Datagedreven Werken
Voor veel organisaties in de publieke sector is werken met data en analyses niet nieuw. Veel organisaties hebben stappen gezet onder de noemer informatiegestuurd of datagedreven werken. Vaak zien wij dat organisaties een datavisie en -strategie hebben opgesteld, waarin de strategische uitgangspunten voor het gebruik van data zijn uitgewerkt. De uitdaging voor veel organisaties ligt in het verbinden van deze strategische uitgangspunten met de data- en analyseprocessen in de operatie. Veel organisaties hebben moeite met het opschalen van succesvolle pilots, mede doordat data-expertise is versnipperd in de organisatie en door een beperkte databewustzijn en -vaardigheden (“datageletterdheid”) bij medewerkers in de primaire processen.
Integraal model voor de datagedreven organisatie
In veel organisaties liggen waardevolle bouwstenen voor de datagedreven organisatie, maar lukt het onvoldoende deze te operationaliseren en met elkaar te verbinden tot één geheel. Om organisaties te helpen de volgende stappen te zetten op het gebied van datagedreven werken, hanteren wij een integraal model voor datagedreven werken. Datagedreven werken zien wij als een continu proces waarmee de organisatie interne en externe data bij elkaar brengt, analyseert en de daaruit resulterende informatie toepast om het maatschappelijk effect te vergroten. De potentie daarvan is enorm, maar stelt organisaties ook voor uitdagingen en een andere manier van werken. Het gebruik van data heeft immers pas waarde als de nieuwe inzichten ook worden omgezet in betekenisvolle actie.
Datagedreven werken is meer dan IT
Het is een samenspel van technologie, structuur en mensen waarbij het verzamelen, registreren, bewerken, analyseren en beheren van data centraal staat. Dit vraagt om een integrale benadering van de organisatie waarbij niet alleen aandacht is voor de techniek, maar ook voor de rest van de organisatie. Highberg heeft samen met haar opdrachtgevers een model ontwikkeld dat recht doet aan al deze facetten. Naast aandacht voor de techniek, heeft het model ook nadrukkelijk oog voor organisatorische, culturele en besturingsaspecten. Het model helpt organisaties om daadwerkelijk waarde te halen uit data, rekening houdend met (wettelijke) kaders, zoals privacy en het op een ethisch verantwoorde manier werken met data.
Onze aanpak voor de ontwikkeling van de datadreven organisatie
Wij gebruiken het model voor de datagedreven organisatie als kapstok in onze aanpak. Hierbij gaan wij als volgt te werk:
Wij starten een traject vaak met een 0-meting, waarin wij aan de hand van het model voor de datagedreven organisatie de volwassenheid van de organisatie bepalen. Dit doen wij per pijler in het model. De nulmeting voeren wij zo laagdrempelig mogelijk uit, waarbij wij gebruik maken van verschillende onderzoeksmethoden (vragenlijst, interviews, workshops). De nulmeting resulteert in een roadmap met projecten die de organisatie moet uitvoeren om een volgende stap te zetten in het realiseren van de datagedreven ambities.
Voordat wij overgaan tot implementatie, maken wij een ontwerp dat past bij de ambities van de organisatie. Wij kijken hierbij naar wat minimaal aan structuren, processen, mensen en technologie aanwezig moet zijn in de organisatie, om de ambities van de organisatie te realiseren (“minimal viable organisation”).
“Veranderen door te doen”
Met de roadmap en het ontwerp in de hand, starten wij de implementatie. Hierbij gaan wij uit van het principe “veranderen door te doen”. Dat wil zeggen dat wij nieuwe structuren, processen, technologieën etc. introduceren door deze direct toe te passen in dataprojecten. Hierdoor ontstaan direct praktijkervaringen met de nieuwe concepten, waardoor deze beter beklijven in de organisatie. Na het realiseren van de projecten in de roadmap, voeren wij een vervolgmeting uit om te bepalen waar de organisatie staat. Afhankelijk van de ambities van de organisatie, resulteert dit in een nieuwe roadmap en het zetten van de volgende stap.
Gerelateerde insights
Gerelateerde capabilities
