De toegevoegde waarde van data-analyse overbrengen aan klanten en medewerkers. Mensen helpen met het verkrijgen van nieuwe inzichten. Denken in oplossingen. Daar krijg ik energie van. Met de juiste aanpak is het mogelijk om bedrijfsprocessen te optimaliseren. Van een traditionele werkwijze, naar data gedreven werken. Maar hoe krijg je de mensen nu echt enthousiast?
De toegevoegde waarde van data
Voor een financiële dienstverlener binnen de pensioenbranche ben ik ingezet als data-analist. De opdracht is om de toegevoegde waarde van het gebruik van data en process mining duidelijk te maken aan de medewerkers en te focussen op procesverbeteringen. Als iedereen in gaat zien wat de mogelijkheden zijn door het gebruik van data, creëer je draagvlak en inzicht in processen. Voor deze opdracht was mijn aanpak om vooral kleinschalig en bottom-up te werk te gaan. Alle kansen die er zijn wil ik vinden en benutten. Ik wil aandacht schenken aan het gebruik van data en de mensen hierin meenemen.
Transparant zijn
Eerlijk zijn, het beste uit jezelf halen en transparantie bieden zijn de kernwaarden van de opdrachtgever. Wanneer je transparant naar elkaar bent, is het mogelijk om een lerende organisatie te creëren. Data gedreven werken leent zich hier perfect voor. Verschillen tussen de oude en nieuwe situatie worden aan het licht gesteld. De uitdaging is om mensen mee te krijgen in dit bedrijfsproces.
Een lerende cyclus creëren
Om bedrijfsprocessen te kunnen optimaliseren, moet er een lerende cyclus worden gecreëerd. Dit heb ik gedaan volgens de DMAIC-methode. Door het volgen van Lean Green Belt en Lean Black Belt trainingen weet ik precies hoe deze DMAIC-methode het beste toegepast moet worden. Het bedrijfsproces kan worden verbeterd, geoptimaliseerd en gestabiliseerd in vijf stappen met behulp van deze methode. De eerste stap binnen deze cyclus is het definiëren van het probleem. Vervolgens ga ik relevante gegevens meten, verzamelen en analyseren. Daarna bedenk en test ik de oplossingen en deze worden vervolgens ook daadwerkelijk toegepast. Als laatste stap wordt alles gecontroleerd. Deze cyclus kan steeds opnieuw worden ingezet en zo blijf je continu verbeteren.
Bottom-up werken
Kleinschalig en bottom-up te werk gaan. Eén proces kiezen als ‘proof of concept’. Samenwerken met een materiedeskundige, een databeheerder en een analist, dat was het idee. Maar om mensen echt te kunnen enthousiasmeren, moet je contact leggen met de mensen zelf. Daarom besloot ik om op verschillende afdelingen de medewerkers te vertellen over de toegevoegde waarde van data gedreven werken en process mining. Ik gaf uitleg over process mining, verkende diverse verkregen datadumps en presenteerde en toetste mijn bevindingen en aanbevelingen aan de materiedeskundige en proceseigenaren. Ook heb ik een bijdrage kunnen leveren aan diverse procesverbeteringen, zoals het implementeren van een STP-straat (straight, through, processing). Voor het managementteam is een dashboard opgeleverd waarin vier kernprocessen uitgelicht worden op enkele KPI’s.
Inzicht in data
Het is een uitdaging geweest om mensen te laten werken met data. Het is voor veel medewerkers een compleet nieuwe wereld. Nu ik tien maanden de rol van data-analist heb vervuld weten de medewerkers welke kansen en bottlenecks zijn. De verschillende afdelingen hebben echt inzicht gekregen in data. De implementatie van de STP-straat en het opgeleverde dashboard geven aan dat de eerste stappen voor het worden van een data-gedreven organisatie zijn gezet.