Datadriven

En het betekent niet alleen dat al je procedures – liefst lean – op elkaar moeten aansluiten, maar ook al je gegevensverzamelingen. Wil je uit die brij van gegevens ook nog eens conclusies over de bedrijfsvoering kunnen trekken, dan zullen al die gegevens wel volledig moeten zijn – en kloppen. Dat betekent op zijn beurt weer dat je controleslagen en feedbackloops moet inrichten.

Wil je ook conclusies over de bedrijfsvoering kunnen trekken uit die brij van gegevens, dan zullen al die gegevens wel volledig moeten zijn – en kloppen

Alsof dat allemaal niet genoeg was, zul je er ook rekening mee moeten houden dat een organisatie voortdurend in beweging is – en wat je niet wilt, is dat elke verandering dat fraaie bouwwerk in elkaar doet storten.

Dat is nogal wat. Goed, de grove lijnen kun je best op een bierviltje kwijt, maar het venijn zit ’m in de details. Om er een goed doortimmerd verhaal van te maken, moet je heel wat papierwerk doen. En onderhouden.

Maar wat schetst elke keer mijn verbazing? Men gaat vrolijk een dergelijk traject in zonder enige aandacht aan al die afhankelijkheden te besteden. Jongens, dat je twee databases met elkaar kunt laten babbelen, betekent nog niet dat er enige relevante informatie uit te halen is. En als de administratie een wassen neus is of als verplicht nummer wordt gezien, hebben al die mooie rapporten die uit het systeem rollen geen enkele waarde.

Dat je twee databases met elkaar kunt laten babbelen, betekent nog niet dat er enige relevante informatie uit te halen is

En het maakt me niet uit welk baasje jij bent en hoe belangrijk jij jezelf vindt, maar als je de workflow verandert, zul je niet alleen de administratie daarop moeten aanpassen, maar ook de procedures en werkinstructies. Dat waren de afspraken. Ongeacht of jij "wel wat beters” te doen had. Nog afgezien van het feit dat je collega’s verderop in het proces het ook graag hadden willen weten.

Vaak begint het met 'datadriven'. Vaak eindigt het met 'over de kop op z’n bolletje in de berm'.