Data Management

Een massa aan gestructureerde en ongestructureerde data leidt niet alleen tot inaccurate en onvolledige informatie maar ook tot hoge kosten. Wanneer de kwaliteit van deze data daarnaast ook nog slecht is, werkt dit mislukte bedrijfsprocessen en onjuiste besluitvorming in de hand. 
Daarom is het belangrijk om data te optimaliseren: vervolledigen, corrigeren, ontdubbelen, actualiseren, standaardiseren, ... 

Enkele voorbeelden:
Bij een nieuwe klant heb ik gecheckt of alle info, die nodig was voor support, beschikbaar en up to date was. Indien nodig, werd de info aangevuld, geupdate en/of geoptimaliseerd. Daarna werd alle info in 1 systeem op een gestructureerde wijze geconsolideerd.
Op basis van de analyse van incidenten binnen de helpdesk heb ik de processen en de technische procedures voor eerstelijnsmedewerkers ontwikkeld, aangevuld, geoptimaliseerd en gecommuniceerd. Dit resulteerde in een meer gestructureerde troubleshooting en duidelijkere handleidingen, waardoor cases sneller en vaker volledig door eerstelijns helpdesk werden opgelost. 

Gegevens (klanten, productprijzen, leveranciers, voorraden, processen, procedures, ...), die nu beschikbaar zijn op verschillende plaatsen op papier en online, worden samengebracht op 1 locatie.

Dit heeft meerdere voordelen:

De meest recente gegevens zijn beschikbaar op 1 locatie. Alle medewerkers weten waar deze gegevens beschikbaar zijn. Hierdoor kan men de data sneller vinden.
Wijzigingen worden slechts op 1 locatie doorgevoerd.  Op die locatie zijn dan steeds de meest recente data te vinden. Er is ook geen dubbel invoerwerk.
Doordat alle data op 1 locatie beschikbaar zijn wordt de veiligheid van de data gewaarborgd. Slechts bepaalde personen kunnen wijzigingen aanbrengen. 
Dankzij data consolidatie kan administratie worden geautomatiseerd.

Door data analyse krijgt men beter inzicht in data en hierdoor zijn tijdige, betere beleidsbeslissingen, een betere dienstverlening en een grotere klantentevredenheid (CRM) mogelijk.

Enkele voorbeelden: 

Op basis van de analyse van helpdesk cases optimaliseren we de info voor helpdeskmedewerkers en klanten en zo zorgen we voor een betere dienstverlening.
De hoeveelheid werk voor een taak analyseren om zo tot een betere prijsbepaling te kunnen komen en/of beter people management.
Op basis van verkoopcijfers analyse tot een betere aankoop, prijsbepaling, etc. komen. 
Door free comments fields te analyseren worden ontbrekende info of onduidelijke werkwijzen duidelijk. Hiervoor kan dan actie worden ondernomen.