Data Adoption, Done Right: Tips That Stick
Je hebt geïnvesteerd in een mooie data-oplossing. De eerste maanden werkt alles perfect, het team is enthousiast. Maar na een tijdje beginnen er scheurtjes te ontstaan: rapportages laden traag, refreshes falen of rapportages worden helemaal niet gebruikt door mensen. Herkenbaar?
Succesvolle data-adoptie is meer dan alleen de start. Het gaat om blijvend gebruik én stabiele prestaties.
Over dit webinar
In dit korte maar krachtige webinar laten we je zien hoe je data-oplossingen laat landen in je organisatie én hoe je voorkomt dat ze na verloop van tijd minder goed functioneren. Je krijgt direct toepasbare tips uit de praktijk en leert hoe ons supportteam kan helpen om continuïteit te borgen.
We behandelen:
- Wat data-adoptie écht is (en waarom het vaak misgaat)
- Praktische tips die in de praktijk werken
- Hoe je je oplossingen gezond houdt: veelvoorkomende issues en hoe je ze voorkomt
- Wanneer het slim is om ons supportteam in te schakelen
What’s in it for you
Na 20 minuten weet jij:
- Hoe je adoptie versnelt binnen je team
- Hoe je technische issues voorkomt voordat ze impact hebben
- Hoe je dashboards en rapportages blijvend waardevol maakt
Wil jij dat jouw data-oplossingen niet alleen starten, maar ook blijven draaien?
Bekijk dit webinar en ontdek hoe wij je daarbij kunnen helpen.
Solid talk: Van ‘data hebben’ naar ‘data gebruiken’ met Schiphol’s Chief of Data
Jonathan Aardema (medeoprichter Rockfeather) gaat in gesprek met Maarten van den Outenaar, Chief of Data bij Schiphol. Een gesprek over datastrategie met impact. We praten over bewezen werkwijzen, valkuilen uit de praktijk en voorbeelden die je dezelfde week kunt toepassen in je roadmap.
Waarom veel datastrategieën vastlopen
Ambitie strandt in de uitvoering wanneer teams indrukwekkende oplossingen bouwen die niemand gebruikt of wanneer prioriteiten losraken van bedrijfsdoelen. Signalen die Maarten noemt:
- Teams kunnen de gebruiker, de beslissing en het beoogde resultaat niet benoemen.
- Succes is “we hebben het gebouwd” in plaats van “het wordt gebruikt en het verbeterde X”.
- Initiatieven draaien naast elkaar, kosten lopen op en opbrengsten worden niet verzilverd.
Kern: strategie telt pas wanneer er gebruik en resultaat is.
Wat wél werkt in de praktijk
Van rail en bouw tot luchtvaart (voorbeelden van Maarten) zien we dezelfde patronen. Resultaat komt wanneer je:
- Koppelt aan bedrijfsuitkomsten: verbind elk dataproduct aan een concreet operationeel of commercieel doel.
- Ontwerpt voor adoptie: haal wrijving weg in de werkcontext van gebruikers.
- De expert meeneemt: automatiseer het saaie werk en laat oordeel waar het waarde toevoegt.
- Stuurt op adoptiesnelheid: stem je roadmap af op wat de organisatie daadwerkelijk kan opnemen.
Voorbeeld uit het gesprek: geavanceerde beeldherkenning hergebruiken van een langetermijntraject naar onderhoudstoepassingen die direct waarde leveren voor teams op de vloer.
Teams uitlijnen en verspilling verminderen
Sterke datateams kunnen veel bouwen. Sterke strategie zorgt dat ze het juiste bouwen:
- Vertaal de bedrijfsstrategie naar een duidelijke portfolio van dataprodukten.
- Leg per produkt vast: gebruiker, beslissing en meetbare uitkomst.
- Schrap doublures tussen teams. Standaardiseer waar het tijd scheelt. Maak verschil waar het impact geeft.
Levend houden na het eerste kwartaal
Momentum zakt weg als je voortgang niet zichtbaar maakt en eigenaarschap onduidelijk is:
- Publiceer elk halfjaar een beknopt highlight-rapport met de koppeling bedrijfsdoelen → dataprodukten → gerealiseerde effecten.
- Werk radicaal transparant met sponsors: wat wordt gebruikt, wat niet en wat stopt.
- Beleg eigenaarschap in de business: adoptie, feedback en actie horen daar.
Voor wie dit webinar relevant is
Leid je data, analytics of IT en wil je investeringen terugzien in operationele KPI’s in plaats van alleen in demo’s, dan geeft dit gesprek je een werkbaar kompas en laat het zien waar het mis kan gaan.
Wat je leert in 20 minuten
- Hoe je dataprodukten koppelt aan echte bedrijfsdoelen en gebruikersbeslissingen.
- Hoe je adoptiegaten snel herkent en sluit.
- Hoe je je roadmap afstemt op opnamesnelheid van de organisatie.
- Hoe je waarde zichtbaar maakt zodat sponsoring en momentum blijven.
Wil je ook van 'data hebben' naar 'data gebruiken'?
Bekijk dan dit webinar en pas de lessens learned direct toe.
4 vragen waar een goed dashboard antwoord op heeft
Hoe maak je rapportages die niet alleen cijfers tonen, maar direct richting geven aan beslissingen? Tijdens dit webinar met Zebra BI deelden we de vier vragen die elk dashboard moet beantwoorden.
Onlangs gingen we samen met Zebra BI in 25 minuten in op de grootste uitdagingen bij dashboarding: te veel KPI’s, te weinig context en rapportages die mooi ogen maar weinig houvast bieden.
De kern: elk dashboard moet vier vragen beantwoorden:
- Is de performance goed of slecht?
- Hoe goed of hoe slecht?
- Waarom is dat zo?
- Wat gaan we eraan doen?
Door dashboards langs dit kader te leggen, voorkom je dat rapportages vol KPI’s en grafieken verwarring opleveren in plaats van richting.
Belangrijkste inzichten uit het webinar
- Voeg altijd context toe: vergelijk met plan, forecast of vorig jaar.
- Standaardiseer: dezelfde visual voor dezelfde boodschap.
- Simpliciteit boven decoratie: minder is vaak meer.
- Bouw hiërarchie in: start met KPI’s en bied doorklikmogelijkheden voor verdieping.
- Verbind data met actie: zorg dat het duidelijk is welke beslissing volgt uit de cijfers.
Voorbeelden uit de praktijk
Bij Heijmans zorgde standaardisatie voor snellere en consistenter besluitvorming. KPN ontwikkelde een self-service dashboard waarmee gebruikers sneller zelf hun inzichten konden vinden, zonder steeds afhankelijk te zijn van BI-teams.
Jouw volgende stap
Wil je dashboards die wél impact maken? Start met de vier vragen-test op je eigen rapportages. Of vraag ons om mee te kijken. Dan zorgen we samen dat dashboards bijdragen aan sneller en beter beslissen.
Webinar terugkijken?
Heb je het webinar gemist, of wil je de voorbeelden nog eens terug zien? Je kijkt het hier direct terug!
Waarom de meeste dashboards falen – en hoe jij dat voorkomt
Je organisatie produceert waarschijnlijk tientallen managementrapporten, dashboards en ad-hoc analyses. Maar waarom zien ze er allemaal anders uit? Waarom ontbreekt er een eenduidige, gestandaardiseerde manier van rapporteren?
In veel sectoren is uniforme communicatie de norm. Waarom dan niet in je stuurinformatie? Een inconsistente rapportagestructuur maakt het lastig om data snel te interpreteren, leidt tot inefficiënte besluitvorming en maakt het nóg moeilijker om in actie te komen.
In dit webinar ontdek je hoe je met IBCS dashboards bouwt die wél werken en hoe succesvolle bedrijven dit al toepassen.
Wat leer je in dit webinar?
- Waarom veel dashboards falen – en hoe je dat voorkomt.
- Hoe je met IBCS zorgt voor een eenduidige rapportagestandaard.
- Welke bedrijven succesvol werken met IBCS en hoe dit hun besluitvorming versterkt.
- Breng structuur en helderheid in je rapportages met IBCS
De International Business Communication Standards (IBCS) bieden een bewezen, gestandaardiseerde manier van rapporteren. Hierdoor worden inzichten sneller verwerkt en worden beslissingen nauwkeuriger genomen.
Uit onderzoek van de Technische Universität München (TUM) blijkt dat correcte toepassing van IBCS de analysetijd met 46% verkort en de besluitvorming met 61% verbetert.
Ben je benieuwd hoe dit werkt? In slechts 25 minuten legt Paul Damen het je uit.
Bekijk dit webinar
Slimmer werken zonder nieuwe tools: Power Platform in de praktijk
In deze online sessie laten we zien hoe eenvoudig je met Power Platform bestaande processen stroomlijnt en future-proof maakt. Geen complexe IT-trajecten, maar direct toepasbare oplossingen binnen je huidige Microsoft-omgeving.
Veel beslissers zijn zich niet bewust van de mogelijkheden van het Microsoft Power Platform, en dat is een gemiste kans. Dit platform biedt namelijk talloze praktische toepassingen om processen te optimaliseren en digitaliseren.
Het goede nieuws? De kans is groot dat je het al in huis hebt!
Maar benut je het Power Platform optimaal? Zonder een duidelijke aanpak blijft het vaak bij ongestructureerde inzet van losse onderdelen. Ben je benieuwd hoe jouw organisatie meer waarde kan halen uit technologie die je al bezit? In deze masterclass laten we het je zien.
Bekijk drie Power Platform praktijkvoorbeelden
In deze online sessie laten we zien hoe verschillende applicaties binnen en het buiten Microsoft Power Platform samenwerken om bedrijfsprocessen slimmer en efficiënter te maken. Geen theorie, maar een kijkje onder de motorkap van drie waardevolle implementaties:
- Order2Cash – Van factuur tot betaling zonder gedoe. Automatiseer facturatie, betalingsherinneringen en cashflow-analyse met Power Automate, Power BI en Power Apps. Minder fouten, snellere betalingen.
- OnboardingApp – Geef nieuwe medewerkers een vliegende start. Automatiseer het proces van systeemtoegang, apparatuuraanvragen en training met slimme workflows en data-inzichten.
- Customer Order Portal – Minder e-mails, meer overzicht. Laat klanten zelf bestellingen en orderstatussen inzien, direct gekoppeld aan je backend-systemen. Efficiënter voor hen, tijdbesparend voor jou.
Daarnaast ontdek je hoe Copilot AI-gestuurde automatisering toevoegt aan je processen. Copilot helpt je om data slimmer te benutten, processen te versnellen en workflows proactief te verbeteren – zonder extra complexiteit.
En na dit webinar?
Dat hangt er natuurlijk vanaf waar jouw organisatie nu staat. Hier zijn drie routes die we vaak terugzien bij onze klanten:
1. Niks doen – en blijven aanrommelen in e-mails en Excel.
Klinkt flauw, maar het is wat veel teams uiteindelijk (onbedoeld) doen. Alles blijft zoals het was, met handmatige processen, foutgevoelige taken en verloren tijd.
2. Zelf aan de slag met een pilot.
Je hebt de ideeën, nu de actie. Start klein met één proces dat écht pijn doet—denk aan onboarding, orderafhandeling of rapportage. Bouw met Power Automate of Power Apps je eigen oplossing, en leer onderweg.
👉 Tip: zoek iemand in je team die al handig is met Power BI of SharePoint—die is vaak sneller up-and-running dan je denkt.
3. Samen je kansen in kaart brengen.
We helpen je graag om samen te bepalen:
📌 Waar zit de meeste winst?
⚙️ Welke processen kun je slim automatiseren met wat je al hebt?
💡 Hoe zorg je dat gebruikers het ook echt gaan gebruiken?
👉 Plan hier een vrijblijvende verkenning – dan kijken we wat voor jullie werkt.
You're in!
-
Enjoy this webinar
AI-agents: jouw nieuwe collega in data-analyse
Slimme, datagedreven keuzes maken hoeft niet ingewikkeld te zijn. Met AI-agents heb je geen ellenlange dashboards of handmatig rapporteren meer nodig. Deze digitale collega’s geven je in seconden inzicht in je data, signaleren trends en bouwen zelfs je presentatie. In dit artikel lees je hoe AI-agents zoals Zebra BI en Microsoft Fabric Data Agent organisaties vandaag al helpen om sneller, slimmer en laagdrempeliger met data te werken.
Je kent het wel. Je opent een Excelbestand, ziet een bak aan verkoopcijfers en denkt: “Waar begin ik?” Wat als je in plaats van filteren, klikken en grafieken bouwen gewoon een knop kon indrukken? En dat er dan direct een helder overzicht voor je ligt, inclusief inzichten én slides voor je volgende meeting? Goed nieuws: dat kan. Dankzij AI-agents. En ze zijn niet futuristisch. Ze zijn er al.
Data gebruiken, niet verdrinken
Er wordt al jaren gepraat over datagedreven werken, maar de praktijk blijft achter. Volgens 360Suite gebruikt slechts 26% van de medewerkers hun BI-tools effectief. Niet omdat ze niet willen, maar omdat het vaak ingewikkeld blijft. Rapporten maken kost tijd. Inzichten verzamelen vergt kennis. En beslissingen blijven daardoor langer liggen dan nodig.
Een AI-agent helpt je precies daar. Het maakt data bruikbaar, begrijpelijk en direct toepasbaar. In seconden.
Wat is een AI-agent precies?
Geen robot. Geen chatbot. Gewoon een slimme digitale collega die je helpt je data te begrijpen. Zebra BI is daar een goed voorbeeld van. Je uploadt je dataset en krijgt in no-time een visueel overzicht met heldere conclusies. De tool ziet trends, geeft suggesties en bouwt je presentatie meteen mee.
Microsoft Fabric Data Agent gaat nog een stap verder. Die monitort je data in real-time. Zie het als een collega die je direct waarschuwt als er iets opvalt, bijvoorbeeld een plotselinge omzetdaling. Inclusief context én aanbeveling. Zo ben je niet meer afhankelijk van de maandelijkse rapportage. Je kunt meteen bijsturen.
En het mooiste? Je kunt met deze tools praten alsof je tegen een collega praat. Je typt gewoon: “Waarom is de marge in regio Zuid gedaald?” en je krijgt antwoord. In begrijpelijke taal.
Wat betekent dit voor dataprofessionals?
AI neemt je werk niet over. Het maakt je werk beter. Je hoeft minder dashboards te bouwen en kunt meer tijd besteden aan wat ertoe doet: collega’s helpen om slimme beslissingen te nemen. Je rol verschuift van bouwer naar begeleider. Van maker naar coach.
Jij zorgt dat de data klopt. Jij helpt bij het stellen van de juiste vragen. En jij maakt het verschil tussen alleen maar rapporteren en daadwerkelijk verbeteren.
Wat betekent dit voor je organisatie?
AI-agents hebben impact. Minder druk op schaarse specialisten. Meer snelheid in besluitvorming. En vooral: een organisatie die wendbaarder wordt. Want als data sneller bij de juiste mensen komt, kunnen zij sneller handelen. Zo simpel is het.
Volgens Accenture verliezen medewerkers gemiddeld vijf werkdagen per jaar door gebrekkige datavaardigheden. Dat is een volle werkweek per persoon. Zonde van de tijd én het geld.
En volgens G2 is het gebruik van BI-oplossingen sinds de pandemie met 49% gestegen. De behoefte is duidelijk. De tools zijn er. Nu nog slim gebruikmaken van wat mogelijk is.
De toekomst is nu
AI-agents veranderen hoe we werken. Ze maken data toegankelijk. Ze helpen je sneller beslissen. En ze zorgen voor betere gesprekken, betere keuzes en betere resultaten. En je hoeft niet te wachten tot je “er klaar voor bent”. Je kunt vandaag beginnen.
Bekijk zelf hoe dicht bij deze toekomst al is. In onderstaande video laat de CEO van Zebra BI zien hoe het werkt, gewoon live en zonder poespas.
-
Video: AI Agents met Zebra BI
Door Andrej Lapajne, Founder en CEO Zebra BI, tijdens onze Data & Automation Pitstop 2025.
Hoe zorg je voor een Single Source of Truth?
Veel bedrijven verzamelen data, maar worstelen met versnippering, inconsistente rapportages en inefficiënte processen. Het resultaat? Data is overal en nergens, en beslissingen worden genomen op basis van verschillende cijfers.
Hoe zorg je ervoor dat jouw organisatie werkt met één betrouwbare bron van waarheid (Single Source of Truth, SSOT)?
Waarom is een Single Source of Truth cruciaal?
Bedrijven bestaan uit mensen, processen en systemen. Deze drie componenten zorgen ervoor dat de organisatie functioneert. Data wordt dagelijks in systemen vastgelegd, maar vaak blijft deze verspreid over verschillende afdelingen en tools.
De gevolgen van gefragmenteerde data
🚨 Inconsistente rapportages – Verschillende afdelingen hanteren verschillende cijfers.
⏳ Handmatig werk – Veel tijd gaat verloren aan het verzamelen, combineren en controleren van data.
🔎 Beperkte inzichten – Data wordt niet optimaal benut voor strategische beslissingen.
Een Single Source of Truth voorkomt deze problemen en zorgt ervoor dat iedereen werkt met één versie van de waarheid.
Hoe krijg je data uit je operationele systemen naar een centraal platform?
Om data uit verschillende systemen te halen en bruikbaar te maken voor analyses, is een proces nodig dat bestaat uit drie stappen:
- Ingestie (Extract & Load) – Data wordt uit de bronsystemen gehaald en centraal opgeslagen.
- Transformatie (Transform) – Data wordt schoongemaakt, gecombineerd en verrijkt met business logic.
- Distributie (Serve) – Data wordt klaargemaakt voor gebruik in rapportages, dashboards en analyses.
Dit proces wordt beheerd door data-engineering en vormt de basis van een SSOT.
Hoe volwassen is jouw organisatie op het gebied van data?
Niet elk bedrijf is op hetzelfde niveau als het gaat om datagedreven werken. Er zijn drie hoofdfases:
Niveau 1 – Basis (Startfase)
Data wordt vooral handmatig beheerd, vaak in Excel.
Er is weinig tot geen automatisering.
De focus ligt op het verzamelen van data, maar nog niet op analyse of optimalisatie.
Uitdaging: Hoe krijg je grip op data zonder complexiteit?
Oplossing: Beginnen met een eenvoudige database of een no-code oplossing zoals TimeXtender.
Niveau 2 – Groei (Schaalfase)
De organisatie heeft meerdere databronnen en een eerste data-architectuur.
Er wordt gewerkt met dashboards en automatische rapportages.
De uitdaging is data-integratie en -beheer: hoe zorg je dat systemen en databronnen goed samenwerken?
Uitdaging: Hoe maak je data toegankelijk en bruikbaar voor de hele organisatie?
Oplossing: Best-of-Breed aanpak met tools zoals Snowflake voor opslag en dbt voor transformatie.
Niveau 3 – Geavanceerd (Innovatiefase)
Data wordt actief ingezet om voorspellende analyses te doen.
Machine learning en AI worden gebruikt om bedrijfsprocessen te optimaliseren.
Er wordt gewerkt met een Lakehouse-architectuur en real-time data-verwerking.
Uitdaging: Hoe zet je data in als concurrentievoordeel?
Oplossing: Een pro-code aanpak met platforms zoals Databricks en Microsoft Fabric voor maximale flexibiliteit en schaalbaarheid.
💡 De vraag is: waar staat jouw organisatie nu en wat is de volgende stap?
Technologiekeuzes: Hoe kies je de juiste data-architectuur?
De keuze voor een data-architectuur hangt af van de hoeveelheid data, de technische expertise en de bestaande IT-infrastructuur.
Optie 1: All-in-One Platform (bijvoorbeeld TimeXtender)
Snelle implementatie zonder diepgaande technische kennis.
Geschikt voor bedrijven die snel aan de slag willen zonder een groot data engineering-team.
⚠️ Minder flexibiliteit en vendor lock-in.
Optie 2: Best-of-Breed Architectuur
Maximale flexibiliteit met de beste tools per onderdeel.
Combineert verschillende tools zoals Airbyte, Azure Data Factory en Snowflake.
⚠️ Vereist meer technische expertise en onderhoud.
Optie 3: Lakehouse Architectuur
Geschikt voor bedrijven met grote hoeveelheden data en geavanceerde analytics.
Data wordt opgeslagen in een data lake, wat goedkoper is voor grote datasets.
⚠️ Vereist een team met Python– en SQL-kennis.
No-Code, Low-Code & Pro-Code: Hoeveel controle heb je nodig?
Een van de belangrijkste keuzes bij data-engineering is hoeveel controle en technische expertise je nodig hebt.
No-Code: Snel beginnen zonder technische kennis
Geschikt voor bedrijven zonder data-engineers.
Tools zoals TimeXtender en Airbyte maken data-integratie eenvoudig.
Low-Code: De balans tussen gebruiksgemak en maatwerk
Geschikt voor bedrijven met enige data-expertise.
Tools zoals Azure Data Factory, dbt en Dagster bieden veel mogelijkheden zonder volledige programmeerkennis.
Pro-Code: Maximale controle voor technische teams
Voor organisaties met een sterk data-engineering team.
Platforms zoals Databricks, Snowflake en Microsoft Fabric bieden de meeste flexibiliteit en schaalbaarheid.
Wat levert een Single Source of Truth op?
- Sneller en beter beslissen – Iedereen werkt met dezelfde betrouwbare data.
- Handmatige processen automatiseren – Minder fouten, meer efficiëntie.
- Meer waarde uit data halen – Voorspellingen maken en strategisch sturen.
- Een schaalbare data-oplossing bouwen – Groeit mee met de organisatie.
Door de juiste architectuur en technologiekeuzes te maken, kan elke organisatie de stap zetten naar een SSOT.
Conclusie: Hoe maak je de juiste keuze?
De ideale data-architectuur hangt af van:
🔹 De hoeveelheid data – Werk je met enkele gigabytes of petabytes?
🔹 De technische kennis binnen je organisatie – Is er een team van data engineers of zijn er vooral business users?
🔹 De bestaande IT-infrastructuur – Werk je al met Microsoft Azure, Google Cloud of AWS?
🔹 De mate van flexibiliteit die je nodig hebt – Wil je een snelle oplossing of maximale controle?
Er is geen one-size-fits-all oplossing, maar door de juiste vragen te stellen kun je een data-strategie kiezen die aansluit bij je bedrijfsdoelen.
Volgende stappen: Wat kun je nu doen?
- Doe de Data Maturity Scan om uit te vinden waar jouw organisatie staat op de volwassenheidsladder via deze link.
- Neem contact op met Alexander Mik om verder te praten over een oplossing die werkt voor jouw organisatie.
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.
Terugkijken op the Future of Data & Analytics 2023
Op 24 november 2023 hebben we van toonaangevende organisaties gehoord hoe zij omgaan met adoptie van data & analytics en hoe zij datagestuurde beslissingen nemen. Ook nemen ze ons mee in hun data & analytics strategie. De slides zijn nu terug te kijken via deze pagina!
Tijdens deze editie lag de focus op drie hoofdgebieden:
- Hoe kan jouw organisatie de laatste trends op het gebied van digitale transformatie en adoptie van data en analyse optimaal benutten?
- Hoe neem je, als financial en data & analytics professional, op feiten gebaseerde, datagestuurde beslissingen?
- Wat zijn best practices voor het implementeren van een succesvolle data & analytics-strategie?
Sprekers
Keynote spreker: AI in 60 minuten door Job van den Berg
De ontwikkelingen rondom digitalisering, data en AI gaan razendsnel. Wie toekomstbestendige bedrijven wil bouwen, zal moeten innoveren. Technologie-kenner en data-expert Job van den Berg nam ons in zijn inspirerende keynote mee in hoe je data en AI voor je laat werken. Als co-auteur van het boek “Kunstmatige Intelligentie in 60 minuten” en vanuit zijn jarenlange ervaring als data-kenner voor grote organisaties als DPG Media, Bluefield en Kantar, helpt hij je het laaghangende fruit te plukken.
Keynote spreker: Datastrategie bij Schiphol Group
Maarten van den Outenaar, Head of Data & Analytics bij de Schiphol groep, znam ons meen in hoe de Schiphol Group zijn datastrategie 2024 – 2026 inricht. Ook vertelde hij wat er de afgelopen jaren bereikt is en gaf hij een aantal praktische voorbeelden waaruit bleek hoe Schiphol Group Data & Analytics gebruikt in de praktijk en hoe ze omgaan met weerstand bij de adoptie.
Sessie: Inzicht in het Activity Based Costing programma bij Kramp
Kramp, Europa’s grootste specialist in onderdelen en accessoires in de landbouw vertelde over het Activity Based Costing programma bij Kramp. Charles Forsskahl – Strategic Program Manager bij Kramp, lichtte het traject van het verleggen van de focus van omzet naar winstgevendheid op product- en klantniveau toe. Ook hoorde we hoe inzichten werden gebruikt om de supply chain en het assortiment te verbeteren.
Sessie: Inzichten in Trading & Forecasting met behulp van AI/ML bij Greenchoice
Greenchoice is een energiebedrijf dat zich richt op groene energie. Ze bieden duurzame energieoplossingen en streven naar een klimaatneutrale toekomst. Maurice Koenen, Sourcing en Portfolio Director bij Greenchoice nam ons mee in zijn verhaal over hoe data de groene energietransitie dichterbij brengt voor zowel consumenten als de zakelijke markt. Hij deelde de positieve impact en het potentieel van het gebruik van een Energy Data Platform (EDP) op de dagelijkse bedrijfsvoering. Daarnaast heeft Ties (Rockfeather) de nieuwste AI/ML-technieken besproken die worden toegepast om Trading & Forecasting-processen binnen Greenchoice te verbeteren en verder te automatiseren.
Door dit formulier in te vullen ontvang je direct toegang tot de slides van keynote-spreker Job van den Berg, Kramp en Greenchoice!