Onvolledige data? Daarom moet je toch analyses doen!

Veel KMO's blijven vasthouden aan intuïtieve besluitvorming, simpelweg omdat ze denken dat hun data niet compleet genoeg is om erop te vertrouwen. Het gevoel dat je beslissingen baseert op een onvolledig beeld kan verlammend werken. Maar watals we je vertellen dat dit juist het perfecte moment is om met analyses te beginnen? De vraag is niet of je data volledig is, maar wat je kunt doen met de data die je hebt.

Perfecte data bestaat niet

In dit artikel leggen we uit waarom het starten met analyses, zelfs met onvolledige data, niet alleen zinvol is, maar ook essentieel om je datakwaliteit te verbeteren en betere beslissingen te nemen.

De illusie van perfecte data

Laten we eerlijk zijn: perfecte data bestaat niet. Elk bedrijf, groot of klein, heeft te maken met datagaten, ontbrekende velden, of inconsistente bronnen. Dit is geen reden om analyses uit te stellen. Sterker nog, wachten op “perfecte data” leidt vaak tot gemiste kansen. Data wordt pas waardevol wanneer je ermee aan de slag gaat. Analyses kunnen je helpen ontdekken welke informatie ontbreekt en waar verbeteringen nodig zijn.

De gevaren van buikgevoel-besluitvorming

Buikgevoel kan soms snel en handig zijn, maar het is zelden objectief. Het mist de consistentie, schaalbaarheid en betrouwbaarheid die nodig zijn voor strategische besluitvorming. Vertrouwen op intuïtie alleen kan leiden tot:

• Onverwachte fouten: Je mist kritieke patronen die alleen data kan onthullen.
• Inefficiëntie: Besluiten die gebaseerd zijn op verkeerde aannames kunnen je tijd en middelen verspillen.
• Concurrentienadeel: Bedrijven die data-gestuurd werken, hebben een significant voordeel als het gaat om innovatie en groei.

Kortom, het vermijden van analyses vanwege “onvolledige data” kan je groei beperken en je kwetsbaar maken in een concurrerende markt.

De vraag is niet of je data volledig is, maar wat je kunt doen met de data die je wel hebt.

Starten met wat je hebt

Zelfs met onvolledige data kun je waardevolle inzichten verkrijgen. Hier zijn enkelevoordelen van het starten met analyses, ongeacht de datakwaliteit:

• Inzicht in datatekortkomingen: Analyses kunnen zichtbaar maken waar je data ontbreekt of inconsistent is. Door patronen te identificeren in wat je hebt, ontdek je welke informatie cruciaal is voor betere besluitvorming.
• Verbetering van datakwaliteit: Door te analyseren, kun je prioriteiten stellen bij het verzamelen en opschonen van data. Dit zorgt voor een iteratief proces waarbij je datakwaliteit voortdurend verbetert.
• Snellere besluitvorming: Zelfs met beperkte data kun je trends herkennen, experimenten uitvoeren en je strategieën verfijnen. Kleine verbeteringen kunnen een groot verschil maken.
• Identificatie van quick wins: Je hoeft niet altijd een volledig beeld te hebben om concrete stappen te zetten. Soms kan een gedeeltelijke analyse al leiden tot quick wins die je meteen kunt implementeren.

Datagedreven werken hoeft niet perfect te zijn vanaf dag één

Hoe analyses je datakwaliteit verbeteren

Wanneer je begint met analyses, ga je onvolkomenheden in je data sneller herkennen. Hier zijn enkele manieren waarop analyses bijdragen aan een betere datakwaliteit:

• Detecteren van fouten: Dubbele records, onjuiste invoer of ontbrekende waarden worden sneller zichtbaar.
• Structureren van data: Analyses dwingen je om consistentie aan te brengen in je data-architectuur.
• Prioriteren van datacollectie: Je ontdekt welke data echt waardevol is en waar je investeringen het meeste impact hebben.
• Feedbackloops creëren: Door regelmatig analyses uit te voeren, ontstaat een cultuur waarin datakwaliteit continu wordt gemonitord en verbeterd.

Voorbeelden uit de praktijk

Stel je voor dat je een logistiek bedrijf runt. Je weet dat sommige van je leveringsdata onvolledig is; bepaalde pakketten hebben geen tracking en niet alle klantenfeedback wordt geregistreerd. Toch kun je beginnen met de gegevens die je wel hebt:

• Patroonherkenning: Welke routes veroorzaken de meeste vertragingen?
• Focus op prioriteiten: Hoe kun je de top 10% van je meest winstgevende routes optimaliseren?
• Datagaten blootleggen: Waar ontbreekt kritieke informatie, zoals tijdstippen of klanttevredenheid?

Analyses zijn geen eindpunt, maar een middel om je doelen te bereiken

Een analyse laat bijvoorbeeld zien dat een bepaald distributiecentrum consequent vertragingen veroorzaakt. Met deze kennis kun je gericht aanvullende data verzamelen, zoals interne procesdata of externe verkeersinformatie, om het probleem aan te pakken.

De kracht van een iteratief proces

Data-gedreven werken hoeft niet perfect te zijn vanaf dag één. Het is een iteratief proces waarin je steeds verfijnt en verbetert. Hier zijn enkele stappen om tebeginnen:

1. Start simpel: Focus op de kernvraag die je met je data wilt beantwoorden.
2. Analyseer wat je hebt: Gebruik de data die beschikbaar is om voorlopige inzichten te verkrijgen.
3. Maak hiaten zichtbaar: Identificeer welke data ontbreekt en stel prioriteiten voor verbetering.
4. Werk samen: Betrek je team om gezamenlijke doelen te stellen en verantwoordelijkheid te nemen voor datakwaliteit.
5. Optimaliseer continu: Herhaal het proces en bouw voort op eerdere inzichten.

Laat data voor je werken

Het belangrijkste om te onthouden is dat analyses geen eindpunt zijn, maar een middel om je doelen te bereiken. Zelfs met onvolledige data kun je al waardevolle stappen zetten om je bedrijf efficiënter, innovatiever en toekomstbestendiger te maken.

Bij InsightData geloven we dat het altijd beter kan. Onze tools en experts staan klaar om je te helpen bij het starten van analyses, ongeacht de staat van je data. Want uiteindelijk is het starten met analyses niet alleen een investering in betere beslissingen, maar ook in de kwaliteit van je data en de groei van je bedrijf.

Beslist Beter, zelfs met onvolledige data.

‍