Hoe benut ik data optimaal voor strategische besluitvorming?

Je staat voor een cruciale strategische keuze. Links van je ligt een stapel rapporten vol cijfers en grafieken. Rechts een ervaren collega die zegt: "Volg je onderbuikgevoel." Welke kant kies je op? Meer dan de helft van de respondenten van het IT Trendsonderzoek 2024 geeft aan datagedreven besluitvorming het komend jaar veel prioriteit, terwijl maar liefst 35% van de managers aangeeft hun strategische beslissingen nog steeds te doen op basis van een onderbuikgevoel.

In deze tijden van dataovervloed staat elke manager voor een fundamentele uitdaging: hoe maak je van de eindeloze stroom aan bedrijfsgegevens een krachtig kompas voor strategische besluitvorming? Data-gedreven besluitvorming is essentieel voor strategisch leiderschap en bedrijfsontwikkeling. Met toegang tot enorme hoeveelheden data kunnen organisaties niet langer vertrouwen op intuïtie en onderbuikgevoelens voor belangrijke beslissingen. Het antwoord ligt niet in het volledig negeren van intuïtie, maar in het slim combineren van menselijke wijsheid met de onbetwistbare kracht van data.

Van onderbuikgevoel naar feiten: de fundamentele shift

Stel je voor: je CFO komt binnen met een voorstel om een nieuwe productlijn te lanceren. "Het voelt goed," zegt ze. "Onze ervaring wijst in die richting." Tegelijkertijd toont je data-analist een dashboard waarop klantgedrag, markttrends en concurrentie-analyses een heel ander verhaal vertellen. Wie heeft gelijk?

De definitie van datagedreven besluitvorming is: het gebruik van feiten, statistieken en data als leidraad voor strategische zakelijke besluiten die overeenstemmen met je doelstellingen en initiatieven. Maar hier ligt een cruciale nuance: Naar onze mening absoluut niet door je onderbuikgevoel compleet te negeren. Intuïtie is en blijft namelijk belangrijk. Wat je wel moet doen– als je start vanuit een (onderbuik)gevoel – is je gevoel toetsen aan (alle) feiten.

Deze balans tussen intuïtie en data vormt de kern van moderne strategische besluitvorming. Beslissingen die worden ondersteund door data zijn nauwkeuriger omdat ze gebaseerd zijn op feitelijke informatie en analyse. Dit onthult vervolgens trends, patronen en correlaties die anders onopgemerkt zouden blijven. Door gebruik te maken van data verminderen organisaties giswerk en baseren ze keuzes op solide bewijs, wat fouten vermindert en de kwaliteit van beslissingen verbetert.

De anatomie van strategische data-inzichten

Niet alle data zijn gelijk. Een ervaren manager weet het verschil tussen nuttige strategische inzichten en data-ruis. Onze belangrijkste stelling is dat het verzamelen, combineren en interpreteren van data 'slim' moet zijn op twee fundamentele dimensies: strategisch en technologisch. Op het gebied van strategie is het verzamelen, combineren en interpreteren van gegevens de 'brandstof' voor strategische precisie. Daarom moeten de gegevens op basis waarvan beslissingen worden genomen 'zinvol' zijn (onderscheid maken tussen winst en concurrentievoordeel) en 'actiegericht' (waarneembaar voor managers om op te reageren).

Denk aan het verschil tussen weten dat je verkoop met 5% is gestegen (interessant) en ontdekken dat 80% van die groei komt van een specifiek klantsegment in een bepaalde regio (strategisch goud). Het eerste cijfer voedt je ego, het tweede verandert je strategie. In ons klantwerk ervaren we vaak dat bedrijven inderdaad enorme hoeveelheden data verzamelen en bezitten ('big data'), maar dat ze daar geen gebruik van maken, of erger nog, enorme energie steken in strategisch irrelevante analyses. Het gevolg: er is een enorm verbeterpotentieel in de manier waarop bedrijven hun data gebruiken.

Business Intelligence: van dashboards naar strategische wijsheid

Je hebt vast wel eens een dashboard gezien dat eruitziet als een kerstboom - knipperende cijfers, kleurrijke grafieken, en metrics die alle kanten op springen. Het ziet indrukwekkend uit, maar levert het strategische waarde op? Business Intelligence gaat verder dan mooie visualisaties; het gaat om het transformeren van ruwe data naar strategische wijsheid.

Denk aan een restaurant dat ontdekt dat hun bestseller-gerecht vooral wordt besteld door klanten tussen 25-35 jaar, op vrijdagavond, en vaak in combinatie met een bepaalde wijn. Deze kennis opent deuren naar gerichte marketing, voorraadoptimalisatie en zelfs menuontwikkeling. Het visualiseren van je data is cruciaal voor datagedreven besluitvorming. Door je inzichten op een visueel aantrekkelijke manier weer te geven, is de kans groter dat ze de besluiten van senior leidinggevenden en andere medewerkers beïnvloeden. Dankzij visuele elementen, zoals diagrammen, grafieken en kaarten, biedt datavisualisatie een toegankelijke manier om trends, uitschieters en patronen in gegevens te zien en begrijpen.

De valkuilen van datagedreven besluitvorming

Laten we eerlijk zijn: data kunnen ook misleiden. De uitdaging ligt in het filteren van deze data om inzichten te verkrijgen voor strategische beslissingen. Overmatige informatie kan leiden tot analyse verlamming, waarbij besluitvorming vertraagt of stopt vanwege onzekerheid over kritische datapunten. De angst om verkeerde beslissingen te nemen op basis van onvolledige data verergert dit probleem.

Stel je voor dat je sales-team fantastische cijfers rapporteert, maar je ontdekt later dat deze gebaseerd zijn op kortetermijn-promoties die je marge drastisch hebben aangetast. Of je analyseert klantgedrag tijdens een pandemie en baseert daarop langetermijnstrategieën. Denk aan nieuwe wet- en regelgeving of technologische doorbraken, die niet in de – per definitie historische – dataset zijn opgenomen. We hebben managers nodig om beslissingen te nemen als de informatie incompleet is en je toekomstige resultaten niet kunt herleiden uit historische cijfers.

De kunst ligt in het herkennen van deze beperkingen en het slim combineren van data-inzichten met contextkennis en toekomstvisie. De hoofdredenen hiervoor zijn weinig vertrouwen in de (juistheid van de) data en gedoe om toegang te krijgen tot data en informatie. Daarbij komt dat managers elkaar data-onvolwassen vinden, oftewel twijfelen over elkaars capaciteiten als het om data gaat.

Analytics voor strategievorming: van reactief naar proactief

Veel organisaties gebruiken analytics nog steeds als een achteruitkijkspiegel - om te zien wat er is gebeurd. Maar de echte kracht van data ligt in het voorspellen van wat er gaat gebeuren en het beïnvloeden van die toekomst. In plaats van dat je strategie gebaseerd is op onderbuikgevoel, gaat een data gedreven besluitvorming ervan uit dat je data gebruikt om zakelijke beslissingen te nemen. Deze strategie gaat ervan uit dat je historische informatie groepeert en trends analyseert om op die manier betere besluiten te nemen voor de toekomst die gebaseerd zijn op eerder behaalde successen.

Denk aan een retailer die niet alleen ziet dat paraplu's verkopen tijdens regenweer, maar die weersverwachtingen, seizoenspatronen en zelfs sociale media-sentiment analyseert om voorraad proactief te optimaliseren. Of een financiële instelling die risico's niet alleen meet, maar voorspelt en preventieve maatregelen neemt.

Deze transformatie van reactief naar proactief vereist een fundamentele shift in denken: van "Wat is er gebeurd?" naar "Wat gaat er gebeuren?" naar "Wat kunnen we daaraan doen?"

De implementatie: van theorie naar praktijk

Theorie is mooi, maar hoe zet je dit om in de praktijk? Om dit te bestrijden, hebben organisaties robuuste datamanagementsystemen nodig die datakwaliteit boven kwantiteit stellen en zorgen voor nauwkeurige, tijdige en relevante data. Geavanceerde analysetools zoals machine learning helpen patronen te identificeren in grote datasets. Bovendien zorgt een sterk data governance-raamwerk met duidelijke processen en rollen voor consistente en betrouwbare datahandling, wat fouten vermindert en inzichten verbetert.

Begin klein maar denk groot. Start met één strategische vraag die je organisatie bezighoudt. Verzamel de relevante data, analyseer patronen, en neem één beslissing op basis van deze inzichten. Meet de resultaten. Leer van wat werkt en wat niet. Schaal vervolgens op naar complexere vraagstukken.

Datagedreven besluitvorming moet de norm worden binnen de organisatie door een cultuur te creëren die kritisch denken en nieuwsgierigheid stimuleert. Op elk niveau hebben mensen gesprekken naar aanleiding van data en ontwikkelen ze hun datavaardigheden door middel van oefening en toepassing. Daarvoor is als basis een selfservice-model nodig, waarin mensen toegang hebben tot de beveiligde, beheerde data die ze nodig hebben.

Waardecreatie door slimme data-toepassing

Uiteindelijk draait alles om waardecreatie. Terwijl 91% van de bedrijven zegt dat data gedreven besluitvorming belangrijk is voor de bedrijfsgroei, geeft slechts 57% van de bedrijven aan dat ze hun beslissingen ook baseren op data. Data gedreven besluitvorming is een geweldige manier om een concurrentievoordeel te behalen, de winst te verhogen en de kosten te verlagen!

Denk aan een productiebedrijf dat door slimme data-analyse ontdekt dat kleine aanpassingen in hun productieproces niet alleen de kwaliteit verhogen, maar ook de doorlooptijd met 20% verkorten. Of een servicebedrijf dat door klantgedrag-analyse voorspelt welke klanten risico lopen om te vertrekken, en proactieve maatregelen neemt om hen te behouden.

Deze voorbeelden illustreren dat datagedreven besluitvorming niet alleen gaat om betere beslissingen, maar om het creëren van duurzame concurrentievoordelen. Data-gedreven besluitvorming stelt leiders in staat middelen en investeringen te prioriteren op basis van hun impact.

Moderne tools en technieken voor de strategische manager

De wereld van data-analyse evolueert razendsnel. Machine learning, AI en predictive analytics zijn geen toekomstmuziek meer, maar praktische tools voor strategische besluitvorming. De ontwikkelingen op het gebied van ai, big data en machine learning hebben een positief effect op de technische mogelijkheden voor datagedreven besluitvorming. Investeer daarom in de ontwikkeling van datascientisten, data-analisten en andere professionals met expertise in gegevensanalyse. Implementeer geavanceerde technologieën zoals kunstmatige intelligentie, machine learning en big data-analyse om diepgaande inzichten te verkrijgen.

Maar vergeet niet: technologie is slechts een middel, geen doel. De grootste belemmering voor AI-gedreven besluitvorming in een organisatie is overigens het fenomeen HiPPO, de highest paid person's opinion. Ik pleit niet voor het robotiseren van leiderschap, maar wel voor het vergroten van de intelligentie bij het nemen van beslissingen door de inzet van AI informatiesystemen.

De sleutel ligt in het vinden van de juiste balans tussen menselijke intuïtie en machine-intelligentie. Met name in een omgeving waarin de gevolgen van een beslissing groot kunnen zijn, zoals voor burgers binnen een gemeente, kan data-geïnformeerde besluitvorming de betere keuze zijn. Beide methoden van besluitvorming hebben voordelen en nadelen. De beste keuze is afhankelijk van de doelstellingen, de beschikbare data en de branche.

Conclusie: De route naar datagedreven strategische excellentie

Data optimaal benutten voor strategische besluitvorming is geen technisch project - het is een strategische transformatie. Het begint met het erkennen dat datagedreven inzichten worden niet langer gezien als een extra voordeel, maar als een essentieel onderdeel van zakelijke operaties.

De reis naar datagedreven strategische excellentie volgt een duidelijk pad: start met het definiëren van strategische vragen, verzamel relevante data, analyseer patronen, neem beslissingen op basis van inzichten, en leer van de resultaten. Datagedreven besluitvorming is transformatief. Als iedereen in een organisatie met visuele analyse gaat werken, wordt data een essentiële troef voor het bedrijf. Met een moderne business-intelligenceoplossing is datagedreven besluitvorming geen gedoe, maar wordt het juist een missie voor bedrijven. Dat leidt tot snellere, beter onderbouwde besluiten. En die besluiten genereren meer winst, meer creativiteit en commercieel succes, en meer betrokkenheid en samenwerking onder medewerkers.

Begin vandaag nog. Kies één strategische vraag, verzamel de data, analyseer de patronen, en neem een beslissing. Meet de resultaten. Leer. Herhaal. Zo transformeer je stap voor stap van een intuïtieve manager naar een datagedreven strategische leider die toekomst en feiten slim combineert.

Welke strategische vraag ga jij als eerste data-gedreven benaderen?