Doe de Data Maturity Scan
Data is overal, maar wordt het in jouw organisatie optimaal benut? Veel bedrijven investeren in dashboards, BI-tools en AI, maar missen een gestructureerde aanpak om data effectief in te zetten voor strategische beslissingen. Wij geloven dat jouw solide data & automation ideeen het verdienen te gaan vliegen. Met de Data Maturity Scan ontdek je waar jouw organisatie staat op de Data Maturity Ladder en krijg je een concreet actieplan om je data-strategie naar een hoger niveau te tillen.
Waarom deze scan?
De Data Maturity Scan is gebaseerd op het DELTA Plus Model van Tom Davenport, een erkend framework dat bedrijven helpt hun datavolwassenheid te beoordelen en te verbeteren. Door de scan in te vullen, krijg je:
- Inzicht in je datavolwassenheid – waar staat jouw organisatie op de schaal van data-analysevolwassenheid?
- Gerichte aanbevelingen – concrete stappen om datagedreven besluitvorming te versterken.
- Benchmarking met de industrie – hoe presteert jouw data-strategie ten opzichte van marktstandaarden?
Wat is de Data Maturity Ladder?
De Data Maturity Ladder helpt organisaties inzicht te krijgen in hun analytische volwassenheid en groeipad. De vijf fasen van datavolwassenheid zijn:
- Analytical Beginner –data is inconsistent, versnipperd en besluitvorming gebeurt op basis van intuïtie.
- Localized Analytics – sommige afdelingen gebruiken data, maar silo’s beperken het volledige potentieel.
- Analytical Aspiration – centrale data-opslag en gestructureerde analytische processen komen op gang.
- Analytical Companies – data en analytics zijn ingebed in kernprocessen en ondersteunen strategische besluitvorming.
- Analytical Competitors – AI, machine learning en geautomatiseerde besluitvorming worden op grote schaal toegepast voor concurrentievoordeel.
Wat ga je meten met deze Data Maturity scan?
De scan beoordeelt je organisatie op acht kritische pijlers van datavolwassenheid:
- Data Governance & Management – hoe betrouwbaar, toegankelijk en beheersbaar is je data?
- Enterprise Data Strategie – in hoeverre is er een centrale, organisatiebrede aanpak voor data en analytics
- Leiderschap & Cultuur – hoe sterk is de betrokkenheid van het management bij datagedreven werken
- Strategische inzet van analytics – wordt data gebruikt voor strategische besluitvorming en groei?
- Analytische vaardigheden & talent – beschikt jouw organisatie over de juiste expertise om waarde uit data te halen?
- Technologische infrastructuur – ondersteunt je IT-stack geavanceerde data-analyse en AI?
- Data-analysetechnieken – welke analytische methoden en modellen worden ingezet?
- Adoptie & integratie – hoe goed is analytics ingebed in dagelijkse processen en besluitvorming?
Waarom is datavolwassenheid zo belangrijk?
Volgens het International Institute for Analytics (IIA) heeft de gemiddelde organisatie een data maturity score van 2,2 op een schaal van 5. Dit betekent dat veel bedrijven nog niet optimaal gebruikmaken van hun data. Door te begrijpen waar jouw organisatie staat, kun je gerichte stappen zetten om analytics strategisch in te zetten.
Wat levert een hogere datavolwassenheid op?
- Snellere en betere besluitvorming – data wordt actief ingezet in operationele en strategische processen.
- Efficiëntere processen – minder tijd verloren aan inefficiënte data-integraties en handmatige analyses.
- Sterkere concurrentiepositie – geavanceerde analytics bieden diepere inzichten en strategisch voordeel.
- Betere toepassing van AI en machine learning – goed beheerde data vormt de basis voor succesvolle AI-implementaties.
Doe de scan en versterk je datastrategie
Binnen enkele minuten weet je waar jouw organisatie staat en welke stappen nodig zijn om data effectiever in te zetten.
Dit is wellicht ook interessant voor je!
Data Science als volgende stap in datavolwassenheid - Greenchoice
Een ambitieuze data-strategie, toekomstbestendige data-architectuur én een snelgroeiend aantal eindgebruikers van de datavisualisatie-omgeving: er zijn al flinke stappen gezet door groene energieleverancier Greenchoice. Om de volgende stap te zetten naar datavolwassenheid heeft Greenchoice in samenwerking met Rockfeather een in-company Data Science training ontwikkeld. Hoofddoel van deze training: Data Science use cases identificeren, ontwikkelen en uitvoeren. Alex Janssen, Manager Development Consument en Data & Analytics vertelt wat deze training heeft opgeleverd.
Van rauwe data naar heerlijke inzichten
Als bekende maker van verschillende borrelhapjes maakte Signature Foods analyses op basis van verschillende decentrale databronnen, met name in Excel. Belangrijk is dan om de data uit deze bronnen te harmoniseren en te visualiseren. Rockfeather heeft Signature Foods geholpen met de implementatie van Power BI i.c.m. Zebra BI om informatie effectief te visualiseren, introduceerde het de IBCS®, en werden er workflows geautomatiseerd met Power Automate.