Menu
Het transformeren richting een Analytical Competitor is geen sinecure. Een gedegen strategie is noodzakelijk om deze verandering op een systematische wijze uit te voeren. Het Analytical Capability Maturity Model (ACMM) is een bewezen framework om deze strategie handen en voeten te geven.
In het model zijn twee niveaus te onderscheiden, namelijk de huidige situatie en het ambitieniveau. De huidige situatie is de situatie zoals die nu is (IST). Het ambitieniveau is het niveau waar de organisatie naartoe wil (SOLL). De blauwe pijlen laten de stappen zien die nodig zijn om tot het gewenste ambitieniveau te komen. Deze stappen zijn vastgesteld in het adviesrapport. Aan de linkerkant van het figuur ziet u de vijf verschillende volwassenheidsniveaus. Deze worden in figuur 2 nader toegelicht.
Het ACMM wordt ten eerste gehanteerd om de huidige volwassenheid, het blauwe vlak, op het gebied van Intelligence aan te duiden op vijf verschillende pijlers met daarin vijf mogelijke niveaus. Daarnaast kan het ACMM ook worden gebruikt om de toekomstige gewenste volwassenheid aan te duiden die noodzakelijk is om de doelstellingen van de organisatie te bereiken. Het verschil tussen de huidige volwassenheid en de ambitie volwassenheid is de delta die moet worden overbrugd om van IST naar SOLL te transformeren. Je bent als organisatie pas een Analytical Competitor als alle pijlers op niveau 5 zijn beland. Het kan zijn dat het ambitieniveau van de organisatie lager is dan Analytical Competitor. Analytical Competitor worden is dan ook geen doel op zich, een lager niveau kan al toereikend zijn om beter te presteren dan concurrenten of vergelijkbare organisaties.
Deze pijler betreft de medewerkers in de organisatie die verantwoordelijk zijn voor het ontwikkelen, beheren en exploiteren van het intelligence systeem zoals beheerders, architecten en ontwikkelaars en de mensen die verantwoordelijk zijn voor het analyseren van de informatie uit het intelligence systeem zoals data scientists en business analisten. De ontwikkeling van deze pijler naar een hogere volwassenheid gaat dan ook om competentieontwikkeling van bestaande medewerkers, aannemen van nieuwe medewerkers met ontbrekende competenties en uitbesteden van taken voor competenties die wel nodig zijn maar niet behoren tot de core competentie van de organisatie.
Deze pijler betreft de governance van het bedrijfsproces Intelligence in de organisatie. Wordt er een centrale afdeling opgericht of een virtueel team met medewerkers uit bestaande afdelingen? Wat zijn de rollen die worden onderkend binnen deze functie? Welke informatieproducten en analyse mogelijkheden worden opgenomen in het portfolio voor welke interne en externe klanten? Krijgt de afdeling een eigen budget of moet het budget worden betaald door de klanten? Hoe wordt de Intelligence Roadmap met projecten opgesteld, bijgewerkt en uitgevoerd? Welke besluiten worden genomen indien KPI’s door de ondergrens of bovengrens komen? Kortom, deze afdeling of dit team draagt zorg dat de data opgeslagen door bedrijfsprocessen in bijbehorende IT-systemen waarde gaat creëren voor de organisatie.
De pijler data betreft hoe wordt omgegaan met de dataregistraties van alle ICT systemen binnen uw organisatie. Data is na mensen en liquide middelen de belangrijkste asset van een organisatie. Slechte datakwaliteit ontstaat tijdens de operationele processen van uw organisatie. Is een proces niet helemaal goed ingericht dan kan dat leiden tot gebrekkige vastlegging van de data in de bronsystemen omtrent dit proces. Wil men de datakwaliteit verbeteren dan dienen de processen die leiden tot vastlegging van de data in de ICT Systemen te worden verbeterd.
De datakwaliteit is niet te verbeteren middels een Intelligence Systeem door daarin met transformaties de slechte data uit de bronnen verbeterd weg te schrijven naar het Intelligence Systeem. Dit is symptoombestrijding van het gevolg in plaats van het probleem aanpakken bij de oorzaak. Een Intelligence Systeem kan de datakwaliteit echter wel zichtbaar maken om vanuit daar met beleid aanpassingen in de processen door te voeren om de datakwaliteit structureel te verhogen bij de bron.
De inter koppelbaarheid van data uit verschillende ICT systemen is vaak iets waar vooraf bij het invoeren van een nieuw ICT systeem niet goed over wordt nagedacht. Vanuit Intelligence Systemen is het veelal een taaie klus om de data uit verschillende ICT Systemen te integreren. Door tijdens het invoeren van een nieuw ICT systeem ook rekening te houden met zogenaamde sleutelvelden, zoals relatienummer en contractnummer, die onafhankelijk van een ICT Systeem organisatiebreed worden toegepast, zijn vele datamigraties in een Intelligence Systeem veel eenvoudiger uit te voeren.
Naast de beschreven aspecten zijn er nog veel meer facetten van Data Management die mits goed ingericht de organisatie efficiënter kunnen laten opereren.
De pijler tooling omvat alle software, hardware, compute, memory en storage benodigd om de mensen te faciliteren in het intelligence proces.
Bij software tools moet men onder andere denken aan databases, data integration tools, process scheduling tools, master data tools, referentie data tools, metadata tools, data reporting & dashboarding tools, ontology management tools, data mining tools en machine learning tools. Bij hardware aan computer servers, harde schijven, netwerkkabels, voedingen en switches.
Tegenwoordig besluiten veel organisaties om de software en hardware af te nemen in de zogenaamde cloud in plaats van het door hun eigen IT te laten faciliteren (on premise). In de cloud is de fysieke hardware al geconfigureerd en gevirtualiseerd. Dat betekent dat de benodigde hardware capaciteit kan worden afgenomen in virtuele units als compute, memory en storage. De benodigde software die moet draaien op de virtueel aangegeven capaciteit is ook op een eenvoudige manier te selecteren en voorgeïnstalleerd. De cloud staat voor gemak, maar dat betekent niet altijd dat het goedkoper is dan zelf zorgen voor de hardware en software.
Zeker voor zeer grote intelligence systemen die draaien op vele servers met zeer veel compute en die ook nog eens honderden terabytes aan storage nodig hebben kan de business case wel eens minder goed zijn voor de cloud ten opzichte van on premise. Indien de omgeving relatief klein is dan is de cloud vaak de goedkoopste en gemakkelijkste oplossing.
Pijler 5 gaat over de Analytical Assets, de informatie producten die uiteindelijk worden gerealiseerd door het intelligence systeem. We praten hier over algemene strategische informatie in dashboards, rapportages en analyses voor de directie. We praten hier over een beslismodel dat bij accepteren van nieuwe klanten wordt gebruikt in de operaties. We praten hier over lijstjes die door medewerkers worden gebruikt om hun werkzaamheden goed te kunnen uitvoeren. We praten hier over datasets en rapportages die worden geleverd aan de toezichthouders om de license to operate te kunnen behouden. Kortom, analytical assets zijn alle producten die uit het intelligence systeem komen en waarde creëren voor de organisatie.
Pijler 1 tot en met pijler 4 zijn randvoorwaardelijke pijlers voor pijler 5. Dat wil zeggen dat indien pijler 1 tot en met pijler 4 goed zijn ingericht pijler 5 tot een maximaal resultaat gaat leiden. Pijler 1 tot en met pijler 4 kosten geld en kunnen worden beschouwd als cost centers, terwijl pijler 5 geld kan opleveren en kan worden beschouwd als profit center.
