Data driven organisaties: effectiever en efficiënter

Wat is een data driven organisatie?

Data effectief voor je laten werken: dat is de essentie van een echte data driven organisatie. “Wij laten data voor ons werken om efficiënter en effectiever onderhoud uit te voeren, tegen lagere kosten en met beter resultaat”, vertelt Esther Smeenk, hoofd ATM Management bij Geldmaat.

De data en vooral de inzichten die daaruit voortvloeien zijn cruciaal bij het draaiende houden van de geldautomaten en het voorkomen van downtime. “We verzamelen zoveel mogelijk relevante data voor onze database. Om dat voor elkaar te krijgen, hebben we binnen de nieuwe Geldmaat-organisatie allerlei initiatieven en projecten lopen. Daarnaast beschikken we over veel historische data.”

Op deze pagina

• Geavanceerde datafabrieken
• Geldmaat: netwerk van bankonafhankelijke geldautomaten
• Transitie duurt t/m 2020
• Klantvriendelijkheid stijgt
• Niet zomaar data driven organisatie
• Dedicated specialisten in huis
• Herkennen van data driven ontwikkelingen
• Specifieke tools en software
• Met verdiepende analyses problemen identificeren
• Datarevolutie zet door

Data voor je laten werken om efficiënter en effectiever onderhoud uit te voeren, tegen lagere kosten en met beter resultaat

Geavanceerde datafabrieken

Geldautomaten zijn niet alleen ‘flappentappen’ die geld uitspugen. Het zijn geavanceerde datafabrieken, die informatie versturen over gebruik, transacties, biljetkeuze en geldvoorraad, maar ook over onderdelen en de noodzaak van onderhoud. Zeker wat het laatste betreft levert analyse van data z’n geld op, aldus Esther. “We zetten veel intelligentie in om ons automatenpark te onderhouden: condition based maintenance. Zo kunnen we plannen dat de ene automaat vaker preventief wordt onderhouden dan een andere, omdat die meer bezoekers trekt en gevoeliger is voor slijtage en storingen. Een goede planning voorkomt losse verstoringen, die je noodzaken om binnen enkele uren een reparatie op locatie uit te laten voeren. Data-analyse helpt ons om voor de monteurs efficiëntere routes samen te stellen. Zo kunnen we kosten besparen en de beschikbaarheid van de automaten verbeteren.”

Geldmaat: netwerk van bankonafhankelijke geldautomaten

De geldautomaten van Rabobank, ING en ABN Amro worden in 2019 en 2020 vervangen door makkelijk herkenbare, knalgele ‘geldmaten’, voorzien van nieuwe software. Beheerder van het automatenpark wordt Geldmaat, voortgekomen uit een samenwerking van de drie genoemde banken.

Transitie duurt t/m 2020

De mega-operatie waar het bedrijf mee bezig is, leidt tot een groot netwerk van bankonafhankelijke, evenwichtig verspreide automaten, met miljoenen gebruikers. De afnemende behoefte aan cash als gevolg van andere betaalmogelijkheden dwingt de banken om de kosten van contant geld te verlagen. Twee of drie geldautomaten in hetzelfde winkelcentrum is dankzij de samenwerking van de banken niet meer nodig. Het aantal locaties kan gelijk blijven, terwijl het aantal automaten daalt. Als alles volgens plan verloopt, is de transitie eind 2020 voltooid.

Klantvriendelijkheid stijgt

Ook de klantvriendelijkheid kan door slim gebruik van data omhoog, aldus Smeenk. “Als je weet dat coupures van 10 euro bij een bepaalde automaat populairder zijn dan die van 50 euro, kun je daar zorgen dat er verhoudingsgewijs meer biljetten van 10 euro voorradig zijn.”

Een data driven organisatie word je niet van de ene op de andere dag

Niet zomaar data driven organisatie

Een data driven organisatie word je niet van de ene op de andere dag, benadrukt Smeenk. “Het is niet voldoende dat je een database hebt gekocht met de benodigde softwarepakketten en een team heb samengesteld om ermee aan de slag te gaan. Bepalen wat voor jouw organisatie van toegevoegde waarde is gaat altijd met vallen en opstaan”, is haar ervaring.

Dedicated specialisten in huis

“Wij hebben dedicated specialisten in huis om maximaal rendement te halen uit hun vakgebied. Zij helpen om bij Geldmaat, maar ook bij onze ketenpartners, concreet zaken te verbeteren. Zo hebben we onder andere met onze leveranciers afspraken kunnen maken over het uitvoeren van checks voordat een storing daadwerkelijk optreedt.” De geldautomaat geeft een seintje zodra een sensor ontdekt dat een onderdeel sleets dreigt te worden. Dan kan preventief onderhoud worden ingepland en de juiste monteur aan de klus worden toegewezen, aldus Smeenk.

Herkennen van data driven ontwikkelingen

Tarik Abdelmoula, data-analist bij Yacht, is een van de professionals die bij Geldmaat helpt om de operationele en incident-managementprocessen te optimaliseren. “Een van de zaken waar ik aan werk is het data driven herkennen van ontwikkelingen die betrekking hebben op het automatenpark, of op de aansturing van onze partnerorganisaties ten aanzien van de uitvoering van werkzaamheden. Ook ben ik samen met een collega bezig aan het opzetten van een decision-model voor de operatie, dat ons vertelt waar binnen afzienbare tijd problemen ontstaan.”

Specifieke tools en software

Hoe beter de acties zijn afgestemd op informatie uit de data, des te meer zij opleveren, aldus Abdelmoula. “Desk agents monitoren de incidenten, die verwerkt worden in een database. Op mijn afdeling worden vervolgens de analyses uitgevoerd. Voor analyses die managers snel zicht geven op KPI’s hebben we een standaardpakket van Microsoft. Als analisten werken we vooral met de SQL Service Manager, waarmee we gegevens ophalen, aan elkaar linken en structureren. Daarnaast gebruiken we dashboarding-tools als Tableau om data inzichtelijk te maken en te analyseren. Bovendien gebruiken we het in Nederland wat minder bekende Datameer, een Big Data-applicatie. Daarmee voeren we historische data in en kunnen we grote hoeveelheden data verwerken, tot wel een miljard regels in zeer korte tijd. Dankzij ingebouwde logica kunnen we verbanden en afwijkingen herkennen.”

Hoe beter de acties zijn afgestemd op informatie uit de data, des te meer zij opleveren

Met verdiepende analyses problemen identificeren

Juist de verdiepende analyses zijn volgens Abdelmoula van belang. “Stel, er wordt een probleem ontdekt waarvan we de oorzaak niet precies kennen. Met een verdiepende analyse kunnen we het probleem identificeren en inzichtelijk maken, en meedenken over een oplossing. We gaan in gesprek met onze collega’s die verantwoordelijk zijn voor het uitzetten van acties in het automatenpark. Soms rolt er een procesmatige oplossing uit, of wordt een onderdeel vervangen. Soms resulteert een analyse zelfs in een aanpassing van de software van de automaten.”

Datarevolutie zet door

Zowel Abdelmoula als Smeenk denkt dat de datarevolutie nog zal doorzetten. “Het ideaal is dat data ons straks spontaan zaken vertellen waaraan we zelf nog niet hebben gedacht. Uit het buitenland kennen we voorspellende beheertoepassingen die bijvoorbeeld weer- en ligging-gerelateerde data gebruiken. Die geven dan bijvoorbeeld aan dat, als een automaat naar de noordzijde staat gericht, er in de winter vaker storingen optreden. De les die je dan zou kunnen trekken is dat je een automaat beter een kwartslag kunt draaien als je de keuze hebt. De fase van predictive en prescriptive analytics hebben we bij Geldmaat nog niet gerealiseerd, maar ik ben ervan overtuigd dat dit binnen enkele jaren gaat gebeuren.”

• Descriptive analytics: geeft inzicht in bedrijfsprocessen
• Diagnostic analytics: kijkt ook naar het verleden en zoomt in op de vraag waarom zaken gebeuren
• Predictive analytics: voorspelt wat er mogelijk gaat gebeuren
• Prescriptive analytics: schrijft de aanbevolen werkwijze voor

Je carrière versnellen als dataspecialist?

Neem contact op met Pieter Landsman, recruitment consultant IT bij Yacht per e-mail of via T: 06 - 45955740.