Klantcase

Onder spanning naar overzicht: Enexis brengt structuur in bijna 800 applicaties

Enexis, een van de grote Nederlandse netbeheerders, verantwoordelijk voor een uitgebreid energienetwerk, van hoogspanningsstations tot kabels en leidingen die door heel Nederland lopen. Om verbetering aan te brengen in datagedreven werken, richtte Enexis een Data Management Office op.  
 
In het verleden waren afdelingen vooral decentraal georganiseerd: eigen systemen, eigen processen en eigen dashboards, zonder gedeeld overzicht op organisatieniveau. Dit organische verloop heeft geleidt tot versplintering; tientallen losstaande, per afdeling gebouwde applicaties, en verschillen in datakwaliteit per afdeling zonder dat iemand duidelijk eigenaarschap nam over de betrouwbaarheid ervan.  

Gerealiseerde inzicht

Key take-aways

Data-eigenaarschap is een organisatievraagstuk, geen IT-vraagstuk:

Afdelingen moeten ingericht zijn zodat de data-behoeften rechtstreeks met elkaar afgesproken kan worden. Het is een business-to-businessvraagstuk, geen taak die de business zomaar bij IT kan neerleggen. 

"Betrouwbaar" is pas bruikbaar als je het concreet maakt:

Iedereen noemt data een strategisch bezit, maar zelden wordt vastgelegd welk betrouwbaarheidsniveau daadwerkelijk nodig is en wie daar eigenaar van is. Die vraag stellen, legt het echte gesprek bloot. 

Weet eerst waar je staat, voordat je een stap vooruit zet:

Een volwassenheidsscan per afdeling maakt zichtbaar waar de grootste achterstand zit, zodat je gericht kunt starten in plaats van overal tegelijk te beginnen. 

Bewustwording gaat vooraf aan structuur:

Een tastbare, praktische training en aanpak laat medewerkers zelf ervaren wat er mis kan gaan zonder gedeeld kader en werkafspraken. Dat werkt beter dan alleen uitleggen waarom in theorie iets belangrijk is. 

Aanpak

  1. Bewustwording creëren over het belang van data: De aanpak startte met het zichtbaar maken waarom data niet alleen van jezelf is, maar ook van de mensen elders in de organisatie die ermee moeten werken. Concrete praktijkvoorbeelden, zoals veiligheidsrisico's bij het betreden van een hoogspanningsstation of graafschade door niet vastgelegde leidingen, maakten dit tastbaar in plaats van abstract.  
  2. Betrouwbaarheid concreet maken in plaats van "100%" aan te nemen: In plaats van datakwaliteit in algemene termen te bespreken, is ingericht welk betrouwbaarheidsniveau daadwerkelijk nodig is per databron, en wie daar eigenaar van is.  
  3. Volwassenheidsscan per afdeling: Een scan ontwikkeld om de databedreven volwassenheid van afdelingen te meten en af te zetten tegen het ambitieniveau. Gestart bij de vijf belangrijkste afdelingen voor Enexis.  
  4. Rollen en verantwoordelijkheden verdelen via het RASCI-model: Data-eigenaren, data-managers en data-stewards aangewezen, en het RASCI-model ingezet om helder te maken dat afdelingen zelf accountable zijn voor hun onderlinge data-afspraken, met IT in een faciliterende rol.  
  5. Praktisch trainen in plaats van alleen theoretiseren: Data-stewards en -managers volgden een DAMA-gecertificeerde training.  
  6. Doorontwikkeling naar dataproducten en enterprise-architectuur: De aanpak schuift nu door naar het werken met dataproducten, met een helder ingerichte data governance structuur, consumenten en afspraken per databron, en naar een enterprise-architectuurblik om na eerdere organisatorische wisselingen opnieuw structuur en samenhang aan te brengen.  

Resultaat

Het traject bij Enexis is nog volop in ontwikkeling. De stappen naar een gestructureerde eenduidige aanpak over de afdelingen heen zijn gezet. Hieruit is een concreet beeld voortgekomen van waar elke afdeling staat op het gebied van datagedreven volwassenheid en wat de volgende stappen zijn voor het inrichten van data governance, data producten en enterpise architectuur.  

Expert
William Stegeman 

IT Architect 

Gerealiseerde inzicht

Data als asset

Beschouwen van data als een belangrijk bedrijfsmiddel vraagt een andere manier van organiseren en omgaan met data Een stevig fundament als basis voor verdere professionalisering: De databedreven volwassenheid verschilt sterk per afdeling, het inzicht hierin afgezet tegen de ambities geeft richting aan de te nemen vervolgstappen.

Afgenomen dienstverlening

Data driven insights & information

Lees meer →

Improving organisations

Lees meer →

Transforming business

Lees meer →