Handvatten om relevante data te vangen

Data verzamelen doe je om informatie te krijgen waarmee je jouw strategische en tactische doelen kunt bereiken. Deze informatie dient accuraat en relevant te zijn. Dit geeft je de beste kansen om datagedreven te ondernemen. ‘Accuraat’ houdt in dat data altijd bestaat uit de laatste en meest up-to-date zijnde gegevens, en dat die correct is. ‘Relevant’ wil zeggen dat de data van toepassing is op het doel en in de juiste context is geplaatst.

Data scheiden: zin en onzin

In enkele simpele stappen leggen we uit hoe je als beginnend datagedreven sociaal ondernemer de relevante en accurate data kunt scheiden van niet-relevante data.

Het belangrijkst daarbij is om te onthouden dat het om een mindset en een manier van werken gaat. Een waarbij je jezelf en de organisatie dwingt secuur om te gaan met gegevens. Dus als er bijvoorbeeld een nieuw contactpersoon is aangenomen bij jouw leverancier, dan dien je dat aan te passen in je systeem. Zo blijft relevante data accuraat.

Deze stappen geven jou handvatten om zinvolle data te scheiden van niet-relevante data.

Stap 1

Plek bepalen. Oftewel: bepaal waar je jouw digitale data centraal wilt hebben. Hoe je dat doet, is uitgelegd in het artikel ‘Stappenplan: zo boor je zelf data aan’, waarin de zelf te gebruiken tools aan bod komen.  Dit kan een centrale spreadsheet zijn in Google Drive. Of het kan gaan om een CRM-systeem, ERP-systeem, een online boekhoudsysteem, of een koppeling van deze systemen.

Stap 2

Schoon beginnen. Zoals je in ‘Stappenplan: zo boor je zelf data aan’ kunt lezen, begint dit bij het digitaliseren van je administratie en bij relevante gegevens. Het is een kwestie van inkloppen, op een ‘schone’ manier. Jouw gegevens moeten niet alleen up-to-date zijn, maar ook consistent. Dus niet de ene keer de voorletters van de klant opslaan, en de andere keer de voornaam voluit. Ook in facturen en offertes horen beschrijvingen zo eenduidig mogelijk te zijn. Pas dan kun je data ontsluiten en makkelijk terugvinden.

Stap 3

Schoon blijven. Dit betekent dat elke keer als iets verandert in jouw organisatie dat van toepassing is op de data, dit consequent dient te worden aangepast in het systeem. Boven alles gaat dit over consequent werken. Als je in jouw nieuwe datagedreven organisatie besluit dat nieuwe prospects altijd in het CRM-systeem worden gezet, mag het niet meer gebeuren dat iemand dat níet doet. Is dat wel het geval, dan krijg je een hiaat in de database. Hetzelfde geldt voor het verwijderen van niet-relevante data. Als een klant een verhuisbericht stuurt, moet dit meteen worden aangepast in het systeem. Oud adres eruit, nieuw adres erin.

Stap 4

Ruis verwijderen. Niet-relevante data kan een databron of systeem vervuilen, waardoor dat vol komt te staan met ruis. Zorg er dus voor dat gegevens die niet relevant zijn ook niet in je systemen terechtkomen.

Stap 5

Filteren. Uit een goed ‘schoon’ systeem kun je uitstekend de voor jou relevante data filteren. Dit kan uit één enkel systeem zijn. Denk aan de verkoopcijfers van een ijssalon die op dagbasis uit de online boekhouding kunnen worden gehaald.  Het wordt pas echt interessant als data uit een combinatie van systemen komt. Denk aan diezelfde ijssalon die de mooi-weer-dagen uit de KNMI-database ernaast legt, en de schoolvakanties uit de scholendatabase. En misschien zelfs het maandelijkse moment van studieleningen die worden gestort door DUO. Deze gecombineerde datasets stelt de ijssalon in staat om zelfs te gaan voorspéllen wanneer hij het meeste ijs gaat verkopen.

Tip 1: Bedenk voor jouw eigen sociale onderneming welke gegevens jij zou willen combineren om jouw strategische doelen te halen. Onderzoek vervolgens in welke datasets die informatie zit. Tenslotte maak je die data ‘schoon’ en kun je eruit filteren wat voor jou noodzakelijk is.

Tip 2: Veel tools en online platforms stellen je in staat om zelf laagdrempelig te filteren uit relevante databronnen. Probeer dit eens en word spelenderwijs je eigen data-expert.

Dit artikel is een bijdrage van The Next Lab

.