebben. Want het boek gaat heel erg over wat je moet doen, maar er staat expliciet niet in hoe je het moet doen. En ik heb ook wel eens gesproken met de mensen die zeiden dat het ook een bewuste keuze geweest, want ja, anders kan je honderd boeken schrijven. En dus ik vind het erg mooi dat wij als werkgroepen, jullie als datastrategie, wij als datakwaliteit, dan echt naar het hoe kunnen en dan producten kunnen gaan opleveren en daar mensen dan mee gaan helpen. Ja, dat is ook wel leuk om te doen. Een stukje je eigen ervaring te delen op papier, één stukje, maar ook heel erg de andere kant van, hé, wat gebeurt er nou echt? Wat is nou echt nodig om een datastrategie neer te zetten? Ja, en wat denk ik ook wel een kracht is, maar dat ben ik later pas gaan beseffen, is dat we hebben heel verschillende perspectieven. Volgens mij de meeste, net al zei de consultants, maar ook mensen intern. Ik heb zelf beide gehad. Maar is dat een problematiek bij iemand die bij bijvoorbeeld een woningcorporatie of bij een overheidsinstantie zit? Dat kan heel anders zijn dan iemand die bij een corporate zit. Ja, dat komt heel belangrijk. Ja, en daar is ook veel meer geld voor bijvoorbeeld data management. Dus daar staat het al, alleen daar is de vraag van hoe gaan we het verdelen? Terwijl bij een kleine organisatie is voor mij veel meer het vraagstuk. Ik ben hier aangewezen voor data, hoe ga ik iedereen overtuigen dat ze er iets mee moeten doen? Dus het zijn hele andere punten. En je hebt daarnaast overkoepelend grote commerciële organisaties die hebben vaak ook het budget om grote consultancy partijen in te huren om zaken als een datastrategie of data governance neer te zetten in de organisatie. En juist die meer maatschappelijk gerichte organisaties, kleinere organisaties, die hebben wel die behoefte met data, maar die hebben misschien iets minder de middelen om zulke dingen in te zetten. En juist dat stuk wat wij geschreven hebben als werkgroep, ja, dat is echt een praktische handvat, die toereiking om met dat strategie uit gang te gaan. Ja, en we hebben heel veel discussies gehad, maar ook denk ik, daar zijn we begonnen. We zijn niet begonnen met, dit modelletje staat op internet, dus laten we daar iets mee. Dat hebben we wel gebruikt als kapstok af en toe. Maar veel meer gekeken, waar lopen we nou tegenaan? En vanaf daar eigenlijk overgestapt naar, oké, dit zien we in de praktijk, hoe gaan we dat integreren in een totaal pakket? Ja, want als we het document er even denkbeeldig bij zouden pakken, want we kunnen hem nu niet even zo erbij pakken of wat nou. Wat kom je als eerste tegen? Dus qua opbouw hè? De inleiding, dat is met name op het contextdiagram. En dat is een afgeleide van de DM-bok. Die vond ik heel erg mooi. Ja, het past heel mooi bij daar. Ja, en wat er bovenaan in staat is eigenlijk de definitie. We merken dat ook in de reacties, dat er heel veel vragen zijn over de definitie. We hebben een definitie aangehangen waarvan we denken, dit is overkoopelend. Je kan er zelf nog van alles aan hangen. Er zitten twee componenten. Eén, het benutten en het beheersen van data binnen je organisatie. Hoe ga je daarmee om? Hoe geef je daar richting aan? En twee, hoe vertaal je dit naar de organisatie doelstellingen? Want wat je vaak ziet is dat je kan niet zomaar een datastrategie op zichzelf zetten. Maar wat je eigenlijk doet is je begint met bijvoorbeeld dit is organisatie doelstelling. We willen customer intimacy. We willen klanttevredenheid willen verhogen. Dat heeft implicaties voor wat voor data je wilt verzamelen. Waar je wel en niet op gaat investeren. Dus dat zit veel meer aan die kant. Een aantal business drivers zitten daar bijvoorbeeld in. Een aantal stakeholders die daardoor belangrijker zijn. Ik heb zelf drie jaar bij een bank gezeten. Daar is de belangrijkste stakeholder. Is de externe toezichthouder. Dus daar zit het veel meer op dat component. En daar kun je heel veel kanten mee op. Ik denk dat dat even de basis is waar we mee begonnen zijn en daar hebben we allemaal facetten ondergehangen wat eigenlijk ook de hoofdstukken in het document zijn. En is het dan ook zo dat als je de hoofdstukken een voor een zou doorlopen dat je dan vanzelf bij een hele mooie datastrategie uitkomt of zit het net even anders? In principe wel. Er staan dus stappen in van wat is een datastrategie en welke stappen zijn nodig om een datastrategie op te bouwen. En vervolgens heb je een stuk waarin methoden behandeld zijn, a la de damastel, die per stuk beschrijven van hoe voel je nou bepaalde stappen uit. Let wel, er staat niet een compleet volwassenheidsmodel in dat stuk. We hebben uitgewerkt dat dat van belangen is en hoe dat een stukje is opgebouwd. Maar we hebben natuurlijk ook een DAMA-NL werkgroep voor Maturity die dat compleet uitgewerkt heeft. En wat we wel hebben staan in de bijlage als voorbeeld, is een stukje handreiking ook weer. Van hoe voel je nou een datastrategie uit? Wat is daarvoor nodig? Er staan diverse vragen geformuleerd om dat op te pakken. Ja, om aan te vullen. Ik denk een mooie kapstok. Dat is wat het je biedt. Ik denk dat een aantal voorbeelden die we erin hebben gehangen om die kapstok te kunnen vullen. Dat is wat je er uiteindelijk mee kunt. Ja, dus eigenlijk echt een soort van document dat je erbij kan pakken. Hoe je kan starten of een beetje richting. Ja, kaderend. Ja, dat is een beetje kaderend. Als je ermee bezig gaat, een stukje kaderend. En verder heb je eigen organisaties, specifieke situaties waar je stukjes mee kunt nemen, maar niet alles. Ja, en we hebben ook wel een discussie gehad voor de doelgroep van het document. Dan schrijven we dit voor data professionals. Ik denk bijna iedereen die dit kijkt, die zal natuurlijk wel iets met data hebben. Maar ook voor non-data professionals. Je kan je voorstellen dat als je een kleinere organisatie bent, je bent de enige die krijgt data in zijn mic geschoven. Dan wil je misschien ook wat handvatten hebben. Waar moet ik nu beginnen? En ik denk dat dat ook wel in het document doordruppelt. De aspecten die dan belangrijk zijn. De essentiële concepten. Die zitten daar ook in. Ik heb Express niet helemaal afgelezen. Want ik wilde het eigenlijk door jullie laten vertellen. Ik heb natuurlijk wel stiekem even de structuur bekeken. Want ja, jullie willen ook wel een beetje voorbereid zijn natuurlijk. Ik vond dat hij heel laagdrempelig geschreven was ook. En ik denk dat het ook echt een hele grote meerwaarde heeft. Dat je niet alleen die dataspecialist die toch al iets van data af weet. Iets gaat geven waarop hij nog meer van data begrijpt. Maar dat je ook juist echt op het awareness vlak iemand die meedoet, om het zo te zeggen, dus die met z’n handen aan het toetsenbord zit, dat hij ook beter begrijpt waarom hun datastrategie nou nuttig zou zijn en hoe dat opgebouwd zou kunnen zijn. Ja, ik denk een dataspecialist, die gaat denk ik weinig nieuwe dingen zien. Wellicht een aantal tools en technieken die hij nog niet wist. Maar ik denk de waarde van het document is ook dat er vertaling is naar hoe integreer je dit in je totale plan, in je organisatiestrategie. Ik denk dat daar vooral de waarde zit. We hebben een van de modellen waar we naar refereren of een voorbeeldje waar we naar refereren is wat ik net ook al aanhaalde, de Tracy en Biasma model, waar je eigenlijk zegt, ze zijn overkoepelend drie type strategieën. Je hebt product leadership, dus je differentiëert in wat voor product je hebt of biedt. Heel passend voorbeeld, Apple bijvoorbeeld. Die hebben een heel uniek product. Dan heb je customer intimacy, dat is wat heel erg op klanten zit. Denk aan een Coolblue, die verkopen schuiven dozen. Glimlav. Glimlav, maar die doen het wel op een manier dat ze heel uniek zijn. En dan heb je nog kosten, efficiency. En dat zijn vaak de logistieke bedrijven bijvoorbeeld. Of andere bedrijven, die zitten veel meer op we gaan kosten snijden. Dat is niet specifiek voor data. Maar dat is wel goed om te begrijpen van dat is een kader. En die bedrijven die moeten daar een vertaling naar maken. van oké, maar als ik dan een Coolblue ben… of ik ben een logistieke dienstverlener… Wat voor data heb ik dan nodig om mijn strategie goed uit te kunnen voeren? En ik denk dat daar die dataspecialist om de hoek komt. Ik denk ook een aantal podcasts hiervoor waar dat gezegd wordt van je moet de business heel goed begrijpen. Ik denk dat dat wel een modelletje is waar wat dat kan helpen structureren. Dan hoog overpakkend voor een datastrategie. Kijk, er zit een gevaar met eigenlijk met alles betreffend het onderwerp data. Is dat mensen, neem datakwaliteit als voorbeeld. Dat die data is nodig voor een bepaald doel. En laten we alle mogelijke manieren bedenken om voor een bepaald veld die datakwaliteit op 100% te krijgen. Nou, dat is dus niet het doel. Het doel van een datastrategie is dat de bedrijfsstrategie volgt. Dat het ondersteunend is aan de bedrijfstrategie. Dus als jij een datastrategie hebt die gefocust is op tools, die gefocust is op vooral IT, dan heb je eigenlijk… Ja, dat is niet aantregen. Een heel mooi document gemaakt. Een mooie papieren tijger. Wat wel echt de insteek ook echt is vanuit ons stuk, is juist die doelgroep is juist gericht op de business, juist op de toegevoegde waarde, op waar heb je echt wat aan. En daarom is ook die praktische insteek in die jamastel erin gemaakt. Ja, en in de definitie zeggen we organisatie, strategie. En dat is omdat het niet alleen voor profit is, maar het kan ook voor non-profit. Dus overheidsinstellingen, zorg, noem maar op. Die kunnen hier ook gebruik van maken. Die hebben wellicht wat andere organisatiedoelstellingen dan een commercieel bedrijf. Maar evengoed hebben die een strategie nodig. Ik denk inderdaad dat het begint bij een bepaald doel. Maar ja, laten we er wel even van uitgaan dat het bedrijf die even helder heeft. Om het even makkelijk te houden. Ik denk dat dat ook nog wel naar de afstand komt. En ik denk dat jij dat helemaal uitlegt. Dat volgens mij de kern is. Je gaat een strategie, wat we dan een datastrategie, daaraan vastplakken. Om ervoor te zorgen dat we die doelen ook kunnen bereiken. Ik denk dat dat, het klinkt heel erg voor de hand liggend. Maar ik denk dat zelfs ook ik wel eens, vanuit mijn achtergrond. Dat het bijna wel eens vergeet. Oh ja, je moet een datastrategie hebben. Ja, of van data. Ik wil veel data doen. Dus een datastrategie is belangrijk. Ja, precies. Nee, we doen het om een bepaald doel te bereiken. En ik denk dat een stukje kritische data, daar moet je denk ik vooral naar gaan kijken naar je strategie. Misschien is een stukje ondenken als je, neem een procesverbetering als voorbeeld. En je wordt daarbij verplicht of gevraagd om niet een woord als een datastrategie of andere dingen te gebruiken. Wat ga je dan doen? Dan ga je in kaart brengen wat de huidige situatie is. Dan ga je in kaart brengen waar je naartoe wil. Dan ga je niet die hele structuur neerzitten op confidencegebied. Maar dan ga je gewoon puur kijken, oké, wat is voor elk veld de toegevoegde waarde? Wat is exact het doel wat we willen bereiken? Nou, efficiency bijvoorbeeld. En dan, eigenlijk is het best mooi als je nou in zo’n gesprek, het woord data niet gebruikt, dan te kijken van wat voor strategie komt daar nou uit. Dus niet, dan haal je de hele datacomponent, is het nog wel, want die is ondersteunend. Maar op die manier kun je misschien de focus soms houden op die return of investment. Want welk bedrijf je ook pakt, tenminste bijna alle bedrijven die hebben een doel voor ogen en je wilt iets doen om dat doel te behalen of te verbeteren. En ja, dat is met een daadstraat niet anders. Overal mee. Nou, we zullen hem even helemaal naar de praktijk pakken. Dus ik denk dat we een hele mooie ophouden van hoe tot stand is gekomen. Ik geloof ook dat er heel veel mooie discussies zijn geweest binnen de werkgroep om zoiets tot stand te laten komen. Misschien leuk om straks nog de meest verhitte keer bij te pakken. Maar dan moeten we maar even kijken of er ruimte is. Ik ben een manager. Niet een datamanager, maar gewoon een manager. Met een bepaald doel. En ik heb het gevoel dat ik iets moet met de datastrategie. Ik heb gehoord dat ik een handreiking ergens kan vinden. Namelijk onder andere in de dameshop. En die pak ik erbij. Kunnen jullie mij eens meenemen in hoe ik dit het beste aan kan pakken? Stap 1 is de handreiking doorlezen, dat slaat de aanrader. Vervolgens, het staat natuurlijk in de handreiking beschreven, je begint met, eigenlijk overroepelend begin je altijd met je doel. Dus je hebt als manager een doel, je hebt een vraag waarom je op die daadstrategie komt. Vervolgens ga je je situatie juist in kaart brengen, dan komt het maturity models, stakeholder management. Je moet weten bij wie je moet wezen, welke problemen er spelen, waar data dan mogelijk ondersteunend kan zijn om die problemen op te lossen. Je moet een lijstje maken met dit komt op, deze persoon hoort er volgens mij bij. Ja, dat is de eerste stap, lijkt mij. Dus ik kan jij dan de tweede stap pakken. Ja, er zijn wat zaken die je op kan pakken. Ik denk dat het ook goed is voordat we verder gaan, ook kijken naar wat de visie op data is aan zich. Dat is dat goed. En ik denk dat dat meer een resultaat is van hetgene wat Henk net beschrijft. Wat zijn belangrijke zaken voor de organisatie? Maar waar willen we data naartoe? Willen we zoveel mogelijk gaan verzamelen en daar wat mee gaan doen? Of gaan we een paar specifieke punten eruit pakken? En dan vervolgens wat je eigenlijk gaat doen is echt doelen eraan koppelen. Dus oké, we vinden het belangrijk. Laten we even een overheid als voorbeeld pakken. Ik ben een gemeente. En ik wil graag, mijn sociaal domein wil ik graag wat zaken op checken in het dashboard. Want dit willen we graag hebben om te controleren of dat onze data, betalingen onrechtmatig of niet onrechtmatig verleend worden. Wat je dan al voor kan stellen, je hebt het over het sociaal domein, daar is privacy al een belangrijk aspect in. Dan kun je je voorstellen, oké, privacy is belangrijk. Dat heb ik vanuit de stakeholder meegekregen. Dan moet ik mij ook gaan richten op hoe ga ik die privacy tacklen op een gegeven moment. Data maskeren kan daar een voorbeeld van zijn. Oké, dan moeten we dat dus meenemen als een van de mogelijke inrichtingsvraagstukken. Hoe we daarmee omgaan. Een tweede waar je op kan richten is de hele extraction, translation en load van de data. Hoe gaan we ons daarop richten? En hoe gaan we die data verzamelen uit welk systeem halen we dat willen we dat uit één, willen we dat uit meer, dat soort zaken wil je allemaal meenemen je gaat eigenlijk kijken welke onderwerpen welke, laten we koken even als voorbeeld nemen, welke ingrediënten hebben we nu nodig om tot een lekker recept te komen, die zaken neem je mee en daar ga je weer terug naar de stakeholders om te vragen, dit zijn belangrijke aspecten even toetsen, vinden we dit belangrijk. Precies als een soort van subject matter expert die dan eventjes dat aan gaat scherpen. Ja, en wat je nog kan doen, maar het is een, laten we zeggen, een kookboek, wat we eigenlijk bieden. Je kan ook nog kijken bijvoorbeeld naar benchmarking. Wij doen het bij gemeente X doen we het op deze manier, maar er zijn nog 299 andere gemeentes die het ook op een manier doen. Daar kunnen we ook eens gaan onderzoeken of een consultant huren om dat te onderzoeken, hoe zij het doen rondom sociaal domein. Dus daar kun je al heel veel… Een heel fijn strategie om dan onderzoek te doen. Ja, onderzoek, benchmarking. Er is genoeg online te vinden over hoe het sociaal domein is ingericht. Dus daar kun je ook wat dingen mee doen. En dan tot slot moet je natuurlijk ook een business case schrijven. Wat zijn de kosten? Wat zijn de baten? Dat is eigenlijk hetgeen wat je dan voorlegt. Ik zou zeggen dat is een van de resultaten van het geheel. Ja, en ik denk dat een strategie schrijven hoeft al 3 tot 5 jaar. Een beetje verhankelijk van de mate van hoe een organisatie verandert… Of de context van een organisatie verandert. Dus daar kun je dit soort dingen in meenemen. En even puur vanuit persoonlijk interesse… neem je daar dan bijvoorbeeld ook in mee… dat je verwacht dat een systeem het niet aan zou kunnen… En er dan een ander systeem zou moeten komen… Of is dat dan specifiek? Ja, de vraag is even of dat een data vraagstuk is. Dat zou je ook onder IT-strategieën. Daar heb je natuurlijk weer andere specialisten voor. Maar ik zou het niet links laten liggen. Ik denk dat er… Alles wat je er tegenkomt in dat plan eigenlijk. Ja, data is in dat geval, zeg maar, is geen silo of geen eiland. Het heeft natuurlijk altijd wel raakvlakken. Ik denk dat de IT-afdelingen vaak ook, dat daar een data-afdeling binnen zit. Of dat het dezelfde mensen zijn. Dus dat vraagstuk kan op meerdere plekken belegd worden. En afhankelijk van de behoeften van de organisatie of afhankelijk van de pijnpunten die naar boven komen, is het wel goed om te bepalen gaan we ons focussen op een enkele grote problemen waar die datastrategie de meeste waarde kan opleveren in de zin van het vernieuwen, het verbeteren van het meeste waarde kan opleveren of focussen we ons op de hele organisatie wat wel zal zorgen voor iets meer doorlooptijd maar vaak en wel wat meer een centrale embedding en ja, daar kiest elke organisatie een beetje zijn eigen pad afhankelijk hoe snel je welk probleem opgelost moet worden of het gaat om compliance of het gaat om concurrentie, waar voordeel we halen of andere zaken Ja, En wat we vaak zeggen is… of wat wij ook zien wel… dat vaak twee grove categorieën zijn… de offensieve drivers en de defensieve drivers. En wat je vaak als het heel erg onder toezicht valt… een corporate die onder toezicht zit… van de Europese Centrale Bank of van de overheid… In Nederland. Die zitten veel meer aan de defensieve kant. Dus die moeten over het algemeen meer investeren in data quality. In metadata. Alle basisbegrippen. Daar is het ook makkelijker om funding te krijgen. Omdat daar tackle je je strategisch belang bij. Je weet in ieder geval wat het kost als je het niet doet. Dus dat is in ieder geval je potje. Ja. Dus dat is over het algemeen. Het is wel complexer. Maar het is wel moeilijker om het daadwerkelijk ook in te richten. Vanwege die complexiteit. Maar de funding is er. Als je offensieve drivers hebt. die zijn natuurlijk wat lastiger omdat die minder tastbaar zijn. Dus wat je kan voorstellen is, ik ben een MKB en ik moet een plan schrijven voor, als we deze data hebben, dan gaan we 10k meer omzet per maand genereren. Ja, probeer dat maar eens hard te maken met dit stukje data. Dus dat zijn veel andere discussies. En die offensive driver kant, daar zit denk ik wel heel veel potentie in, omdat je ziet nu nog vaak dat data management denk ik, Ook in de gesprekken meer aan de compliance kant wordt gebruikt. En niet aan de offensieve business kant. Helaas nog wel. En dan hangt ook ervan af bij welke organisatie je vooral zit. Als je meer werkzaam bent bij commerciële organisaties. Dan zie je toch ook nog wel meer dat offensieve. Wat vooral van belang is bij een datastrategie. Is dat je die focus houdt op welk doel heb je. En hoe zal de datastrategie je helpen om dat doel te behalen. En wat ook belangrijk is bij een datastrategie, wat niet iedereen realiseert, maar wel de praktijk is, is de looptijd. Een datastrategie is niet een project wat je eenmalig doet. Dat voel je uit en dan ben je klaar. Datastrategie is net als een organisatiestrategie ondersteunend. Dus het is iets wat je update, wat je elke… Pak bijvoorbeeld een jaar of elke twee jaar update afhankelijk van de veranderde behoefte van de organisatie of de veranderende markt of andere problemen of kansen en uitdagingen. Dus die focus is wel echt op resultaat, op hoe kan dat ondersteunen, maar ook op iets wat doorlopend veranderd zal worden om actueel te blijven. Misschien nog één leuk voorbeeldje, Sonny. Dit is een praktijkvoorbeeld van een aantal jaar terug waar ik bij betrokken was. Het was ook een overheidsinstantie en die zaten in de belastingaanslagen naar de burgers toe. En wat ze eigenlijk wilden doen is die opbrengst, die wil je natuurlijk wel op een bepaald niveau hebben. En je wil weten dat het rechtmatig is. Dat is voor gemeenten of het algemeen wel een belangrijk aspect. Wat je zag was dat een van de dingen vanuit dat organisatiedoel, of die doelstelling die ze hadden, was dat ze gingen kijken, oké, leegstand. We hebben leegstand, maar we willen kijken of er onrechtmatig huizen geklassificeerd staan als leegstand, terwijl er eigenlijk gebruik van gemaakt wordt. Een aspect wat daar naar voren kwam is, we kunnen ook kijken naar het waterverbruik. Want als een huis leeg staat, maar er is wel waterverbruik, dan zit er dus kennelijk wel iemand in. Dat is denk ik een heel mooi voorbeeld. Of een hele mooie kast voor planten. Ja, ik heb wat gesprekken over gehad. Uiteindelijk hebben ze daarmee een analyse kunnen doen en mensen aan kunnen schrijven. burgers aan kunnen schrijven, joh, we zien hier dit, je staat geregistreerd als dit, weet je zeker dat het zo is. Dan kun je eventueel wat controles ter plaatse op doen. En die mensen heb ik daarna gesproken. Niet de burgers, maar van die organisatie. Ik zei van, wat is er nou uitgekomen? Dat is natuurlijk heel veel extra kunnen genereren. Mensen die ineens niet wisten dat het als leegstaat stond. Er was zelfs één voorbeeld, dat vond ik zelf wel heel grappig. Die persoon hadden ze proberen te bereiken. Die nam niet op. En toen uiteindelijk heeft hij me opgebeld en gezegd… ja, ik maak er eigenlijk geen gebruik van. Maar ik kom hier af en toe met een tweede vriendin even in het huisje. Dus, nou ja, weet je, dat soort voorbeelden… dat is natuurlijk een klein zijstapje. Maar dat soort voorbeelden, dat is wel iets wat je kan gebruiken… In je datastrategie om een bepaald doel te dienen. Dus je benut de data op een betere manier. En ik denk dat dat een beetje de aspecten zijn waar je ook naar moet zoeken als organisatie zijnde. Want heb je ook wel eens gezien dat, dat is even puur aan vrijdenken, dat er binnen bedrijven meer dan één datastrategie wordt gemaakt. Bijvoorbeeld omdat het bedrijf een bepaalde grootte heeft, omdat ze toch een bepaalde splitsing willen maken. Dan heb je altijd één datastrategie. Dat is wel wenselijk, hè? Ja, vanuit eigen ervaring spreek ik dat het vaak wel vanuit één. Ook omdat het iets overkoepelends is. En als je, we begonnen met richtinggevend. Ik denk als je twee richtingen hebt, dan wordt het denk ik ook wat complex om dat te doen. Ik denk dat wat jij aangeeft, ik denk dat je die splitsing eerder maakt op het tactisch niveau. Dus dat je meer verschillende inrichtingen doet. Maar dat het overkoepelende stuk wel hetzelfde blijft. Misschien een ander onderwerp aansnijdend. Ja, misschien zou jij dat zo ook nog wel, misschien wil je zo’n aanvaring doen, Luc. Maar of jij zelfs ook natuurlijk, als host. Je hebt datastrategie en dan heb je een ander woord, datadeigenaarschap. En wat je dus ook heel veel ziet bij een datastrategie, is dat datadeigenaarschap nog niet goed is belegd. Dus als je een bepaald probleem wil oppakken, dat, ja, heel simpel, dat het gewoon nog niet is belegd. Dat mensen wel bijvoorbeeld die bepaalde data gebruiken, Maar niet degene zijn die het registreren. Dus die verantwoordelijkheid niet voelen. Mensen die data wel registreren, maar niet gebruiken. Dus de verantwoordelijkheid misschien beperkt te voelen. En dat is altijd een gevaar met data-eigenaarschap. En denk ik ook soms met een data-strategie. Dus je moet wel echt eigenaarschap hebben over je data-strategie. Je moet echt vasthouden aan je doel. Die punt op de horizon. En omzetten die data-strategie naar een actuele roadmap. Die roadmap niet bij iedereen beleggen, maar echt specifiek beleggen, zodat de mensen verantwoordelijk voor zijn. Sponsorship is heel belangrijk bij een datastrategie, want het zorgt vaak voor wat doorlooptijd. Niet altijd bij een datastrategie, maar de enige tijds focus je op de quick wins, de datakwaliteit, de bepaalde zaken die je snel kunt behalen. Anderzijds zit ook een stukje lobby. Misschien externe partijen of andere complexiteit. Om je doelen te behalen. Dus het helpt wel heel erg om ook die eigenaarschap goed te pakken. Zowel met strategie als met data zelf. Dat is ook mooi. Want toen je hem aanhaalde. Toen kreeg ik meteen het beeld voor me. Van het plaatje wat jullie hebben gemaakt. In het blauwe dameboek staat een heel mooi wiel. En in het midden staat data governance. Een stukje eigenaarschap. Jullie hebben de stoute schoenen aangetrokken. En daar een ander plaatje van gemaakt, zag ik nou ook op zowel op LinkedIn. Dat vond ik heel erg misschien dat je daar heel kort even in toelicht op een gegeven moment tot stand is gekomen. Nou ja, ik denk dat de discussie die wij hadden is vanuit strategie, dat is richtinggevend. En wat we net ook al aanhaalden is eigenlijk de vervolgde vertaling is van oké, je hebt je strategie, dit is belangrijk. En dan maak je vertaling, ja maar wat gaan we doen met de data? Data governance is wat mij betreft ook een van die onderdelen ervan. Hoe gaan we de data governance inrichten? Je kan wel roepen van we gaan centraal of we gaan repliceren of wat dan ook. Ik denk dat het goed is om eerst te kijken. Wat willen we uiteindelijk bereiken? Daarom hebben we dat ook een beetje. Wel bewust geschuffeld. Het is prikkelend. Ja precies. Maar het is ook een publicatie. Niet voor data governance. Maar voor datstrategie. En ik denk. Het is ook een stukje doel en middel. Het doel is uiteindelijk. Of het doel uiteindelijk. Dat wil je bereiken. En ik denk dat een datastrategie daar invulling aan geeft. Voor die doelen. En ik denk dat data governance is een middel. wat je daar onderhoudt. Data op zich is natuurlijk om te oorrijden. Eigenlijk het hele DM-broek bestaat uit middelen om het te kunnen gebruiken. Daarom hebben we hem ook wat hoger gezet dan de rest. In de center, in het midden. Ja, dat is eigenlijk ook iets wat de praktijk laat zien. Ja, ik denk dat het ook wel in deze aflevering een mooie oproep kan zijn. Ook gewoon van, ga nou eerst kijken alsjeblieft naar waarom doen we het. Ja, precies. In plaats van hoe doen we het goed. Ik denk dat er heel veel mensen zijn die heel mooi technisch echt dingen kunnen maken die wij met z’n allen niet kunnen. En ook kunnen bedenken en de grootste complexiteit om de wereld zouden kunnen oplossen via allerlei processen met data. Alleen ik denk dat de vraag die soms nog weleens vergeten wordt is waarom doen we het en moeten we dat allemaal doen? Nou het is een stukje die waan van de dag zou je het kunnen noemen. Waarin mensen van alle niveaus heel erg bezig zijn, actief zijn voor de dagelijkse problemen. En dat strategie forceert je eigenlijk om een stapje terug te doen. Te kijken oké deze problemen die hebben we of deze kansen die zien we. En hoe kunnen we data daarin ondersteunend laten zijn en dan niet direct in, oh ja, we kunnen deze data en die data gewoon eerst puur hoog overhoudend waar is de meeste winst te behalen, waar zien we de grootste problemen en dan die datastrategie daarvoor ontwikkelen met de mensen spreken. Ja, en dan komt continu hetzelfde plaatje naar boven van de kansen die je ziet van subject matter experts, van andere strategische problemen die er zijn. En ook wat heel vaak naar boven komt is dat altijd iets meer werk op te lossen is voordat we ons doel kunnen behalen. Ik denk ook wat wij doen, die kapstok proberen we ook wat fundamenteeler te schrijven, dus aspecten. AI heb je nu. Als ik LinkedIn open, dan krijg ik eerst tien berichten over. Je hoeft het niet over te praten. Alles is er al over gezegd. Er gaat alles over AI. Nee, maar het punt wat ik juist wil maken is eigenlijk. Het hoeft niet, een datastrategie hoeft ook niet over AI te gaan. Maar wat je wel kan doen, is daar een vertaling naar maken. Dus dat is eigenlijk ook, als je het weer over koken hebt. Een van die ingrediënten kan AI zijn die mij helpt om dat doel te kunnen bereiken. Wat mij betreft is het ook niet meer dan een middel in dat doel. Een paar jaar geleden was dat machine learning. Daarvoor was het misschien nog wat andere zaken. Big data, noem maar op. Maar waar het uiteindelijk om gaat is dat je die basis gewoon hebt staan. En dat je er af en toe wat nieuwe ingrediënten ingooit. Ik denk dat je daarmee kun je dat ook veel beter vormgeven. Dan telkens maar mee te springen op de nieuwe hype die zich voordoet. Het blijft continu de basis op orde krijgen. Dat kun je met een datastrategie. En daarvoor hebben we het geschreven, denk ik. Ja, mooie afronding. Ik denk dat het ook heel mooi zou zijn als bedrijven mee aan de slag gaan. Dat ze naar de Dama-shop gaan, naar DamaNL. En bij de shop hem kunnen gaan downloaden. Gratis, je kunt hem voor nul euro kopen. Via de afrekenknap. Dus we gaan hem daar ook vooral ophalen. Ik denk dat het heel veel rust kan brengen. En ik zou het zelf nog heel erg mooi vinden. Ik probeer altijd een beetje op het databewustzijn vlak te zitten. Dus niet alleen wij die een organisatie rondlopen om een oplossing te vinden voor iets van data. Maar ook voor alle mensen die dat niet in een functietitel hebben. Dus alle andere mensen in het bedrijf die ook werken met data. Ik denk dat het ook wel heel mooi zou kunnen zijn als we die mensen ook gewoon uitrusten met. Hier heb je een document. Dit is onze strategie. Kijk erin. Begrijp waar het over gaat. En vind er wat van. Want dan kunnen ze meedenken. En uiteindelijk hebben we denk ik toch echt iedereen nodig in de organisatie. Omdat stiekem op ieder stukje van de data zit iemand die er het meest van af weet. En vaak zijn dat de consultants niet. Maar toch echt de mensen die de processen bedienen. Dus ja, ik vind het heel erg mooi dat jullie het gemaakt hebben. Dankjewel daarvoor. Is er nog iets wat we niet hebben aangeraakt voor deze sessie? We hebben genoeg ideeën denk ik. Ja, ik kan ook een uur doorpraten. Oké. Maar we gaan hem ook wisselen. Dus dank jullie wel. En tot de volgende keer wellicht. Yes, dankjewel.