Volgens het rapport van de curatoren van Carpetland was de ingebruikname van een nieuw softwaresysteem mede de oorzaak van het recente faillissement. De combinatie van een nieuw ERP-pakket, een BI-oplossing en verkeerd geïnterpreteerde data bleek funest. Een uitzondering? Helaas niet.
In onze praktijk zien we dagelijks dat vooral het management torenhoge verwachtingen heeft van technologie. Zeker als het gaat om het aanbrengen van orde in de complexe, historisch gegroeide brij van gegevens. Technologie — in de vorm van producten met klinkende namen als Power BI, Qlik Sense, Tableau of GoodData — belooft met aantrekkelijke dashboards, AI en analytics eindelijk de inzichten te bieden waar het management op zit te wachten. Toch?
Data is zelden eenduidig geclassificeerd, heeft vaak verwarrende naamgeving (zoals bij Carpetland: “real sales” versus “invoiced sales”), is niet actueel of simpelweg niet betrouwbaar. Als het implementeren van een datawarehouse en het succesvol inzetten van BI-tools echt zo eenvoudig was, dan hadden we het tien jaar geleden toch al geregeld?
Kent u één organisatie die vandaag de dag binnen een halve dag een willekeurig dashboard kan opleveren — gevoed door actuele data uit alle silo’s van de organisatie?
En dan zou AI daar straks wél kaas van maken?
Als uw organisatie écht strategisch datagedreven wil werken, dan ontkomt u niet aan een aantal simpele — maar o zo essentiële — lessen:
Begin bij de basis: inzicht. Breng in kaart welke data u heeft, waar die zich bevindt, van wie de data is, en wat die betekent. Richt een centrale data-catalogus in, inclusief metadata. Want als u zélf al niet weet hoe uw gegevens zijn opgebouwd, hoe kan AI daar dan straks zinnige dingen over zeggen?
Een dashboard of dataplatform lost geen chaos op. Het maakt die hooguit zichtbaar. De enige échte oplossing is een structurele datastrategie waarin verantwoordelijkheden, eigenaarschap, definities en governance expliciet zijn vastgelegd. Met heldere afspraken, ondersteund door specialisten die snappen waar de valkuilen liggen.
Zodra uw data goed geclassificeerd is, wordt het mogelijk om een API-first strategie te ontwikkelen. Begin met de bedrijfskritische gegevens — waar ze ook opgeslagen zijn. Benaderbare data betekent herbruikbare data. En daarmee kunt u datasets combineren, silo’s doorbreken en de behoefte aan kopieën flink terugbrengen.
U hoeft niet in één keer uw hele landschap op de schop te nemen. Maar begin wél met een breed gedragen plan. Een centrale datastrategie betekent niet dat u meteen alles moet centraliseren — het betekent dat u keuzes maakt over standaarden, formats, eigenaarschap en tooling. En dat u voorkomt dat elk team zijn eigen BI-universum creëert.
Data raakt álles. Klantbeleving, innovatie, compliance, besluitvorming, kostenbesparing. Behandel het dus ook als een strategisch thema, niet als een “klusje voor de IT-afdeling”. Het is geen IT project, maar een bestuurskwestie. Zet het op de agenda van het MT en benoem een datastrateeg. En zorg dat beslissers weten wat de risico’s zijn van een slecht datalandschap.
Meer dan 80% van de bedrijfsspecifieke AI-projecten faalt — en in de meeste gevallen ligt dat niet aan de technologie, maar aan de data.
Met die kennis zou u eigenlijk vandaag al moeten beginnen. Want nog een faillissement vanwege verkeerd geïnterpreteerde data? Dat wil niemand.
Onze dataspecialisten helpen u graag om snel, pragmatisch en toekomstbestendig aan de slag te gaan. Zodat BI, AI en dashboards wél doen wat ze beloven.
