Datastrategie: wat het is en hoe je die opstelt

Een datastrategie is het plan dat vastlegt welke beslissingen je met data beter wilt nemen, welke bronnen, definities en vaardigheden daarvoor nodig zijn, wie daar eigenaar van is en in welke volgorde je het bouwt. Voor een organisatie van vijftig tot vijfhonderd medewerkers past dat op vijf tot tien pagina’s en staat het er in vier tot zes weken.

Dat is niet wat de meeste documenten met die titel bevatten. De datastrategieën die wij tegenkomen gaan over een platform, een architectuur en een lijst met tooling, en zijn geschreven door IT of door de leverancier van dat platform. Ze zeggen precies hoe de data straks stroomt en nergens welke beslissing daar beter van wordt.

Het gevolg laat zich raden: het plan wordt goedgekeurd, het platform wordt gebouwd, en een jaar later zit finance nog steeds op de derde werkdag van de maand cijfers te controleren in Excel. Daarom begint dit artikel bij wat een datastrategie wel en niet is, en gaat het daarna over wat erin staat, hoe je die in zes stappen opstelt, wie eigenaar is, hoe groot zo’n plan in het mkb hoort te zijn en waar het meestal strandt.

Wat is een datastrategie?

Een datastrategie is een plan waarin staat hoe je met data je bedrijfsdoelen gaat halen. Het beantwoordt drie vragen, in deze volgorde:

• Welke beslissingen moeten beter? Niet “we willen datagedreven worden”, maar: de marge per klantgroep moet maandelijks op tafel liggen, de bezetting moet drie weken vooruit zichtbaar zijn, de directie moet per omzetstroom weten of er iets van overblijft.
• Welke data heb je daarvoor nodig? Uit welke bronnen komt die, wat betekent elk cijfer precies, hoe goed is de registratie en waar komt het samen.
• Wie doet wat, en in welke volgorde? Wie is eigenaar van de definities, wie bouwt, wie beheert, welk project komt eerst en wanneer kijk je terug.

Het verschil met een paar aangrenzende begrippen is de moeite waard om scherp te hebben. De bedrijfsstrategie zegt waar de organisatie heen wil; de datastrategie is daarvan afgeleid en staat er nooit los van. Datagedreven werken is het gedrag dat je wilt bereiken, de datastrategie is het plan dat dat gedrag mogelijk maakt. En data governance is één onderdeel van de strategie: de afspraken over eigenaarschap, definities en toegang.

Wat een datastrategie niet is: een technologiekeuze. Of het datawarehouse in Fabric, Azure of ergens anders komt te staan, is een gevolg van de strategie, geen onderdeel van de eerste versie ervan.

Waarom heb je een datastrategie nodig?

Omdat het alternatief ook een strategie is, alleen een onbewuste. De omzet staat in het ERP, de pijplijn in het CRM, de kosten in de boekhouding en de correcties in een Excel-bestand op de schijf van de controller. Elk systeem heeft gelijk over zijn eigen deel. In de maandvergadering komen die delen bij elkaar en gaat het eerste kwartier over de vraag welk omzetcijfer klopt. Tegen de tijd dat dat is uitgevochten, is de agenda al bij het volgende punt en is er over de marge niets besloten.

Herkenbaar? Dan is het niet de data die tekortschiet, maar de afspraak erover. Zonder datastrategie wordt elke nieuwe vraag om een cijfer een eigen klusje, met een eigen export, een eigen definitie en een eigen dashboard. Na een jaar zijn dat er tien, en spreken ze elkaar tegen op precies de momenten dat je ze nodig hebt.

Met een datastrategie bouwt elk volgend project op het vorige. De definitie van omzet wordt één keer vastgelegd en daarna hergebruikt. De koppeling met de boekhouding wordt één keer gemaakt en voedt daarna zowel het financiële als het commerciële scherm. De volgorde van projecten is vooraf bepaald, dus de vraag “wat doen we hierna” is al beantwoord voordat de eerste oplevering er staat.

Dat geldt sinds kort ook voor alles wat met AI te maken heeft. Een model dat prognoses maakt of vragen over je cijfers beantwoordt, rekent op dezelfde bronnen en dezelfde definities als je dashboards. Wie die twee niet op orde heeft, krijgt geen slimmere antwoorden, alleen snellere verkeerde. Microsoft beschrijft de verhouding tussen BI-strategie, datastrategie en bedrijfsstrategie als drie lagen die elkaar voeden, en legt in de eigen implementatieplanning uit waarom je met de bovenste laag begint. In het mkb vallen die lagen grotendeels samen, want rapportage is daar meestal het eerste en grootste gebruik van data.

Wat staat er in een datastrategie?

Zeven onderdelen, en de volgorde is geen toeval: het eerste onderdeel bepaalt de inhoud van alle andere.

• De beslissingen die beter moeten. Per rol één of twee stuurvragen, concreet genoeg om te toetsen of het gelukt is. Dit is het deel dat je uit de bedrijfsstrategie afleidt en dat de directie zelf schrijft.
• De kpi’s en hun definities. Welke cijfers horen bij die beslissingen, hoe worden ze berekend, uit welke bron, met welke norm. Hoe je die per afdeling kiest en vastlegt, staat in ons artikel met kpi voorbeelden.
• De bronnen en de plek waar ze samenkomen. Welke systemen leveren welke data, hoe vaak ververst dat, en in welk centraal model komt het bij elkaar zodat iedereen naar hetzelfde cijfer kijkt.
• Eigenaarschap en datakwaliteit. Per bron en per definitie een naam, geen afdeling. Plus de afspraak wat er gebeurt als de invoer niet klopt, want een dashboard maakt slechte registratie alleen maar sneller zichtbaar.
• Beveiliging en privacy. Wie mag welke cijfers zien, hoe regel je dat per rij en per rol, hoe lang bewaar je persoonsgegevens en in welke regio staat het model fysiek. Dat laatste is sinds de discussie over datasoevereiniteit geen detail meer.
• Mensen en vaardigheden. Wie bouwt, wie beheert, wat doe je zelf en wat besteed je uit, en hoe zorg je dat de kennis niet bij één collega of één leverancier blijft hangen.
• De roadmap en het ritme. De volgorde van projecten voor de komende twaalf maanden, en het vaste moment per kwartaal waarop je de strategie tegen het licht houdt.

Wat er niet in hoort, is een uitgebreide beschrijving van de tooling. Wij hebben datastrategieën gezien die dikker waren dan het jaarverslag, en het enige onderdeel dat de hele organisatie had gelezen, was de titelpagina.

Hoe ziet een datastrategie eruit? Een voorbeeld

Neem een groothandel met honderdtwintig medewerkers, een ERP voor orders en voorraad, een los boekhoudpakket en een CRM dat sales half gebruikt. De directie wil groeien, maar weet niet welke klantgroepen die groei ook winstgevend maken. Dat is de eerste stuurvraag, en de datastrategie op één pagina ziet er dan zo uit:

• Beslissing. Elke maand bepalen bij welke klantgroepen we prijs, service of inzet aanpassen, op basis van de marge per klantgroep.
• Kpi en definitie. Brutomarge per klantgroep: omzet uit de boekhouding minus kostprijs uit het ERP, per kalendermaand, exclusief btw en inclusief nagekomen kortingen. Norm: het gewogen gemiddelde van vorig jaar plus twee procentpunt.
• Bronnen en model. Boekhouding is leidend voor omzet, het ERP voor kostprijs en klantgroep. Beide komen dagelijks samen in één centraal model op naam van de groothandel zelf.
• Eigenaarschap en toegang. De controller is eigenaar van de definitie, de verkoopdirecteur van de klantgroepindeling. De directie ziet alles, accountmanagers alleen hun eigen klanten.
• Eerste project. Eén margescherm, werkend binnen vier weken, besproken in de eerstvolgende maandvergadering.
• Roadmap. Daarna leverbetrouwbaarheid voor operations en pijplijndekking voor sales, elk op hetzelfde model. Evaluatie van de strategie elk kwartaal.

Meer hoeft de eerste versie niet te zijn. Alles wat er later bijkomt, van een tweede kpi tot een keuze voor een uitgebreider platform, is een gevolg van wat het eerste project heeft geleerd, en dat is precies de bedoeling.

Datastrategie opstellen in zes stappen

De stappen hieronder zijn geschreven voor een organisatie die nog geen datastrategie heeft, of er een heeft die niemand meer opent. Reken op vier tot zes weken, met de directie erbij in stap één, drie en zes.

1. Vertaal de bedrijfsstrategie naar beslissingen. Neem de doelen voor de komende twee jaar en vraag per directielid: welk besluit neem je nu op gevoel dat je op een cijfer zou willen nemen? Dat levert doorgaans vijf tot acht stuurvragen op. Meer is een signaal dat er nog geen keuze is gemaakt.
2. Inventariseer waar je staat. Welke systemen zijn er, wie is eigenaar van elk, hoe goed is de registratie, welke rapportages bestaan al en welke Excel-bestanden houden de boel in de praktijk bij elkaar. Deze stap valt altijd tegen, en dat is juist de waarde ervan: het aantal bronnen is bijna altijd groter dan gedacht, en de schaduwadministraties zijn precies de plekken waar de definities uit elkaar lopen.
3. Leg definities en eigenaarschap vast. Voor elke kpi uit stap één: formule, bron, periode, norm en de naam van de eigenaar. Dit is een middag werk per afdeling en het voorkomt het grootste deel van de discussie die anders elke maand terugkomt. Het is ook het moment om te kiezen welke bron leidend is als twee systemen elkaar tegenspreken.
4. Kies een architectuur die bij je omvang past. Voor de meeste mkb-organisaties is dat één centraal datamodel waar de bronnen op aansluiten en waar alle rapportages uit putten, in een omgeving die op naam van de organisatie staat. Of daar een datawarehouse onder hoort, hangt af van het aantal bronnen en rapporten, niet van de ambitie. Groter hoeft het pas te worden als de eerste projecten laten zien waar het knelt.
5. Bouw de eerste versie op één stuurvraag. Niet alle acht tegelijk. Kies de vraag met de meeste pijn en de beste registratie, en lever daar binnen weken een werkend scherm voor op. Dat bewijst de waarde van de strategie voordat het grote werk begint, en het test of er ook echt anders wordt besloten. Hoe zo’n eerste versie eruitziet en wat die kost, staat in ons artikel over een Power BI dashboard laten maken.
6. Zet het ritme en de evaluatie neer. Elk kwartaal een uur: wat heeft het laatste project geleerd, klopt de volgorde van de roadmap nog, welke definitie is stilletjes veranderd. Een datastrategie die na de goedkeuring niet meer wordt geopend, is binnen een jaar een beschrijving van een organisatie die niet meer bestaat.

Wie is eigenaar van de datastrategie: directie, IT of de afdelingen?

Data is geen onderwerp dat je bij IT kunt parkeren. IT is eigenaar van de techniek: de koppelingen, de beveiliging, het platform. Maar de vraag welke beslissing beter moet en welke daarvan eerst komt, kan alleen de directie beantwoorden. En de vraag wat een cijfer precies betekent, hoort bij de afdeling die erop stuurt: de definitie van leverbetrouwbaarheid is van operations, die van pijplijndekking van sales.

Dat verdeelde eigenaarschap is precies waar de discussie over centraal of decentraal over gaat. Volledig centraal betekent dat één team alle data beheert en elke afdeling moet wachten op dat team: consistent, maar traag. Volledig decentraal betekent dat elke afdeling haar eigen cijfers maakt: snel, maar binnen een jaar heb je drie definities van omzet. Microsoft onderscheidt daartussen drie vormen van eigenaarschap, van selfservice onder leiding van de afdeling tot volledig centraal beheer, en beschrijft per vorm wie wat beheert en welke vragen je daarbij stelt.

Voor het mkb is de middelste vorm vrijwel altijd de juiste: één centraal model met vaste definities, waar afdelingen zelf hun rapportages op bouwen. De directie bewaakt de strategie, een klein team of een partner bewaakt het model, en de afdelingen bewaken wat hun cijfers betekenen. Zodra een van die drie ontbreekt, schuift het eigenaarschap vanzelf naar degene die toevallig het beste met Excel is.

Een datastrategie voor het mkb: vijf pagina’s, geen vijftig

De meeste voorbeelden van een datastrategie die je online vindt, zijn geschreven voor organisaties met een eigen data-afdeling, een chief data officer en een budget met zes nullen. Het mkb heeft die niet, en heeft ze ook niet nodig. Wat wel nodig is, is dezelfde volgorde in een fractie van de omvang.

Concreet betekent dat: één pagina met de stuurvragen per rol, één met de kpi-definities, één met de bronnen en het model, één met eigenaarschap, toegang en privacy, en één met de roadmap voor de komende twaalf maanden. Wie er een zesde aan wil toevoegen, schrijft op wat de organisatie zelf in huis houdt en wat bij een partner ligt: op wiens naam staan de omgeving, het model en de definities, en wat gebeurt er als die partner morgen wegvalt. Dat is de pagina die je afhankelijkheid voorkomt, en het is de pagina die de meeste leveranciers liever niet voor je schrijven.

Het opstellen kost vooral tijd van de directie, geen geld: twee of drie werksessies van een dagdeel, met daartussen de inventarisatie uit stap twee. Wie dat door een externe partij laat begeleiden, moet vooral opletten dat die partij de eerste vraag stelt en niet meteen de vierde. Een partner die het gesprek opent met een platformkeuze, schrijft een technologieplan met een andere titel.

Waar een datastrategie strandt

Vier oorzaken komen steeds terug, en ze zijn alle vier vooraf te herkennen:

• Het plan begint bij het platform. Als de eerste pagina over Fabric, Azure of een datawarehouse gaat, is de strategie geschreven vanuit de oplossing. De beslissingen die beter moeten, komen dan hooguit als voorbeeld voor.
• Het plan is geschreven door de leverancier. Een leverancier schrijft naar zijn eigen product toe, dat is zijn werk. Laat de leverancier meedenken over stap vier en vijf, niet over stap één.
• Niemand heeft er tijd voor. Een strategie zonder eigenaar met uren in de agenda is binnen een kwartaal een archiefstuk. Die eigenaar hoeft geen data-expert te zijn, wel iemand met mandaat.
• Alles moet tegelijk. Acht stuurvragen, alle bronnen, één grote oplevering over negen maanden. Tegen die tijd zijn twee van de acht vragen veranderd en is het draagvlak op. Eén vraag eerst, dan de volgende.

In alle vier de gevallen is de oplossing hetzelfde: terug naar de vraag welke beslissing er beter moet worden. Zolang die op tafel ligt, corrigeert de rest zichzelf.

---

Is de datastrategie bij jullie een plan waar de directie op stuurt, of een document dat IT ooit heeft opgeleverd? Wil je weten hoe die vijf pagina’s er voor jouw organisatie uit zouden zien? Neem contact op, dan lopen we de eerste stap samen door.

Veelgestelde vragen