Data driven decision making: Draagkracht voor data creëren
Datagedreven besluitvorming ontspruit doorgaans in het financiële departement, waardoor de rol van financemedewerkers sterk verandert. Toch zijn data een zaak van het hele bedrijf. Hoe ontstaat een ‘datacultuur’?
Data driven decision making, oftewel datagedreven besluitvorming, is al enkele jaren een modewoord. Op financiële afdelingen van bedrijven kijkt men er niet van op: daar is beslissingen nemen op basis van financiële data al jaar en dag een vanzelfsprekendheid. Hierdoor komt ‘finance’ steeds vaker in de rol van ‘datapionier van het bedrijf’ terecht. “Daarbij moeten financiële afdelingen meer dan vroeger rekening houden met niet-financiële data, zoals op vlak van duurzaamheid. Ze worden geacht om op basis van data strategisch advies te verlenen aan bijvoorbeeld collega’s van sales of aan het besluitvormingsorgaan, en om grote volumes data te verwerken en proactief te rapporteren”, legt Kristof Stouthuysen, hoogleraar Management Accounting bij Vlerick Business School, uit. “De rol van de CFO is onder deze impuls aan het veranderen.”
Opmerkelijk: bedrijven met financiële afdelingen die sterk zijn in datagedreven besluitvorming blijken performanter en bieden een meerwaarde op verschillende dimensies, waaronder op vlak van proactief werken. Het financiële departement wordt er bijgevolg meer gewaardeerd. Ook zijn deze bedrijven beter in het aantrekken en behouden van talent – in tijden van arbeidsmarktkrapte ook niet oninteressant.
De rol van de CFO is onder deze impuls aan het veranderen.
Mentaliteitswijziging
De voordelen staan als een paal boven water. Hoe komt het dan dat bedrijven niet massaal investeren in data driven decision making? “Het ene bedrijf is het andere niet. Sommige staan al ver in de transitie naar een datagedrevener werkwijze, andere moeten de eerste stappen nog zetten. Er zijn grote verschillen. We staan hoe dan ook nog maar aan het begin van het gebruik van data in besluitvormingsprocessen”, vertelt Kris Peeters, CEO van Data Minded. “De meeste bedrijven werken vandaag bijvoorbeeld met een specialistenteam, data-analisten die op een eilandje werken. We moeten echter naar een datacultuur waarbij iedere medewerker toegang heeft tot voor hem relevante data en deze mee laat meespelen in ‘day-to-day’-beslissingen. Het is een mentaliteitswijziging die we moeten realiseren.” Vandaag is pakweg 95 procent van een bedrijf niet bezig met data. Dat moet anders, aldus Peeters.
De grote uitdagingen schuilen niet in de technologie – die is er –, noch in de investeringskost, want ook die is vandaag niet meer onoverkomelijk hoog. Wel zorgen menselijke factoren voor vertraging: organisatiecultuur, structuur en een gebrekkige algemene kennis over technologie. Ook in Peeters’ consultancybedrijf is er nog ruimte voor de ‘datacultuur’ om nog meer door te sijpelen. “We stellen data ter beschikking aan alle medewerkers, maar het is zoals men zegt: een schrijnwerker laat ook na zijn eigen kasten te maken.”
Simpele use cases
De uitdaging voor financemedewerkers is echter groot, want dankzij AI-technologie kunnen er steeds meer data gecapteerd worden. “Grote softwareleveranciers zijn volop bezig met het implementeren van AI-toepassingen in hun pakketten. Microsoft zal binnenkort bijvoorbeeld Excel ook voorzien van de nodige snufjes. Hierdoor wordt het veel makkelijker om data-analyses te maken. Het zal veel toegankelijker worden waardoor ook traditionelere financeprofielen hun weg zullen vinden in data-analyse”, aldus Stouthuysen. “Ook de prijs zal wellicht nog dalen.”
Zelfs als een bedrijf de nodige technologie en kennis in huis heeft, blijft het een zaak van strategie. “We zien organisaties vaak in de fout gaan door zoveel mogelijk data op te zuigen zonder dat ze een gestructureerd plan hebben over wat ze ermee willen bereiken. Het is daarentegen veel beter om vanuit een paar zeer sterke use cases te vertrekken”, tipt Peeters. “Het gaat om de kunst geen te complexe zaken op te zetten, maar een eenvoudige use case met een hoge kans op succes: ‘Als we deze beslissing doorvoeren, kunnen we dit besparen.’ En in het beste geval betalen deze cases meteen de investering in het IT-departement terug. Ook dat draagt bij aan het stimuleren van de datacultuur.”