Twee grote uitdagingen staan steeds weer in de weg: data versnippering over silo teams en systemen, en het niet op elkaar afstemmen van data logica en KPI definities. Deze problemen zijn vaak onzichtbaar, maar hebben een grote invloed op het succes van elk dashboarding initiatief.

In dit artikel gaan we in op deze uitdagingen aan de hand van een praktijkcase en laten we zien hoe gefragmenteerd data en inconsistente logica het grootste deel van de inspanningen in BI-projecten veroorzaken. We gaan in op het verborgen backend-werk dat nodig is, de wegversperringen die we tegenkwamen en de strategieën die we gebruikten om een schaalbare oplossing te leveren voor een wereldwijd opererend automobielbedrijf.

De belangrijkste uitdagingen: Gefragmenteerde data en verkeerd uitgelijnde logica

Twee van de grootste obstakels bij het bouwen van ondernemingsdashboards zijn niet technologisch, maar structureel: gefragmenteerde data systemen en verkeerd afgestemde bedrijfslogica.

Grote bedrijven zijn vaak gestructureerd op een manier die onafhankelijk opereren tussen afdelingen, business units of geografische markten aanmoedigt. Hoewel dit flexibiliteit kan bieden op lokaal niveau, zorgt het voor grote uitdagingen wanneer u gecentraliseerde rapportage probeert op te zetten die de hele organisatie omspant.

Volgens het Accenture en MIT CDOIQ onderzoek uit 2021 noemde 37% van de Chief Data Officers de silo-infrastructuur als de grootste uitdaging bij het leveren van hun data visie (Accenture, 2021). Voordat er gerapporteerd kan worden, moeten teams eerst bepalen waar het data zich bevindt, wie de eigenaar is, hoe het gestructureerd is en of het betrouwbaar is. In veel gevallen kan alleen al het vinden van de juiste data-set weken van heen-en-weer gepraat tussen afdelingen met zich meebrengen.

Zelfs als de data eenmaal is veiliggesteld, komen er vaak diepere afstemmingsproblemen naar voren. Verschillende teams of regio's gebruiken vaak iets andere definities voor dezelfde KPI. Het ene team kan wekelijkse conversies meten aan de hand van gebruikersacties, terwijl een ander team dit doet aan de hand van productbestellingen. Zonder afstemming over de definities wordt het moeilijk om dashboards te maken die stakeholders vertrouwen. Het resultaat is vaak een gebrek aan vertrouwen in de cijfers en een terughoudendheid om op het dashboard te vertrouwen voor het nemen van beslissingen.

Dit gefragmenteerde landschap zorgt er ook voor dat de voorbereiding van data een zware klus is, lang voordat de visualisatie begint. Er gaat een aanzienlijke hoeveelheid tijd zitten in het opschonen, samenvoegen, standaardiseren en transformeren van ruwe data naar een bruikbare staat. Dit is niet alleen een technische taak. Vaak moeten meerdere teams het eens worden over de logica achter de statistieken en de definities waarmee ze werken. Zonder dit basiswerk kan geen enkel dashboard betrouwbare inzichten verschaffen. Maar als het goed gedaan wordt, maakt het schaalbare, betrouwbare rapportages mogelijk waarop meerdere teams met vertrouwen kunnen voortbouwen.

Casestudie - Dashboards leveren: de weg naar implementatie

OVERZICHT:

Voor een wereldwijde autofabrikant kreeg Artefact de opdracht om gecentraliseerde dashboards te bouwen om de rapportage in de verschillende regio's te verbeteren. Hoewel het doel duidelijk leek om analyses te stroomlijnen en realtime inzichten te bieden, bleek de realiteit van het implementeren in een gedecentraliseerde organisatie al snel een grotere uitdaging dan aanvankelijk verwacht.

UITDAGING:

Het bedrijf was georganiseerd per regio en onderverdeeld in lokale markten, die elk met een hoge mate van autonomie werkten. Dit leidde niet alleen tot inconsistenties in de gebruikte systemen, maar ook in de definities van belangrijke meetgegevens. Een frappant voorbeeld: terwijl de ene markt een “online verkoop” definieerde als het moment waarop een bestelling op de website werd geplaatst, beschouwde een naburige markt het pas als een verkoop wanneer de betaling was ontvangen. Deze subtiele verschillen veroorzaakten grote hiaten in de rapportage, vooral wanneer het leiderschap een geconsolideerde weergave op regionaal niveau vereiste. Welke definitie was juist? Hoe kon de data worden samengevoegd zonder de prestaties verkeerd weer te geven?

OPLOSSING:
Om dit op te lossen, hebben we een gecentraliseerd data platform die ervoor zorgde dat alle markten en regio's op één lijn zaten wat betreft gedeelde definities en data logica. Hiervoor moest elke KPI worden getraceerd naar de oorspronkelijke data-bron en moest er met lokale teams worden samengewerkt om de methodologieën op elkaar af te stemmen. Het resultaat was niet alleen een dashboard, maar een fundamentele verschuiving in de manier waarop het bedrijf zijn data behandelde en vertrouwde, waardoor schaalbare, nauwkeurige rapportages voor alle teams en regio's mogelijk werden.

Belangrijkste succesfactoren en geleerde lessen

Door de uitdagingen kwamen verschillende belangrijke succesfactoren naar voren die hielpen om het project tot een goed einde te brengen:

  • Automatisering van data collectie: Elimineerde de handmatige inspanning die voorheen werd besteed aan het verwerken van Excel-bestanden en draaitabellen, en zorgde voor real-time data beschikbaarheid.
  • Gecentraliseerde analyses: Geconsolideerd data in één enkel dashboard, voor naadloze, functionele inzichten.
  • Versnelde rapportagemogelijkheden: De tijd voor het genereren van rapporten is teruggebracht van één dag naar één uur.

Geleerde lessen:

  • Afstemming tussen backend en frontend is cruciaal: De technische vereisten evolueerden vaak tijdens het project, wat de behoefte aan vroegtijdige coördinatie tussen de data engineering en het dashboardontwerp onderstreept.
  • Beperkingen van het gereedschap kunnen uw oplossing vormgeven: Het BI-platform van derden had aanpassingsbeperkingen, waardoor creatieve oplossingen nodig waren en de verwachtingen van de belanghebbenden beheerd moesten worden.
  • Veranderingsbeheer hoort bij het werk: Veel werknemers aarzelden om van Excel af te stappen, wat de behoefte aan proactieve training, ondersteuning en duidelijke communicatie onderstreepte om de overstap te stimuleren.

De rol van Artefact bij het oplossen van deze uitdagingen

Bij Artefact zijn we gespecialiseerd in het overwinnen van deze uitdagingen door samenwerking te bevorderen, data consistentie te garanderen en impactvolle BI-oplossingen te leveren. In dit project heeft ons team met succes meerdere afdelingen op één lijn gekregen:

  • KPI-definities standaardiseren: We hebben discussies tussen teams gefaciliteerd om een universeel geaccepteerde set prestatie-indicatoren te creëren.
  • Unify Data Opmaak: Onze experts hebben de data-structuren in verschillende regio's gestroomlijnd, waardoor inconsistenties die voorheen de analyse belemmerden, geëlimineerd werden.
  • Silo's afbreken: Door data bronnen te integreren in een gecentraliseerd platform, hebben we realtime inzichten en transparantie voor alle teams mogelijk gemaakt.
  • Een schaalbare oplossing leveren: We bouwden een single source of truth-platform met meer dan 20 dynamische dashboards, dat belanghebbenden intuïtieve, realtime rapportagetools biedt.
  • Adoptie & opleiding: Zodra de rapportagemogelijkheden waren ingesteld, organiseerden we een reeks trainingen om ervoor te zorgen dat de hulpmiddelen werden overgenomen en opgenomen in de dagelijkse activiteiten van de belanghebbenden.

Door gebruik te maken van de expertise van Artefact, hebben we de aanpak van het bedrijf getransformeerd naar data en hen geholpen om van gefragmenteerde rapportages naar een echt geïntegreerd analytics ecosysteem te gaan.

Laatste gedachten: Het bouwen van Analytics & Reporting mogelijkheden begint met het bouwen van de juiste data foundation

In grote organisaties zijn de grootste obstakels voor effectieve dashboards zelden visueel of technisch, maar structureel. Gefragmenteerde systemen, inconsistente KPI-definities en silo teams creëren een niveau van complexiteit dat geen enkele front-end tool alleen kan oplossen.

Zoals dit project liet zien, vereist het oplossen van deze uitdagingen meer dan alleen tooling. Het vereist afstemming tussen afdelingen, een gedeeld begrip van de data logica en een toewijding om sterke data foundations op te bouwen voordat er ook maar één diagram gebouwd is. Het grootste deel van de inspanning zit in de backend, maar die inspanning betaalt zich uit omdat het schaalbare dashboards mogelijk maakt die teams vertrouwen, accepteren en gebruiken om echte beslissingen te nemen.

Voor bedrijven die hun analysemogelijkheden willen uitbouwen, is de boodschap duidelijk: investeer in het zware werk van het verenigen en voorbereiden van uw data. Als dat eenmaal gedaan is, worden de dashboards het makkelijke deel.