Blogroll Daan van Beek - pagina 1 van 4

Analytics bij uitgeverij: 13% meer rendement

Een grote Duitse uitgeverij van managementboeken wil het rendement op haar uitgaven drastisch vergroten en boekvoorstellen sneller kunnen beoordelen op het te verwachten rendement. Men denkt door toepassing van Business Analytics en meer specifiek Predictive Analytics een belangrijk concurrentievoordeel te kunnen behalen. Uitgevers krijgen elke weer meerdere boekvoorstellen en manuscripten toegestuurd maar ze hebben geen tijd om die allemaal goed te beoordelen. Een typische klusje voor een algoritme.

Datacratisch werken: dé uitweg voor het delegatiedilemma

In een vorige blog hebben we uitgelegd hoe organisaties hun autonomie kunnen vergroten door zoveel mogelijk alle opties open te houden. Slimme organisaties denken altijd in meerdere toekomstscenario's, zo luidde mijn boodschap. Een van de fundamentele keuzeopties is om iets meer of juist iets minder te gaan doen. Deze optie loopt uiteen van een kleine verbetering doorvoeren tot en met de technieken van opschalen, verbreden en verdiepen. Dit zorgt ervoor dat je niet alleen maar op de winkel gaat passen, maar je moet dan wel raad weten met het delegatiedilemma.

Krachtige Business Intelligence bij accountant PwC

Een krachtig Business Intelligence systeem voor het accountants- en adviesbureau PricewaterhouseCoopers. Tot voor kort stuurde dit kantoor op basis van cijfers die verborgen lagen in verzamelingen spreadsheets, prachtige presentaties en allerlei downloads op met name financiële indicatoren. Maar PwC wilde niet alleen via de achteruitkijkspiegel sturen maar juist voorspellende BI ontwikkelen. Samen met de partners van PwC ontwikkelde Passionned Group een compleet BI-systeem dat de data uit vier systemen bij elkaar brengt en waarmee de processen eenvoudig kunnen worden geanalyseerd en geoptimaliseerd.

113 Zelfmoordpreventie ontwikkelt BI en een datawarehouse met visie

In nauwe samenwerking en interactie met consultants van Passionned Group heeft Stichting 113 Zelfmoordpreventie de afgelopen periode een visie ontwikkeld op Business Intelligence, datawarehousing en datagedreven werken. Aansluitend is een verbetertraject opgestart voor verbetering van de telefonische bereikbaarheid door middel van interactieve dashboards. Ook is een datawarehouse geïmplementeerd en zijn er diverse andere inzichtelijke dashboards gemaakt. De adviezen en inspanningen wierpen direct al hun vruchten af.

AVIA maakt stappen naar continu verbeteren met dashboards & analytics

AVIA Marees bestaat sinds 1922 en handelt vanaf 2004 als zelfstandig oliehandelaar onder de internationale AVIA-vlag. De tankstations van dit familiebedrijf liggen voornamelijk in en rond woonkernen en de uitstraling is gemoedelijk en persoonlijk. AVIA Marees exploiteert ruim 60 tankstations primair in de regio Noord-Nederland en Friesland. Daarnaast voorziet het bedrijf de agrarische sector en diverse loon- en transportbedrijven rondom het IJsselmeer van brandstoffen en smeermiddelen.

Slimme, toekomstbestendige organisaties denken altijd in meerdere scenario's

Als manager kun je de toekomst weliswaar niet voorspellen, maar als je je brein open stelt voor alternatieve toekomstbeelden, dan is de kans wel groter dat jouw organisatie een volgende recessie of (gezondheids)crisis overleeft. Een intelligente, datagedreven organisatie zorgt er daarom voor dat zij op alles is voorbereid. Ze denkt altijd in worst-case scenario's, maar houdt tegelijkertijd ook rekening met best-case scenario's. Anders zou ze net die mooie marktkansen missen die zich vroeg of laat weer aandienen. Maar hoe stel je verschillende soorten scenario's op? Kortom: hoe maak je je organisatie toekomstbestendig? Drie praktijkvoorbeelden verduidelijken de methodiek.

Reflecteren kun je leren: de drie niveaus van leren

Volgens de theorie van Argyris en Schön kunnen we drie verschillende niveaus van leren onderscheiden. Het gaat hier om single, double en triple loop learning. Aan de hand van een eenvoudig voorbeeld uit de dagelijks praktijk maak ik hier de verschillen duidelijk. Het hele idee achter triple loop learning is dat je op die manier de root cause kan achterhalen. Zo kan je het probleem bij de wortel aanpakken: niet alleen maar de brandjes blussen maar juist ook nadenken hoe je brand in het vervolg kunt voorkomen.

Van prehistorisch naar futuristisch datagebruik

Ooit begon data analytics met lange lijsten in Excel. Dat was toen goed genoeg. Zo'n werkblad gaf in al zijn eenvoud voldoende informatie. Maar wie met lange lijsten Excelsheets werkt, weet een ding zeker: je kunt vaak maar enkele selectievariabelen scherp op je netvlies houden. Dankzij de toegenomen rekenkracht in combinatie met algoritmes is tegenwoordig veel meer mogelijk. Het is daarom zaak om je eigen datagebruik kritisch onder de loep te nemen. Je selecteert als woningzoeker een nieuwe of bestaande woning bijvoorbeeld op prijs of ligging, dan wel op de score van het energielabel. Een combinatie van die variabelen is natuurlijk ook mogelijk, maar het menselijk brein raakt bij meer variabelen al snel overbelast. Je kunt "handmatig" nooit op al die kenmerken tegelijk het perfecte optimum bereiken. Automatisering biedt hierbij dan uitkomst.

Hoe toekomstbestendig is jouw organisatie?

Al eerder beschreef ik het verschil tussen ontwikkelend leren en ontwerpend leren. Ontwikkelend leren legt de nadruk op dagelijks continu verbeteren, ontwerpend leren focust op innovatie. Er komt een moment dat je totale dashboard groen kleurt, je alles onder controle hebt en alles goed gaat. Beter gezegd: goed líjkt te gaan. Want je moet op tijd de overstap maken van continu verbeteren naar innoveren, want stilstaan is tegenwoordig achteruit hollen. In deze blog vertel ik hoe je als organisatie meer futureproof kan blijven en op welke factoren je dan moet letten.

De mobiliserende kracht van de datarevolutie

Data helpt om de werkelijke impact van bestaande maatregelen in kaart te brengen en om op democratische wijze tot acties en vervolgacties over te gaan. Naarmate je de data voor meerdere medewerkers toegankelijk en inzichtelijk maakt, ontstaat er een meer democratische basis waarop iedereen zijn eigen conclusies kan trekken. De effectiviteit van maatregelen kun je realtime en integraal monitoren. Mensen kunnen meekijken, meebeslissen, meedoen. Alles met het oog op het radicaal of incrementeel doorvoeren van verbeterslagen. Datacratisch organiseren is niet het nieuwe speeltje van IT. Datacratisch werken sluit juist goed aan bij wat mensen op de werkvloer al lang proeven, voelen en weten.

Sturen op 2 vormen van leren: ontwikkelend leren versus ontwerpend leren

Ontwikkelend leren en ontwerpend leren lijken elkaar uit te sluiten. Toch vinden in succesvolle, intelligente organisaties beide vormen van leren plaats. Er is altijd ruimte voor het ontwikkelend leren en mocht er zich een kans voordoen vanuit het ontwerpend leren, dan wordt die kans veelal met beide handen aangegrepen.

Data als het nieuwe hart van de lean processen

Met louter gepassioneerde mensen win je de oorlog niet. Het gaat erom hoe je ze inzet. Hoe wend je data slim aan om de houding, het gedrag en het handelen van je mensen te sturen? En hoe ga je gezamenlijk toewerken naar een datagedreven continue verbetercultuur? Zo'n cultuur ontstaat alleen maar door steeds weer om betere prestaties te vragen. Het is aan de mensen zelf om op basis van alle beschikbare data te beoordelen in hoeverre ze hun passie nog volgen en of ze daadwerkelijk nog in staat zijn steeds betere prestaties neer te zetten.

De organisatie als overbodige connector

Het beeld dat opdoemt is dat je steeds vaker de organisatie kunt missen als "connector" tussen jou en de wereld. Je hebt alleen nog een infrastructuur nodig. Maar die infrastructuur is voor een persoon veel te groot om op te tuigen; dat kun je beter laten doen door een datamachine. De afgelopen decennia was productie dé centrale factor. Hieromheen werden de business en de diensten georganiseerd. Inmiddels zijn big data en datawarehouses hot. Slim ingezet kan data zorgen voor kennis en kennis zorgt voor macht. Combineer je dit inzicht met de trend dat het steeds minder gaat om "bezit", maar steeds meer om "toegang tot" en "kunnen beschikken over", dan zie je dat er overal abonnementsvormen mogelijk zijn. Zo neem je een data-abonnement op water, op het weer of op de uitstroom van medewerkers. Dat kan een eenpitter gewoon vormgeven en aanbieden, zonder een groot bedrijf achter zich te hebben.

Business Intelligence & Analytics in de zorg

Een grote landelijke zorggroep van 16.000 medewerkers verleent zorgdiensten aan mensen met een (verstandelijke) handicap, de psychiatrie en de welzijnssector. De zorg- en welzijnssector is de afgelopen jaar sterk aan het veranderen. De marktwerking neemt toe en de transparantie op de prestaties wordt zowel van overheidswege als door klanten (dikwijls ook de familie van patiënten) steeds vaker afgedwongen. In deze klantcase presenteren we welke bijdrage Business Intelligence heeft gehad op het verbeteren van zorgprocessen en de cliënten. Lees ook de klantcase Business Analytics in de GGZ.

De zonneklare voordelen van Conscious Control

Wie eenmaal meer en meer vanuit conscious control (bewuste beheersing) gaat kijken en handelen, zal al snel de voordelen ontdekken van een datagedreven PDCA-cirkel. De geclaimde voordelen zijn groot. En het is nog maar de vraag of de concurrent deze synchroon en op een gelijk niveau kan ontwikkelen. Met andere woorden, met een consistent uitgevoerde conscious control kun je niet alleen vooruitgang boeken, maar uiteindelijk ook de concurrentie verslaan.

De vier pijlers van disruptie

Grip krijgen op de toekomst en de vertaling van futureproof factoren naar de praktijk: hoe doe je dat nu? Neem nieuwe technologie: op korte termijn overschatten we de werking ervan, maar op lange termijn onderschatten we de impact ervan. Zoals we dachten dat e-mail de papieren post compleet weg zou vagen, maar zie je ook dat diverse sectoren nu nog ouderwets hun facturen per post blijven versturen, en zo drastisch achterblijven. Alleen een intelligente, datagedreven & wendbare organisatie kan omgaan met de innovaties die op ons afkomen. Hoe zorg je er nu voor dat je als bedrijf of instelling niet de boot mist? Hoe maak je jouw diensten tijdig datacratisch en je bedrijf toekomstbestendig?

Gebruik informatie consequent voor analyse en actie

Informatie gebruiken voor analyse en actie blijkt één van de meest kritieke succesfactoren te zijn van Business Intelligence en data analytics. Een intelligente, datagedreven organisatie stelt zich daarom open voor relevante signalen van binnen en buiten de organisatie. Ze vertaalt deze op slimme wijze naar informatie en kennis die aanzet tot de juiste acties. Dat kan zeker leiden tot effectiever gedrag en meer doordachte handelswijzen maar dan moet je de informatie wel consequent analyseren.

Hoe verbind ik 'Passie' met 'Plan'?

Een belangrijke les die we kunnen trekken op basis van The Hedgehog Concept van Jim Collins (2004) is dat passie alleen onvoldoende is. Passie is, zoals betoogd in mijn vorige blog, een belangrijk startpunt, een noodzakelijke voorwaarde om de organisatie in beweging te krijgen. Zodra passie echter verwordt tot ongebreidelde passie, wordt het lastig om iets structureel neer te zetten. Iets duurzaams dat relevantie en impact heeft in onze moderne, vluchtige wereld. Je wilt immers geen eendagsvlieg zijn. Het gaat er dus om je passie af te zetten tegen je competenties en de vraag waarmee je een goed belegde boterham kunt verdienen. Je business- of verdienmodel moet structureel wel kloppen. Maar ook als je bijvoorbeeld een vrijwilligersorganisatie opricht, zul je de nodige realiteitszin moeten betrachten.

Het PDCA-huis en het datacratische raamwerk

Als jouw koers niet klopt, dan loop je steeds vast. Dan is het prachtig wat je allemaal agile weet op te tuigen, maar dat heeft dan geen enkele zin. Je moet weten waar je naar toe wilt en waarom je op een bepaalde plek uit wilt komen. Met alleen een juiste koers ben je er echter ook nog niet. Om te weten of je op de juiste koers zit en blijft, heb je eenduidige KPI's en data analytics nodig. Stel je geen Key Performance Indicators (zie ook voorbeelden) op, dan kun je heel veel plezier hebben in je werk, maar dan zal je niet systematisch werken en niet als de beste probleemoplosser te boek staan.

5 aanjagers voor datacratisch werken

Het klinkt mooi, al die verschillende fasen van de PDCA-cyclus en het werken met data, maar hoe implementeer je dit allemaal? Hoe krijg en houd je de continu verbetercycli aan de praat? Om datagedreven verbetercirkels succesvol te implementeren, benoem ik hier vijf aanjagers.

Als de data linksaf zegt, dan ga je dus linksaf

Als je denkt vanuit een allesoverstijgend perspectief, zorgt datacratisch werken voor de (noodzakelijke) overgang van manage­mentgedreven "pappen en nathouden" naar daadwerkelijk datagedreven verbeteren. Autonome, ondernemende medewerkers, kort houd­bare, moderne klantgerichte strategieën en flexibele structuren vormen de contouren van een intelligente, datagedreven organisatie. Het zijn dezelfde ingrediënten om te komen tot een grote mate van agility en snelle adaptatie aan de omgeving. Kortom: hoe kom je van managementgedreven naar datagedreven verbeteren?

Passie gezocht!

Het aanwezig zijn van een plan is niet de enige en niet de eerste voorwaarde waardoor mensen in beweging komen. Een goed plan helpt weliswaar om stapsgewijs aan productontwikkeling te doen, om tot een verbetering van dienstverlening te komen of om een marktkans te verwezenlijken, maar dat is niet het beginpunt waardoor mensen intrinsiek gemotiveerd zijn. Martin Luther King riep niet uit: I have a plan! En hij riep al helemaal niet: I have a planning! Hij schreeuwde: I have a dream! In een droom zijn motiverende vergezichten werkzaam; heel andere krachten dan die werkzaam zijn in een plan of een planning.

Data analytics in de sport: een praktijkvoorbeeld

Ook in de sport wordt steeds vaker met grote hoeveelheden (big) data en kunstmatige intelligentie gewerkt. Laten we de wereld van voetbal als voorbeeld nemen. Steeds meer voetbalstadions zijn uitgerust met geavanceerde op gps gebaseerde systemen, zoals bijvoorbeeld TRACAB. Dit systeem hangt al in meer dan 125 voetbalstadions, waaronder vele stadions in de Premier League en de Bundesliga. Ze zorgen samen met apparaten zoals accelerometers en hartslagsensoren voor data die de performance en effectiviteit van spelers in beeld brengt (Rejec, 2016). Data analytics geeft de antwoorden voor betere sportprestaties.

Streef naar één versie van de waarheid

Dankzij één versie van de waarheid kan de bedrijfsvoering transparanter worden en gaat er minder tijd verloren aan discussies over definities van de indicatoren waarop je een bedrijf moet sturen. Ook wordt daarmee duidelijk wat de herkomst en betrouwbaarheid van gegevensverzamelingen is. Vooral in de boardroom van veel organisaties verspillen bestuurders nog vaak veel tijd omdat er meningsverschillen bestaan over de betekenis en definitie van informatie. Dat komt dan doordat iedere manager zijn eigen informatiesysteem heeft, of een geheel eigen interpretatie van de informatie hanteert. En je raadt het al: iedereen denkt dat zijn cijfers natuurlijk de juiste zijn.

Zes voordelen van datacratisch werken

Datagedreven verbetercirkels helpen om snel en betrouwbaar de juiste bewegingen te blijven maken. Maar waarom zouden mensen dit eigenlijk willen doen? Waar komt de intrinsieke motivatie vandaan waardoor ze het datacratische werken gaan omarmen? Waarom zouden mensen de regie willen nemen? Het antwoord is eenvoudig: omdat datacratisch werken nu eenmaal een groot aantal voordelen heeft. In deze blog beschrijven we de zes belangrijkste voordelen van datacratisch werken.

Vacature: commercieel ingestelde Recruiter (VERVULD)

Ben jij die zelfstandige, gepassioneerde en assertieve recruiter die op zoek is naar een doorgroeifunctie binnen de boeiende wereld van interim-management en consultancy? Dan is Passionned Group geïnteresseerd om met jou kennis te maken. Als fulltime Commercieel Recruiter (32-40 uur) ben jij van essentieel belang voor onze opdrachtgevers. In deze gevarieerde functie is het belangrijk dat je eager, commercieel gedreven en professioneel bent. Je schakelt soepel tussen verschillende opdrachten, taken en verantwoordelijkheden. Daarnaast beschik je over uitstekende communicatieve vaardigheden. Je hebt minstens enkele jaren ervaring als recruiter, intercedent of detacheerder en je wilt je horizon verbreden. Je loopt niet weg voor de commerciële taken en verantwoordelijkheden.

Root Cause Analysis

In het eerste deel van de NPRZ-case beschreef ik hoe de partners uit het programma probeerden mensen weer richting werk te begeleiden. Maar het gaat niet alleen om mensen aan het werk helpen, maar om mensen aan het werk te hóuden. Maar hoe doe je dat? En welke rol speelt datagedreven werken en in het bijzonder Root Cause Analysis (oorzaakanalyse) bij deze twee zaken. We geven een voorbeeld van een uitgevoerde Root Cause Analysis waar ruwe maar betrouwbare data de ballonnen doorprikt van politici. Daarnaast presenteren we de 4 stappen van een oorzaakanalyse en de filosofie achter de datacratische benadering.

De datacratische PDCA

Uit de case van het NPRZ blijkt al direct wat je kunt bereiken door data te koppelen aan het werken in verbetercirkels. In mijn boek Datacratisch werken koppel ik een aantal belangrijke andere begrippen ook aan de term PDCA. Zo komen we tot de datacratische PDCA. Deze andere termen helpen om datacratisch te kunnen leren en de leerlus geschikt te maken voor de 21e eeuw. In dit artikel verkennen we onder andere de specifieke aspecten waarmee we PDCA moderniseren: passie, data, bewustzijn en autonomie.

De hobbelige route van data naar verbeteren

In deze blog laat ik zien wat het betekent om van data naar verbeteren te komen. Met alleen data verzamelen of structureren ben je er namelijk niet. De grootste uitdaging is om van data naar werkelijk leren en verbeteren te komen. Juist door het vervlechten van (big) data met het dagelijks leren via PDCA-cirkels ontstaat de grootste waarde. Het Nationaal Programma Rotterdam Zuid (NPRZ) laat treffend zien hoe de medewerkers het continu verbeteren omarmden en hoe de routes die burgers bewandelen binnen de gemeente snel boven kwamen drijven.

De kracht van Kritieke Prestatie Indicatoren

Naast het SMART maken van je prestaties is het ook zaak om ondubbelzinnig vooraf vast te stellen naar welke indicatoren je gaat kijken om de prestaties te meten. SMART meten is één, maar twee is: wat gá je nu eigenlijk SMART meten? Je kunt niet alles meten en ook niet overal tegelijkertijd op sturen. In deze blog benadrukken we hoe belangrijk het is om de juiste KPI's te kiezen. Onvervalste Kritieke Prestatie Indicatoren werken als een vergrootglas. Het zijn cruciale signalen die je snel en steeds wilt kunnen waarnemen en waarop je direct kunt ingrijpen als deze onder een bepaalde drempelwaarde zakken of juist boven een bepaald maximum uitstijgen.

Agile werken: de managementuitdaging van de 21e eeuw

De wereld om ons heen verandert sneller dan ooit en als organisatie moet je je daarop goed aanpassen: agile werken. Maar de wendbaarheid (agility) van veel organisaties laat helaas te wensen over. In China knutselen ze sneller een nieuwe auto in elkaar dan hier een PowerPoint presentatie. De wendbare organisatie vereist ook wendbare medewerkers, autonome zelfsturende teams, besluitvorming laag in de organisatie en een excellente informatievoorziening. In dit artikel over agile werken geven we met duidelijke voorbeelden het waarom aan, presenteren we de oplossingen en de belangrijkste voordelen van agile werken.

Vier basisstappen op weg naar betere prestaties

De PDCA-cyclus van dr. Deming blijkt nog altijd hét fundament te zijn om met stuurinformatie en data analytics grote successen te boeken. Daarnaast moet je een leersysteem organiseren en faciliteren met data. bepaal normen en targets op je (onvervalste) KPI's, evalueer die regelmatig en stel ze bij (plan, act) gebruik data en informatie consequent voor analyse en actie (plan, do) gebruik data en informatie doelbewust om te verbeteren en te innoveren (do)

Telecombedrijf verkoopt meer met Analytics

Binnen de Telecom sector wordt heel veel data verzameld. Niet gek dus dat BI & Analytics zich sterk heeft ontwikkeld in die sector. In dit artikel verkennen we de winst die 2 telecombedrijven boekten met Business Intelligence. Zowel in het acceptatieproces, vanuit het perspectief van klantbehoud en de financiële paragraaf. Bij T-Mobile wisten ze het hart van de klant te raken en leverde BI 1 miljoen nieuwe abonnementen op in een jaar tijd. Bij KPN draaien ze achtjes om klanten beter te segmenteren en bedienen. Ook dat leverde veel op: het percentage geaccepteerde klanten nam toe met 40% en de cross- en upselling stegen met 17%.

De 4e industriële revolutie & datacratisch werken

Als je de noodzaak onderschrijft om sneller te leren en sneller te verbeteren komt onvermijdelijk de vraag: hoe doe je dat nu: sneller leren, je sneller aanpassen, sneller verbeteringen doorvoeren? De sleutel hier is het slim gebruik van data en die consequent aan alle stappen van de PDCA-cyclus toe te voegen. Zo ontstaat een datacratisch raamwerk, waarvan de twee hoofdcomponenten al direct terugkomen in de term "Datagedreven verbetercirkels". De eerste hoofdcomponent gaat over datagedrevenheid. De tweede hoofdcomponent betreft het gebruik van data in verbetercirkels.

De noodzaak van versneld leren en verbeteren

Ook als er wél geleerd wordt in organisaties, dan is dit steeds vaker niet genoeg meer. Het is niet enkel een noodzaak om te leren en te verbeteren, maar het is op steeds meer gebieden een noodzaak om versneld te leren, versneld te verbeteren en versneld te innoveren. Alleen dan kan er sprake zijn van een intelligente organisatie (het concept).

Gestolde organisaties

Veel organisaties zijn gestold. In hun vorm zijn het al decennialang hiërarchische bolwerken waar het ambacht tot slavernij is gemaakt en het plezier is "weggemanaged". Het leren blijft beperkt tot jaarlijkse functioneringsgesprekken. Ingrijpen gebeurt achteraf: als de fout al is gemaakt. Organisaties die niet in beweging zijn, die niet bezig zijn om continu te leren en te verbeteren, die bestaan na een tijd niet meer. In elk systeem dat niet onderhouden en verder ontwikkeld wordt, daar treedt verval heel snel op. Je moet de boel in beweging zien te houden. Verbeteren dus. PDCA is daar een perfect vehikel voor. Maar dat werkt alleen op grotere schaal wanneer je elke stap van de PDCA laadt met de juiste data en bijbehorende tools, en bouwstenen.

PDCA als reguliere verbetercirkel en als experimenteerruimte

Een traditionele opvatting in Nederland van PDCA is deze: mensen voeren het normale werk uit, ze kijken of het goed ging en bedenken vervolgens proactief een aantal acties die ze gebruiken om verbeteringen door te voeren. Maar dat is niet de enige benadering vanuit PDCA. Wat je met PDCA ook of juist beoogt, is om te leren via experimenteren. Door de PDCA cirkel als experimenteerruimte op te vatten, stap je even uit het reguliere (PDCA)proces en probeer je iets nieuws (je Plan), voert dit uit (Do) en kijkt of het werkt (Check). Als het beter werkt dan de oude situatie, ga je het borgen (Act) en neem je de getoetste oplossing op in de reguliere PDCA. Wanneer je leren en een continu verbeteren cultuur zo benadert, dan is het startpunt dat je mensen die ergens werken vraagt om verantwoordelijkheid te nemen over hoe het werk beter kan.

Datacratisch is democratischer dan democratisch

De term datacratisch in de titel van het boek 'Datacratisch werken' is een samenstelling van data (gegevens, feiten) met de uitgang -cratisch. Dat laatste woorddeel stamt van het Griekse kratos, wat kracht, beheersing of gezag betekent. Vergelijk het met termen als bureaucratisch of democratisch, die respectievelijk te vertalen zijn als 'geleid door het bureau' of 'geleid door het volk' (demos). Datacratisch betekent dus letterlijk: 'geleid door gegevens en feiten', oftewel datagedreven. In dit artikel verkennen we het democratisch gehalte van datacratisch werken.

Geef mensen data en je geeft ze de regie terug

In dit artikel maak ik duidelijk hoe je in organisaties sneller, efficiënter en effectiever tot continu verbeteren kan komen door data een cruciale, leidende rol te geven. Beter, slimmer, eerder, goedkoper, vaker en structureler data inzichtelijk maken is de sleutel tot continu verbeteren en innovaties. Data moet je als het ware "in een PDCA-jasje" terugkoppelen. Zo geef je mensen die het werk doen de kans om hun werkproces te verbeteren. Beslissingen zijn voortaan gebaseerd op feiten en niet langer op meningen of gevoel. Zo breng je ook de menselijke maat terug in je organisatiebesturing.

Boeklancering Datacratisch Werken

Als het aan Passionned Group ligt, wordt 2020 het jaar van datacratisch werken. Om organisaties hierbij te helpen, publiceert Passionned Publishers de nieuwe titel 'Datacratisch werken'. Dit managementboek is een must-read voor iedere organisatie die continu leren en verbeteren wil combineren met agility en innovatie. In dit boek beschrijft auteur Daan van Beek, oprichter van de Passsionned Group, uitgebreid de voordelen van datacratisch werken. Hij geeft hiervoor een raamwerk en twintig bouwstenen. Verder toont hij aan de hand van aansprekende praktijkvoorbeelden aan dat datacratisch werken de passie en het plezier weer terug kan brengen op de werkvloer.

1
2
3
4
volgende pagina
Opleidingen
Kennisbank
Advies
Interim

Deze organisaties gingen je voor

Word nu ook klant

Wil je ook klant bij ons worden? Wij helpen je maar wat graag verder met data analytics of andere zaken waar je slimmer van wordt.

Daan van Beek, Eindbaas & specialist in continu verbeteren

DAAN VAN BEEK MSc

Eindbaas & auteur van het boek 'De intelligente, datagedreven organisatie'

Neem contact met mij op

Fact sheet

Organisaties geholpen
___
Trainingen & workshops
___
Deelnemers opgeleid
___
Beoordeling klanten
8,9
Consultants & docenten
___
Kantoren
3
Jaar ervaring
17
EDIT POST