Deel 3: Dynamische sturing met data analytics

Deel 3: Dynamische sturing met data analytics

 

Dynamische sturing met data analytics

Auteur van het boek ‘Aan de slag met Dynamic Control’ en docent Fred Conijn heeft eerder bijdragen geschreven over het bedrijfsspecifiek maken van je dynamische sturing. In deze bijdrage wordt stilgestaan bij het gebruik van data analytics voor dynamische sturing. Praktijkvoorbeelden komen uitgebreid aan de orde in het boek ‘Aan de slag met Dynamic Control’

Elke organisatie past business intelligence toe. Voorspellingen op basis van wiskundige analyse, de zogenaamde data analytics worden nog weinig toegepast. Dat is logisch. De ontwikkelingsfase van de informatievoorziening is een bepalende factor.

Veel controllers ‘verbinden’ nog informatie van verschillende functies uit verschillende bronnen om één versie van de waarheid te creëren. Als ze over een volledig geïntegreerd systeem beschikken kunnen ze aan de slag met data analytics.

Wellicht dat de volgende voorbeelden je inspireren:

  • Bij data analytics voor forecasting is de inside out toepassing evident. Met de business drivers voor research & development, verkoop en productie worden ontwikkelingen in het resultaat en de geldstromen voorspeld. Outside in voorspellingen zijn veel interessanter. Wat zijn de ontwikkelingen in de markt van onze klanten? Data over de markt voor telecommunicatie geven een indicatie wanneer nieuwe machines nodig zijn om chips te maken. Cruciale informatie voor de producent van deze machines.
  • Bij performance management geeft data analytics inzicht in de oorzaak gevolg relaties.  Ontwikkelingen in de operatie worden vertaald in financiële resultaten over 3 maanden. Gehanteerde aannames worden verfijnd op basis van uitkomsten. Het uitnutten van het ‘leereffect’ staat daarbij centraal. Waarom hebben bepaalde medewerkers meer succes en wat kunnen we daarvan leren?
  • Voor risicomanagement zijn er ook praktische toepassingen. De criteria voor risico’s bij het afsluiten van een contract zijn bekend, zoals het werken met onderaannemers, uitvoering in verschillende landen, garantieclausules, etc.. Je kunt proberen dit te detecteren met een ‘risk assessment form’. In hoeverre je de benodigde informatie tijdig ontvangt, is dan de vraag. Met tekstanalyses van offertes worden risico’s vroegtijdig automatisch gedetecteerd.
  • Data analytics is een uitstekend hulpmiddel voor het verbeteren van de datakwaliteit.  In het kader van GDPR is bijvoorbeeld vastgesteld waar persoonsdata zijn opgeslagen, of er toestemming is gegeven voor gebruik, de ouderdom en de juistheid. Als er gegevensobjecten met verschillende waarden beschikbaar waren, werd het niet alleen gesignaleerd, maar kon in 95% van de gevallen worden aangegeven welke van de 2 waarden goed was.

Ben je nieuwsgierig geworden en wil je meer over bovenstaande onderwerpen weten? NIVE biedt verschillende opleidingen en cursussen aan die hier dieper op ingaan. Bekijk ons volledige aanbod op de website.

Artikel geschreven door: Fred Conijn.
Fred Conijn is managing consultant bij DynamicControl.NL. Hij is expert op het gebied van besturingsvraagstukken in het kader van standaardisaties, reorganisaties en  systeemimplementaties. Hij is de auteur van het boek ‘aan de slag met Dynamic Control’ en als docent verbonden aan NIVE Opleidingen. Voor meer informatie over Dynamic Control kun je de website www.dynamiccontrol.nl raadplegen.