We praten er al jaren over: data-driven werken. Toch blijkt het voor veel organisaties een grote uitdaging. Marketing- en communicatiemanagers geven aan dat hun teams nog lang niet zo datagedreven opereren als gehoopt. De reflex is vaak voorspelbaar: méér data, betere tools, een nieuw AI-platform. Maar technologie is slechts een middel.
De echte transformatie zit in cultuur: in waarden, overtuigingen en gedrag. Onlangs heeft Frank Dalhuisen, Head of Data & Insights bij Abovo Maxlead, een presentatie gegeven over hoe je een datacultuur vormt in jouw bedrijf. In dit artikel lees je hoe je de stap maakt van losse data-initiatieven naar een organisatie waarin data-denken vanzelfsprekend gedrag wordt.
Wat bedoelen we met (data)cultuur?
Cultuur is de optelsom van waarden en overtuigingen die leiden tot gedrag. Een simpele regel als “kom voorbereid en op tijd” is geen procedure, maar een uiting van de waarde respect en de overtuiging dat elkaars tijd kostbaar is.
Voor datacultuur betekent dat:
“Een organisatie waar mensen zich intuïtief wenden tot data wanneer er een beslissing moet worden genomen.” - Frank Dalhuisen
Belangrijk daarbij: datakwaliteit is geen doel op zich, maar het resultaat van goed gedrag. Perfectie is niet nodig; “goed genoeg” is vaak ruim voldoende om betekenisvolle beslissingen te nemen. Laat je dus niet verlammen door de droom van perfecte data. Identificeer welke data je nodig hebt om een bepaalde beslissing te nemen en zorg ervoor dat je die data goed op orde hebt. De rest is bijvangst.
De vier pijlers van een sterke datacultuur
1. Leiderschap: verspreid het ‘data-evangelie’ en geef het goede voorbeeld
Leiders moeten niet alleen uitleggen waarom datagedreven werken belangrijk is, maar ook concreet maken wat het betekent voor elk team. Maak beslissingen transparant, deel je onderbouwing, en laat zien dat ook de top haar keuzes baseert op data. Wie zelf datagedreven handelt, nodigt anderen uit om hetzelfde te doen.
2. Middelen: kies voor ‘useful data’ in plaats van ‘big data’
Stop met het najagen van “big data” als doel op zich. Focus op useful data: de informatie die relevant is voor beslissingen die nú genomen moeten worden. Dat vraagt geen complexe infrastructuur, maar betrouwbare metingen, toegankelijke dashboards en just-in-time trainingen: korte, praktische sessies die direct toepasbaar zijn in lopende projecten.
3. Samenwerking: breng data naar waar het werk gebeurt
De klassieke datasilo, het datateam apart van marketing, sales of operations, is een rem op vooruitgang. Breng data-specialisten letterlijk naar de plek waar de beslissingen vallen.
Wij noemen dit data-ambassadors, data specialisten die minstens 50% van hun tijd doorbrengen in de teams waar de beslissingen worden genomen.
Een ander waardevol initiatief is de case-lunch: teams presenteren maandelijks twee korte cases van drie minuten:
- Wat was de uitdaging?
- Wat was de hypothese en aanpak?
- Wat hebben we geleerd?
Na een jaar levert dat tientallen leerervaringen op: pure brandstof voor cultuurverandering.
4. Doelen: focus op proces, niet op resultaat (zeker in de beginfase)
Wie te snel stuurt op harde KPI’s (“+10% performance door data dit kwartaal”), slaat de bouwfase over. Begin met procesdoelen:
- Aantal cases per kwartaal
- Teams met data-ambassadeur
- Doorlooptijd van idee tot experiment
- Percentage besluiten met databijlage
- Aantal trainingen
En minstens zo belangrijk: waardeer ook de experimenten die níet het gewenste resultaat opleveren, zolang ze leerwaarde hebben. Dáár groeit volwassen datawerking.
Nóg meer de diepte in duiken? Bekijk hier de presentatie van Frank Dalhuisen terug.
Fail Forward: de Moneyball-les
Cultuurverandering vraagt experimenten. Weerstand is onvermijdelijk; “wat als het slechter uitpakt?” is een bekende angst. Maar wie niet probeert, leert niets. De film Moneyball laat dit perfect zien: een honkbalteam brak door tradities heen door simpele, relevante data te gebruiken. Niet de cijfers vormden de weerstand, maar de gewoontes en overtuigingen van mensen.
Dat is precies de les voor organisaties vandaag: fail forward. Fouten zijn geen verliezen, maar datapunten. Door systematisch te experimenteren, te meten en bij te sturen ontstaat groei; niet morgen, maar stap voor stap.
Veelgemaakte valkuilen (en hoe ze te vermijden)
| Valkuil | Oplossing |
| “Het datateam fixt het wel.” | Maak het een organisatiebrede verantwoordelijkheid. |
| Obsessie met perfectie. | Definieer “goed genoeg” per type beslissing. |
| Opleidingen los van werk. | Koppel training aan lopende cases (just-in-time learning). |
| Silo’s tussen teams. | Embed specialisten en organiseer case-lunches. |
| Alleen successen vieren. | Documenteer ook wat niet werkte en wat daarvan geleerd is. |
Morgen starten? 10 concrete acties
- Voeg aan één lopend besluit een data-analyse als bijlage toe.
- Kies drie kernbeslissingen voor het komende kwartaal en bepaal welke data daarvoor nodig is.
- Wijs twee tot drie data-ambassadeurs aan en embed ze in verschillende teams.
- Plan maandelijkse case-lunches met twee korte cases.
- Stel een “goed-genoeg” datakader op (minimale kwaliteit, latency, bronnen).
- Richt een eenvoudig, betrouwbaar dashboard in voor de top-3 beslissingen.
- Organiseer just-in-time microtrainingen van 60–90 minuten.
- Meet proces-KPI’s (zoals aantal cases, adoptie, training, doorlooptijd).
- Reserveer een “data-budget in uren” voor experimenten.
- Publiceer maandelijks een korte “What we learned”-notitie.
Conclusie
Een datagedreven organisatie bouw je niet met nóg een tool, maar met gedrag dat consequent wordt voorgeleefd door leiders, beoefend door teams en geborgd in processen. Datagedreven werken is geen project, maar een manier van denken: een reflex die groeit door doen, leren en delen. Begin klein, maar structureel. Documenteer, vier het leren, en blijf nieuwsgierig.
De bedrijven die hierin slagen, ontwikkelen iets wat moeilijk te kopiëren is: een cultuur waarin data vanzelfsprekend is. Niet als buzzword, maar als bron van vertrouwen, snelheid en beter teamwork.
Dat is de échte sprong van intuïtie naar intelligentie.
Reacties:
Om een reactie achter te laten is een account vereist.
Inloggen Abonneer nu