Data-analyse binnen de transport- en logistieksector: nog veel onbenut potentieel

De toepassing van data-analyse

Voor het onderzoek zijn er interviews afgenomen met de DGA en / of CFO van zestien Nederlandse transport- en logistiekondernemingen met een omzet tot 500 miljoen euro. De interviews vonden plaats voor de coronacrisis, de eventuele gevolgen van deze crisis hebben wij daarom niet mee kunnen nemen in ons onderzoek.

Met de deelnemende ondernemingen hebben wij gesproken over het ontstaan en de huidige inzet van data-analyse, maar ook over de ambities op dit gebied en wat er nodig is om deze ambities om te zetten naar de werkelijkheid. Daarnaast hebben we gekeken naar wat er goed gaat en wat nog beter kan.

Datagedreven onderneming

Uit de interviews is naar voren gekomen dat er binnen veel ondernemingen (eerste) stappen worden gezet naar een meer datagedreven onderneming. Om dit inzichtelijk te maken hebben wij gebruikgemaakt van het zogenaamde Gartner Analytics Model, waarin vier maturity levels worden beschreven die aanduiden wat het huidige volwassenheidsniveau van data-analyse binnen de onderneming is. De meeste ondervraagde ondernemingen zitten op dit moment op level 1 (‘wat is er gebeurd’) of level 2 (‘waarom is iets gebeurd’).

Op basis van de interviews en een analyse van de data, constateren we dat het toepassen van data-analyse binnen de ondervraagde ondernemingen nog in de kinderschoenen staat en dat het potentieel nog maar op kleine schaal wordt gerealiseerd. Wel zien we binnen de ondernemingen een duidelijke ambitie om door te groeien naar volgende levels.

Visie en leiderschap 

Een belangrijke conclusie uit ons onderzoek is dat visie en leiderschap vanuit de directie van de onderneming randvoorwaardelijk is om data-analyse binnen de organisatie te ontwikkelen. Bottom-up-ontwikkeling vanaf ‘de werkvloer’ alleen is niet voldoende.

Het gebruik van data-analyse start vaak met kleine (pilot)projecten en BI-tools vanuit de afdeling Planning en / of Financiën. We zien dat deze projecten vaak al snel tot (financiële) resultaten leiden. Dit komt onder andere door meer, betere en actuelere inzichten in relevante KPI’s, waardoor betere en directe sturing hierop mogelijk is. De top performers geven aan dat de investeringen in deze projecten zich ruimschoots terugbetalen en dat ze hier eigenlijk nog eerder mee hadden moeten beginnen.

Ook zien we dat een mix tussen ervaren medewerkers en mbo- / hbo-afgestudeerden (bijvoorbeeld op het gebied van Econometrie of Business Intelligence) bijdraagt aan de verbetering van het draagvlak en een succesvolle toepassing. Een bijkomend effect is dat de onderneming wordt gezien als een aantrekkelijke werkomgeving voor jong talent.

Best practices

Uit ervaringen van ondernemingen die al verder zijn in het toepassen van data-analyse, hebben wij een aantal best practices gedestilleerd. We hebben deze gecombineerd met onze eigen kennis en ervaringen op dit gebied en aangevuld met inzichten vanuit de interviews.

Een belangrijk inzicht is dat de toepassing van data-analyse vanuit de directie wordt opgepakt in nauwe samenwerking met betrokken medewerkers. Data-analyse gaat niet alleen over systemen en IT, het betekent vaak ook een andere manier van werken. Het leren vertrouwen op data, in combinatie met jarenlange ervaring en inzicht, zorgt ervoor dat uw onderneming het volledige potentieel kan gaan benutten.

Daarnaast is het belangrijk dat eenduidige en gedetailleerde KPI’s worden gedefinieerd. Op basis daarvan kan de juiste data worden ontsloten, gemodelleerd en gevisualiseerd en wordt er aan de juiste knoppen gedraaid. Lees hieronder het volledige rapport.

Meer weten?

Wilt u graag meer weten over het onderzoek of over wat wij voor u kunnen betekenen op het gebied van data-analyse? Neem dan contact op met Marc Engel per e-mail of per telefoon: +31 (0)88 277 18 43. Hij helpt u graag verder.