De behoefte aan gecontroleerde en betrouwbare data

Veel managementteams vertrouwen nog steeds op Excel-sheets en rapporten die er gestructureerd en betrouwbaar uitzien. Verantwoording afleggen op bestuursniveau vereist echter meer dan alleen vertrouwen in de cijfers. De hamvraag voor elke organisatie is eenvoudig: begrijpen we gezamenlijk echt hoe de data van de organisatie wordt gebruikt? Om die vraag goed te kunnen beantwoorden, is een raamwerk voor datamanagement nodig dat ervoor zorgt dat data betrouwbaar, herleidbaar en volledig transparant is.

Ontdek de risico’s die in uw data verborgen zitten

Ondanks de cruciale rol van datamanagement, wordt het vaak over het hoofd gezien in discussies met de directie en gezien als een technische aangelegenheid in plaats van een strategische prioriteit. Het verwaarlozen van datakwaliteit, -governance en -beveiliging brengt echter ernstige risico’s met zich mee voor de hele organisatie.

Ineffectief datamanagement leidt tot hogere operationele kosten door inefficiënties, inconsistenties en de noodzaak om fouten voortdurend te corrigeren. Inconsistente datakwaliteit veroorzaakt door een gebrek aan gestandaardiseerde governance resulteert in onbetrouwbare inzichten, terwijl silo’s van databronnen voorkomen dat teams toegang hebben tot een uniforme versie van de waarheid. Zonder duidelijk eigenaarschap gaat de verantwoordelijkheid voor de kwaliteit van data verloren, wat leidt tot verkeerde beslissingen die door het hele bedrijf doorwerken. Tegelijkertijd vertragen handmatige rapportageprocessen analyses, waardoor de flexibiliteit en reactiesnelheid afnemen. Het belangrijkste is dat slecht beheerde data de kwetsbaarheid voor inbreuken op de beveiliging en compliance vergroten, waardoor organisaties worden blootgesteld aan reputatieschade, boetes en operationele instabiliteit.

Onze gestructureerde aanpak met 5 componenten stelt organisaties in staat om een schaalbaar, pragmatisch en resultaatgericht raamwerk op te zetten om data met vertrouwen te beheren.

Datamanagement verankeren als strategische praktijk

Het nemen van datagestuurde beslissingen is alleen waardevol als de data zelf betrouwbaar, gecontroleerd en voortdurend verbeterd wordt. Toch vertrouwen veel organisaties nog steeds op eenmalige opschoning of ad-hocbeheer, wat leidt tot inconsistenties, inefficiëntie en compliance-risico’s. Echt datamanagement is een structurele praktijk – geen eenmalige oplossing.

Om echt effectief te zijn, moet datamanagement worden ingebed in de organisatie en zorgen voor een continue datakwaliteit, governance en strategische waarde. Onze bewezen aanpak bestaat uit vijf kernelementen, die mensen, processen, technologie en data aanpakken om een duurzame basis voor datamanagement te creëren.

1. Een beoordeling van de huidige situatie uitvoeren

Bij het uitvoeren van een Data Management Maturity Assessment (DMMA) wordt de huidige staat van datamanagement geëvalueerd door strategische input te verzamelen uit bedrijfs- en datastrategieën. De resultaten worden beoordeeld op meerdere gebieden en vervolgens vergeleken met industriestandaarden en best practices om een basislijn voor verbetering vast te stellen.

2. Een opportuniteitsbeoordeling uitvoeren

De Data Management Opportunity Assessment identificeert sterke punten en zwakke punten op belangrijke gebieden zoals governance, datakwaliteit, processen en technologie. Het definieert ook het ambitieniveau door de prioriteiten van datamanagement af te stemmen op strategische bedrijfsdoelstellingen en best practices in de sector.

3. Ontwikkel een uitrolplan

Het ontwikkelen van de Data Management Roadmap schetst de noodzakelijke stappen om de gewenste doelstatus te bereiken binnen een gedefinieerde tijdlijn. Initiatieven worden geprioriteerd op basis van hun impact, haalbaarheid en afstemming op bedrijfsdoelen om een gestructureerde en effectieve transformatie te garanderen.

4. Het uitrolplan uitvoeren & Quick Wins realiseren

Het uitvoeren van het uitrolplan en het behalen van quick wins richt zich op het implementeren van initiatieven met een hoge prioriteit om momentum te genereren en vooruitgang aan te tonen. Vroege successen helpen om de adoptie te stimuleren en data management te verankeren als een integrale bedrijfspraktijk.

5. Continue monitoring en verbetering

Continue monitoring en verbetering omvatten het instellen van mechanismen om de voortgang te volgen, de impact te meten en de voortdurende effectiviteit te garanderen. Praktijken voor datamanagement worden voortdurend verfijnd door feedback te integreren, aan te passen aan bedrijfsbehoeften en gebruik te maken van nieuwe beste praktijken.

Onze impact

Oplossingen voor de toekomst

Ons wereldwijde portfolio van datamanagementprojecten strekt zich uit over meerdere bedrijfstakken. Hieronder vindt u een selectie van opdrachten waarbij we organisaties hebben geholpen om gefragmenteerde data om te zetten in een betrouwbaar, strategisch bedrijfsmiddel dat betere besluitvorming, operationele efficiëntie en langetermijneffecten mogelijk maakt.

Neem contact met ons op

Laten we samen duurzame verandering creëren.

pascal greuter

Pascal Greuter

Associate Partner – Data & AI

pascal greuter