Hoe zit het met de data maturity van jouw bedrijf?

Implementeer je een toffe AI-tool, maar staat je data verspreid over verschillende systemen, weet niemand precies waar wat staat en is Excel nog steeds het redmiddel voor elk probleem? Dan is het logisch dat die tool niet doet wat je gehoopt had. Maar hoe weet je nou of jouw data-huishouding spic en span is, of meer als een huishouden van Jan Steen? Simpel: aan de hand van data maturity.

Meteen werk maken van je AI-readiness? Check onze orangepaper Is je data klaar om te vlammen met AI?

Waarom data maturity het verschil maakt 

Het data maturity model gaat over hoe volwassen jouw organisatie omgaat met data en deelt je in een van de 5 levels in. Val je in level 1? Dan staat je data volwassenheid nog in de kinderschoenen en bij level 5 ben je echt next-level bezig met data. Het level waar jouw bedrijf in zit wordt bepaald op basis van hoe je je data bewaart, analyseert en hoe je vervolgens omgaat met die resultaten. 

De 5 levels: van de kinderschoenen naar ultieme unicorn

Level 1 - Houtje-touwtje

→ Bestanden staan overal, dus je zoekt een kwartier naar "die ene Excel" voordat een vergadering begint.

→ Collega's discussiëren over cijfers en resultaten, omdat iedereen een andere versie van de met de hand samengestelde cijfers heeft.

→ Belangrijke beslissingen binnen je bedrijf baseer je op aannames en buikgevoel, want echte feiten ontbreken.

Level 2 - Operationeel inzicht

→ Je beschikt over dashboards die tonen wat er gebeurt binnen je bedrijf, maar je reageert pas achteraf op problemen.

→ Je baseert beslissingen eindelijk op feiten vanuit je dashboards, in plaats van op "volgens mij".

→ Maandrapportages geven je overzicht, maar je mist real-time inzicht om direct bij te sturen.

Level 3 - Slimmer sturen

→ Je systeem waarschuwt je als bepaalde cijfers wijzigen, zodat jij in actie komt voordat problemen escaleren.

→ Teams hoeven niet meer zelf naar patronen te zoeken om hun processen te verbeteren, maar alerts wijzen ze de weg.

→ KPI's en drempelwaarden sturen je operatie, hierdoor daalt je verspilling structureel.

Level 4 - Voorspellend vermogen

→ Analyses van je data voorspellen wat welke klanten nodig hebben en wanneer, nog voordat ze bellen om een nieuwe bestelling te doen.

→ Voorraad vult zich automatisch aan, voordat er tekorten ontstaan en je nee moet verkopen.

→ Planning en marges verbeteren omdat je anticipeert, in plaats van reageert.

Level 5 - Data powered

→ AI-agents handelen autonoom bij routinetaken, je mensen focussen zich op strategie en uitdagender werk.

→ De organisatie schaalt gemakkelijk op, zonder proportioneel meer mensen nodig te hebben.

→ Je processen draaien 24/7 door, je team controleert waar de risico's groot zijn.

Op welk level zit jij? 

Maar hoe weet je nou op welk level jouw bedrijf zit? Je antwoorden op onderstaande vragen geven je een aardig idee. 

Waar staat je data? 
A) Data? Ik gooi alles in Excel en mail de hele dag losse bestanden door 

B) In een dashboard zoals PowerBI, maar ik zie alles pas achteraf als we rapportages maken

C) We hebben een centraal dataplatform met alerts als er iets opvallends gebeurt

D) We hebben bedrijfsbreed voorspellende modellen draaien

E) Onze AI-agents handelen autonoom en zorgen dat alles soepel verloopt 

Hoe neem je beslissingen binnen je bedrijf? 
A) Op basis van gevoel en losse cijfers – nattevingerwerk is my middle name

B) Op basis van handgemaakte maandrapportages – maar daar zit wel een hoop werk in

C) Op basis van real-time KPI's met alerts

D) Op basis van voorspellingen en trends uit m’n platforms

E) Mijn systemen beslissen zelf en ik check dit alleen maar 

Wat is je grootste uitdaging op het gebied van data? 

A) Weten waar dat ene Excelletje nou ook alweer staat...

B) Sneller inzicht krijgen, zodat ik niet achter de feiten aanloop

C) Proactief kunnen handelen op basis van cijfers

D) Groei bijbenen, zonder meer mensen te moeten aannemen

E) Uitdaging? Ik zal het ff aan m’n AI-agent vragen... 

Heb je voornamelijk antwoord E gegeven? Dan ben je een echte uitzondering en kan ik je niks meer leren over data maturity 😉. Gaf je vooral antwoord A, B of C? Dan is er nog een lange weg te gaan voor je jezelf data mature kan noemen. Maar geen zorgen, ook met niet al te grote aanpassingen, is de stap naar een volgend level binnen bereik. 

Vol gas naar het volgende level 

Nu weet je in welk level je waarschijnlijk zit, maar hoe kom je naar het volgende? Vaak kan je met een paar concrete acties al flinke stappen zetten en direct resultaat zien. 

Op naar level 2: Inventariseer je bronnen en bepaal één 'single source of truth' per domein. Sales uit het CRM, voorraad uit het ERP. Maak daarnaast heldere afspraken over wie wat beheert. 

Op naar level 3: Bouw alerts in je dashboards die niet alleen tonen wat gebeurt, maar signaleren wanneer actie nodig is. Als verspilling bijvoorbeeld boven de 3% komt, krijgt het team een melding om in actie te komen. 

Op naar level 4: Voeg voorspellende modellen toe voor vraag, inkoop-timing en onderhoud. Je anticipeert op wat komen gaat, in plaats van achteraf reageren. 

Op naar level 5: Identificeer je processen met laag risico, hoge frequentie en duidelijke regels. Laat AI-agents die processen draaien, met menselijke goedkeuring waar nodig.

Start met structuur, niet met tools 

Mijn belangrijkste advies op het gebied van data maturity? Begin met het aanbrengen van structuur in je data, niet met het kopen van dure tools. Creëer eerst overzicht: waar staat je data? Wat gebruik je? Wat mis je? Pas als je dat helder hebt, volgt vooruitgang en kan je gaan kijken naar een data platform. Anders blijf je investeren in tools die niks oplossen, omdat de basis een bende is.  

Wil je weten waar jouw grootste kansen liggen? Download onze orangepaper over AI readiness voor het complete plaatje of plan direct een AI Discovery Track in. Binnen 4 tot 6 weken weet je precies waar je staat én welke stappen het meeste opleveren.