Scan - Cmotions

Skip to main content

Hit enter to search or ESC to close

Menu

search

Wat wij bieden
Over ons
Inspiratie
Werken bij
The Analytics Lab

Contact
NL
search

Scan voor inzicht in datagedrevenheid

Stap 1 van 6

16%

Strategie en besturing
1. Datastrategie
Is er binnen de organisatie een data & analytics-strategie?*
- Nee, er is geen data & analytics-strategie
- Nee, er is geen centrale data & analytics-strategie, maar sommige afdelingen of teams beschikken wel over een eigen data & analytics-strategie.
- Ja! Er is een data & analytics-strategie, maar deze staat nog grotendeels op zichzelf en is niet geïntegreerd met de business-strategie
- Ja! Er is een data & analytics-strategie en deze speelt een sturende rol in de business-strategie
2. Verantwoordelijkheid
Hoe is de verantwoordelijkheid voor de realisatie van de data & analytics-strategie belegd?*
- Deze verantwoordelijkheid is niet specifiek belegd
- Deze verantwoordelijkheid is belegd bij specifieke personen op operationeelniveau
- De verantwoordelijkheid is belegd op managementniveau
- De verantwoordelijkheid is belegd op directieniveau
3. Sturing
In hoeverre wordt de organisatie bestuurd op basis van data?*
- Onze organisatie (be)stuurt voornamelijk op basis van buikgevoel en ervaring
- Onze organisatie (be)stuurt op basis van vooraf gedefinieerde KPI's
- Onze organisatie (be)stuurt op basis van data bij tactische en operationele beslissingen
- Onze organisatie (be)stuurt op basis van data bij strategische, tactische en operationele beslissingen
4. Waarde van data
Hoe beschouwt de organisatie in het algemeen de waarde van data?*
- We zijn niet overtuigd van de waarde van data
- We zijn overtuigd van de de waarde van data, maar kunnen deze niet altijd aantonen
- We zijn regelmatig in staat om de waarde van data aan te tonen
- Data wordt door ons gezien als een strategische asset en staat op de balans

Mens
Mens
5. Analyse skills
Welk type analyse-werkzaamheden voeren medewerkers in analyse-rollen uit?*
- Voornamelijk beschrijvende analyses en rapportages (wat zien we gebeuren)
- Beschrijvende en voorspellende analyses (wat voorzien we dat er gaat gebeuren)
- Beschrijvende voorspellende en voorschrijvende analyses (hoe kunnen we anticiperen op wat kan gebeuren)
- Beschrijvende, voorspellende, voorschrijvende analyses en optimalisaties (wat is voor komende gebeurtenissen het beste scenario op dat moment)
6. Soft skills
Welke rol spelen de analisten binnen de organisatie?*
- Een loket voor informatie en inzichten
- Ze stellen besluiten of ideeën van anderen ter discussie of onderbouwen deze
- Zijn met hun kennis en expertise een gelijkwaardige adviseur en sparringpartner voor anderen in het bedrijf
- Ze geven richten aan (en bepalen dus mede) operationele, tactische en strategische keuzes van de organisatie
Business
7. Data & analyse kennis
Wat is het kennisniveau binnen de organisatie op gebied van data & analytics?*
- Men weet niet wat data & analytics kan betekenen voor de organisatie
- Men ziet toegevoegde waarde, maar er is onvoldoende kennis om dit te verzilveren
- Men ziet de toegevoegde waarde en men heeft voldoende kennis en expertise om dit regelmatig in te zetten
- Data & analytics zit in ons DNA van de organisatie en er is voldoende kennis en expertise om de toegevoegde waarde te benutten
8. Data & analyse toepassing
Hoe maakt de organisatie gebruik van data & analytics?*
- Mensen maken gebruik van beschikbare rapporten
- Mensen hebben toegang tot dashboard waar ze zelf informatie uit kunnen halen
- Mensen hebben toegang tot dashboards waar ze zelf informatie uit halen en ze zijn nauw betrokken bij het maken van analyses
- Mensen hebben toegang tot dashboards waar ze zelf informatie uit halen en maken zelf ook analyses

Organisatie
Structuur
9. Ophanging in organisatie
Op welke wijze zijn de data & analytics activiteiten georganiseerd?*
- Er is sprake van losse data & analytics activiteiten, niet belegd in specifieke teams of afdelingen, zonder centrale sturing of regie
- Er zijn decentrale data & analytics afdelingen of activiteiten
- Er is een centrale data & analytics afdeling
- Er is een combinatie centrale en decentrale data & analytics afdelingen en er is sprake van centrale sturing of regie
10. Rollen, taken en verantwoordelijkheden
Hoe is de verantwoordelijkheid voor de realisatie van de data & analytics-strategie belegd?*
- Deze verantwoordelijkheid is niet specifiek belegd
- Deze verantwoordelijkheid is belegd bij specifieke personen op operationeelniveau
- De verantwoordelijkheid is belegd op managementniveau
- De verantwoordelijkheid is belegd op directieniveau
Cultuur
11. Innovatie
Welke rol speelt data & analytics bij innovatie?*
- Data & analytics wordt alleen ingezet om te verbeteren, niet om te innoveren
- Data & analytics wordt op ad-hoc basis ingezet ten behoeve van innovatie
- Data & analytics zijn structureel onderdeel van innovatie projecten
- Data & analytics zijn de drivers van nieuwe business modellen
12. Datagedreven werken
Wordt datagedreven werken gestimuleerd binnen de organisatie?*
- Datagedreven werken wordt door management en directie niet actief gestimuleerd
- Datagedreven werken wordt door door management en directie soms gestimuleerd
- Datagedreven werken wordt (vrijwel) altijd door management en directie gestimuleerd
- Het is niet nodig te sturen op datagedreven werken; het is een automatisme en zit in ons DNA

Processen
Workflow
13. Analyseproces
Is er een vaste werkwijze en stappenplan voor het (laten) opzetten van een analyse?*
- Nee, er is geen sprake van een vast proces
- Er is sprake van een informeel proces
- Er is sprake van een formeel, vastgelegd proces waaraan iedereen zich houdt
- Er is sprake van een vast proces dat continu geoptimaliseerd wordt
14. Data toegankelijkheid
Hoe toegankelijk is data voor analysedoeleinden?*
- Data is niet of nauwelijks toegankelijk
- De meest relevante gestructeerde data is beschikbaar in analyse-omgeving
- Ongestructureerde data is eveneens beschikbaar voor analysedoeleinden, alleen in een andere omgeving dan de gestructureerde data
- Zowel gestructureerde als ongestructureerde data zijn in één omgeving toegankelijk voor analysedoeleinden
Implementatie
15. Toepassen van analyse resultaten
Hoe gemakkelijk kunnen de analyseresultaten en adviezen worden gebruikt/ toegepast?*
- De toepasbaarheid is beperkt, veel werk is achteraf voor niets
- Dat vinden we lastig: veel kostbare tijd gaat verloren, we verliezen vaak het momentum
- We denken vooraf goed na over de implementatie en slagen er vaak in analyses toe te passen
- Er is een goed functionerend proces om analyseresultaten te implementeren
16. Beslissingen op basis van inzichten
Welke rol speelt data & analytics in besluitvormingsprocessen?*
- Data & analytics speelt geen rol
- Data & analytics worden gebruikt in de evaluatie achteraf
- Data & analytics worden gebruikt in de onderbouwing vooraf en evaluatie achteraf
- Data & analytics zijn de primaire drivers voor beslissingen

Middelen
Data
17. Data beschikbaarheid en kwaliteit
Is er voldoende data beschikbaar van een goede kwaliteit?*
- We hebben nog onvoldoende data van voldoende kwaliteit
- We hebben (veel) data, maar de bruikbaarheid is beperkt en kwaliteit is laag
- We beschikken binnen onze organisatie over voldoende kwalitatieve, bruikbare data
- We beschikken binnen onze organisatie over voldoende kwalitatieve, bruikbare data en naast interne data hebben we ook de beschikking over relevante, kwalitatieve externe databronnen
18. Data governance & privacy
Hoe omschrijf je de stand van zaken rond Data Governance in de organisatie?*
- We hebben nog geen uitgewerkt beleid en richtlijnen op gebied van data governance
- Er zijn enkele procedures op het gebied van data-opslag, kwaliteit, veiligheid en gebruik, maar de scope en de procedures zijn nog niet volledig
- Er zijn duidelijke regels en afspraken over data-opslag, kwaliteit, veiligheid en gebruik en de scope is zo goed als volledig
- Data governance is integraal ingericht en draagt daarmee bij aan de waarde van data & analytics voor de organisatie
Techniek/Infra
19. Data-architectuur
Hoe ziet de data-architectuur eruit?*
- De data-architectuur is met name ingericht op primaire processen
- De data-architectuur ondersteunt de mogelijkheid om analyses te doen
- De data-architectuur heeft zowel op gestructureerde als ongestructureerde data betrekking
- Data-architectuur faciliteert de mogelijkheid van een integraal klantbeeld
20. Analyse-tooling
In welke mate voorziet de analyse-tooling in de behoefte ?*
- Slecht: we werken voornamelijk met excel-achtige tools
- Matig: we beschikken over een beperkte set met traditionele analyse-tools, waarmee we moeten werken
- Goed: We beschikken over een ruim pallet aan traditionele en/of moderne -open source- analyse-tools die goed in onze huidige behoefte voorzien
- Uitstekend: We beschikken over een ruim pallet aan traditionele en/of moderne -open source- analyse-tools die goed in onze huidige behoefte voorzien en zijn tevens flexibel in het inzetten van analyse-tools om ook te kunnen voldoen aan toekomstige behoefte

Totaalscore Strategie & Besturing
Totaalscore Mens
Totaalscore Organisatie
Totaalscore Processen
Totaalscore Middelen
Totaalscore Overall
U staat aan het begin van data gedreven werken. De weg naar een organisatie die via data haar doelstellingen kan halen is complex en uitdagend en we adviseren deze route stap voor stap uit te bouwen, met aandacht voor mensen, organisatie, processen en middelen.
U (h)erkent de potentie van data voor uw organisatie en u heeft de eerste stappen gezet om datagedreven te gaan werken. De noodzakelijke ontwikkeling op alle 5 pijlers blijft echter nog achter. Het is onze ervaring dat in deze fase van het proces vooral een helder doel en focus belangrijk zijn, evenals het doen van relevante pilotcases aan de hand waarvan de waarde van de activiteiten kan worden aangetoond.
Uw organisatie is goed op weg om succesvol data gedreven te gaan werken. Ervaring leert dat het nu vooral belangrijk is: 1. de ontwikkeling op alle 5 categorieen in evenwicht te krijgen, 2. met behulp van (pilot)cases aan te blijven tonen wat de waarde van data is in het algemeen en 3. stakeholders in de breedte van de organisatie betrokken te houden. Het doorontwikkelen van activiteiten op het gebied van datagedreven werken is nu sleutel tot succes.
U organisatie werkt op een relatief hoog niveau al datagedreven. Het is nu vooral zaak om ervoor te zorgen dat alle pijlers van datagedreven werken elkaar verder versterken. Data en analytics zijn richtinggevend voor uw organisatie.
Strategie en besturing.
Deze pijler is het startpunt voor succes. Werken aan de pijler strategie en besturing betekent gericht nadenken over en werken aan een organisatiebrede overtuiging over de waarde van data, een helder en gedragen beeld over hoe daar te komen, een duidelijke verantwoordelijkheid hiervoor en een concrete invulling hoe hierop te sturen. Het is belangrijk dat de hele organisatie overtuigd is van de waarde van data, weet waarom data voor de organisatie waarde heeft, hoe dit kan worden ontsloten, en welk gedrag of toepassingen daarbij horen.
Mens.
Mensen zijn ons meest belangrijke kapitaal. De juiste mensen op de juiste plaats zorgen voor de realisatie van organisatie doelstellingen, maar ook voor motivatie en geluk van medewerkers. Ook geldt dat menesen met juiste kennis en competenties de juiste vragen weten te stellen en een katalysator voor data gedreven werken kunnen zijn.
Organisatie.
Organisatie structuur moet datagedreven werken faciliteren en makkelijker maken. Datagedreven cultuur is bepalende driver voor succes. Het personeel is tenslotte de belangrijkste kapitaal.
Processen.
Processen zijn belangrijke afspraken over bewezen of gewenste effectiviteit en efficientie van samenwerking binnen uw organisatie. Een goed proces (Way of Working) zorgt ervoor dat data en analytics binnen de organisatie de gewenste kwaliteit en resultaat leveren.
Middelen.
Beschikbaarheid van juiste en voldoende middelen (tools, data, systemen e.d.) is noodzakelijk om de gewenste kwaliteit te leveren en kan motiveren en inspireren tot innovatie. Het ontbreken van de juiste middelen is een belemmering voor het behalen van de organisatie doelstellingen.
Alle vragen zijn beantwoord. De uitkomsten geven je inzicht in de datavolwassenheid van jouw organisatie en de eerste adviezen om hier stappen in te kunnen maken. Uiteraard helpen wij hier graag bij. Laat hieronder je contactgegevens achter en je ontvangt een e-mail met een link naar de resultaten. Velden gemarkeerd met een sterretje * zijn verplicht.
Naam*
Voornaam Achternaam
Bedrijfsnaam*
Branche*
Hidden
Branche (oud)
Hidden
Branche (SBI)
Bedrijfsgrootte*
Functie*
Rol*
Afdeling*
E-mailadres*
Telefoonnummer
*
- Ik ga akkoord met het verwerken van mijn persoonsgegevens volgens het privacy & cookie statement van Cmotions*
- Graag blijf ik via e-mail op de hoogte van interessante publicaties, events en nieuws van Cmotions

Kom eens langs

Kosterijland 40, 3981 AJ Bunnik
Nederland

KvK-nr. 321 233 47

Neem contact met ons op

+31 (0)33 258 28 30
info@cmotions.nl

Blijf op de hoogte met onze nieuwsbrief

© Cmotions 2002 – 2024

The Digital Neighborhood

Privacy en cookie statement

Wat wij bieden
Over ons
Inspiratie
Werken bij
The Analytics Lab
Contact
NL