Webinar data gedreven werken in de culturele sector

In juni 2023 organiseerde Quantile in samenwerking met PHIL Haarlem en IT Efficiency een webinar gefocust op data gedreven werken in de culturele sector. Met meer dan 40 bezoekers hebben we stilgestaan bij wat data gedreven werken inhoudt, waar je op moet letten en hoe PHIL Haarlem de eerste stap heeft gezet. Kon je niet aanwezig zijn bij de webinar of ben je benieuwd naar de belangrijkste inzichten? Dan is deze blog voor jou bedoeld! Benieuwd naar de use-case van PHIL Haarlem? Bekijk dan onze projecten pagina voor meer informatie!

Wat is data gedreven werken?

Data gedreven werken is een aanpak waarbij beslissingen en acties worden gestuurd door feitelijke informatie en gegevens in plaats van op basis van intuïtie, onderbuikgevoelens of aannames. Het is een benadering die steeds belangrijker wordt in moderne organisaties, aangezien de hoeveelheid beschikbare gegevens exponentieel blijft groeien en de technologieën voor gegevensverzameling en -analyse steeds geavanceerder worden. Data gedreven organisaties kenmerken zich door onder andere:

Feitelijke besluitvorming: Het onderbouwen van bedrijfsvoering met behulp van data. Zo worden keuzes objectief en meetbaar gemaakt.
Gebruik van KPI's: Key Performance Indicators (KPI's) zijn meetbare indicatoren die worden gebruikt om de prestaties van een organisatie of specifieke processen te volgen en te evalueren. Door relevante KPI's te definiëren, kunnen organisaties grip krijgen op hun prestaties en de voortgang in de gaten houden. Hierdoor kunnen ze snel ingrijpen als ze afwijken van de gewenste doelen.
Voorspellende analyse: Data gedreven werken streeft ernaar om niet alleen naar het verleden te kijken, maar ook om voorspellingen te doen over toekomstige trends en gebeurtenissen. Voorspellende analyses kunnen helpen om beter voorbereid te zijn op mogelijke scenario's en om proactieve beslissingen te nemen. Denk bijvoorbeeld aan het kunnen voorspellen van het aantal bezoekers en benodigde capaciteit voor een voorstelling.
Robuuste data infrastructuur: Een robuuste data infrastructuur vormt de basis voor een succesvolle data gedreven bedrijfsvoering. Het stelt bedrijven in staat om gegevens efficiënt te verzamelen, integreren, analyseren en benutten voor het nemen van strategische beslissingen, het identificeren van kansen en het optimaliseren van bedrijfsprocessen.

Wat zijn data gedreven uitdagingen voor de culturele sector?

Op basis van interviews met culturele instanties hebben wij geïdentificeerd dat de sector onwijs is geïnteresseerd in het gebruik van data. Zo maken een groot tal organisaties al gebruik van diverse Software-as-a-Service (SaaS) oplossingen en worden er periodieke rapportages ontwikkeld. Echter, blijken er een aantal uitdagingen te zijn.

Het combineren van deze verzamelde data via de bestaande systemen kan een uitdaging zijn. Vaak zijn de gebruikte systemen geïsoleerd en ontworpen om specifieke taken uit te voeren, waardoor het moeilijk wordt om een volledig en holistisch beeld van de organisatie te krijgen. Dit leidt tot fragmentatie van informatie en belemmert een geïntegreerd inzicht in bijvoorbeeld het gedrag van bezoekers, trends en andere belangrijke aspecten.
Het handmatig genereren van rapporten met behulp van data exports is tijdrovend en kan fouten met zich meebrengen.

Tips voor data gedreven werken in de culturele sector

Wil je als culturele organisatie data inzetten in je bedrijfsvoering, dan ben je hier aan het juiste adres! Als data consultancy organisatie geven we je graag een aantal tips om in acht te nemen.

Investeer in een robuuste data infrastructuur

Een solide data infrastructuur is de basis voor een succesvolle data gedreven bedrijfsvoering. Zorg ervoor dat je de juiste technologieën en systemen hebt om gegevens te verzamelen, op te slaan, integreren, analyseren en kwaliteit te monitoren. Dit omvat het implementeren van een data warehouse infrastructuur. Door het investeren in een juiste infrastructuur, zul je als culturele instelling veel meer inzicht in je processen kunnen realiseren en gemakkelijk nieuwe data projecten kunnen starten.

Transformeer niet je data in je dashboarding tool zoals Power BI

Het is verleidelijk om alle data-transformaties en -manipulaties rechtstreeks in de dashboarding tool, zoals Power BI, uit te voeren. Dit kan echter leiden tot inefficiëntie en problemen bij het beheren van de gegevenskwaliteit en consistentie. In plaats daarvan is het raadzaam om de data-transformaties uit te voeren in het eerder genoemde data warehouse. Hierdoor blijven de oorspronkelijke gegevens onaangetast en kunnen ze herhaaldelijk worden gebruikt voor verschillende analyses en rapportages. Het dashboarding tool kan zich dan richten op visualisaties en het communiceren van de resultaten op een gebruiksvriendelijke manier.

Begin klein

Data gedreven bedrijfsvoering kan een complex proces zijn, vooral als je nog in de beginfase bent. Het is verstandig om klein te beginnen en stapsgewijs uit te breiden. Identificeer en focus op enkele belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) die het meest relevant zijn voor de doelstellingen van de culturele instelling. Bouw vervolgens geleidelijk aan geavanceerdere analyses en rapportages op naarmate je meer vertrouwd raakt met de data en de mogelijkheden van de gebruikte tools. Door klein te beginnen, kun je de haalbaarheid beter beoordelen en eventuele obstakels en uitdagingen tijdig aanpakken.

Investeer in datakwaliteit

Datakwaliteit is essentieel voor het nemen van betrouwbare beslissingen. Zorg ervoor dat de gegevens die worden verzameld accuraat, compleet en up-to-date zijn. Dit doe je door extra tijd in je projecten te investeren om na te denken aan welke kwaliteitseisen de data zou moeten voldoen. Denk bijvoorbeeld aan het identificeren welke kolommen uniek moeten zijn of waar geen lege velden aanwezig mogen zijn.

Weet met wie je samenwerkt

Veel culturele organisaties hebben een vaste IT leverancier waar ze graag mee werken. Het is ons opgevallen dat veel van deze leveranciers ook data infrastructuren aanbieden. We willen jullie behouden op dat het opzetten, onderhouden en doorontwikkelen van een infrastructuur een discipline apart is. Let dan daarom altijd op of je IT leverancier de juiste behoeftes heeft meegenomen in de infrastructuur. Denk hierbij aan: schaalbaarheid van het platform als je met meer data gaat werken, gestroomlijnde processen voor het transformeren/modelleren van je data, data kwaliteitsmonitoren en een doordachte CI/CD pipeline.