Organiseren van betrouwbare klantinformatie

Organiseren van betrouwbare klantinformatie

Toenemende digitalisering leidt tot een enorme stijging van de hoeveelheid aanwezige data in organisaties. Deze data wordt verzameld uit verschillende bronsystemen, zoals CRM-applicaties, websites, apps, e-mail tools, project volgsystemen, sensoren, sociale media en meer.

Steeds meer organisaties zetten deze data in bij strategie en besluitvorming. Dat vraagt om betrouwbare klantinformatie. Een consistente datahuishouding vanuit een data management & data governance beleid is daarop het juiste antwoord.

Resultaat is een gedegen fundament met regie en beheersing over alle data.

Opdracht

Om de potentie van datagedreven werken te ontplooien en om aangesloten te blijven aan wet- en regelgeving met betrekking tot verantwoord datagebruik, heeft deze organisatie de volgende doelstellingen geformuleerd:

  • Inzicht creëren in aanwezigheid van data binnen de organisatie
  • Meten van de datakwaliteit, op basis van te definiëren business rules
  • Rollen en processen opstellen voor de borging van kwaliteit en gebruik van data

Inzicht

Op basis van interviews met betrokkenen is een overzicht opgesteld van alle systemen waarmee wordt gewerkt. Dit proces was een mooi voorbeeld “back to the gamba”. Er is veel gesproken met mensen op de werkvloer, met de uitvoering, met gebruikers van systemen en met architecten en engineers.
Deze inventarisatie leverde veel details op over de inrichting van de systemen, over de keuzes van invoervelden en over de manier van verwerking van gegevens. Uitkomst hiervan is gedocumenteerd met behulp van visualisaties van onder andere werkprocessen, de datastromen en vastlegging van de belangrijkste afspraken en uitzonderingen. Dit laatste was meteen relevante input voor doelstelling 3: rollen en processen.

Datakwaliteit

Met het verkregen inzicht is van alle systemen bepaald wat de regels voor de attributen moeten zijn. Denk hierbij aan:

  • regels voor verplichte invoervelden (voorbeeld: geslacht is niet verplicht)
  • het vastleggen van formaten en schrijfwijze (voorbeeld: datum)
  • de compleetheid van gegevens (voorbeeld: e-mailadres bevat altijd een “@“)

Per attribuut is vervolgens vastgesteld in hoeverre de data aan de voorgeschreven regels voldoen. De organisatie is dan geadviseerd over de wenselijke maatstaf per attribuut. Zo is vastgelegd hoeveel procent (%) van een attribuut voortaan moet voldoen aan de vastgestelde regels. Waarbij sommigen attributen meer belang krijgen dan anderen.

Dashboard

Er is een dashboard ingericht, waarmee gebruikers de integriteit (volledigheid, kwaliteit) van hun data kunnen volgen. Ze ontvangen onder andere geautomatiseerde signalen wanneer een attribuut onder een van tevoren vastgestelde benchmark daalt.

Rollen en processen

Hiermee heeft de organisatie een raamwerk tot stand gebracht waarmee het effectief kan gaan sturen op data-integriteit. Daarvoor zijn mensen (deels) vrijgemaakt in de organisatie. Met de verschillende teams is nagedacht over de vraag wie het meest geschikt is om de rol van data steward op zich te gaan nemen. Daarbij zijn functie-omschrijvingen gebruikt als leidraad voor het vinden van gemotiveerde mensen. Met hen zijn werkafspraken gemaakt over de manier waarop gestuurd gaat worden op kwaliteit en toegang tot data.

Resultaten

De organisatie heeft bewust gekozen voor een investering in het fundament van klantinformatie. Met de inventarisatie van data en het inzicht in de kwaliteit ervan heeft de organisatie een stuurinstrument in handen gekregen. Met de nieuwe rollen is de organisatie beter ingericht om effectief bij te sturen wanneer de data-integriteit onder druk komt.
Zo werkt deze organisatie nu bewust en effectief met data aan het verbeteren van prestaties.