Introductie

Een data maturity scan brengt in kaart hoe volwassen een organisatie is in het omgaan met data — strategisch, organisatorisch en technologisch.
Het doel is te begrijpen waar je vandaag staat en welke stappen nodig zijn om datagedreven te werken.
De scan vormt de basis voor een realistische datastrategie en helpt om investeringen te richten op de domeinen die de meeste waarde opleveren.
Een goede data maturity scan is geen audit, maar een praktisch kompas voor groei richting datagedreven besluitvorming.

Werking

Een data maturity scan bestaat uit vier fasen: voorbereiding, beoordeling, analyse en roadmap.
Elke fase combineert interviews, data-assessments en scoremodellen om een gebalanceerd beeld te vormen van de organisatie.

1. Voorbereiding

1. Stel de scope vast: organisatiebreed of per domein (bijv. finance, operations, HR).

2. Bepaal de gebruikte referentiemodellen, zoals:

1. DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge)

2. Gartner Data Maturity Model

3. AI & Data Capability Framework (Blackbirds.ai)

3. Verzamel basisdocumentatie: datastrategie, governancebeleid, data-architectuur, KPI’s.

2. Beoordeling (assessment)

1. Voer interviews en workshops uit met stakeholders uit business, IT en datafuncties.

2. Evalueer de volwassenheid op vijf dimensies:

1. Data governance – beleid, eigenaarschap, naleving

2. Data management – kwaliteit, metadata, integratie

3. Technologie & infrastructuur – platforms, tools, security

4. Gebruik & adoptie – besluitvorming, analytics, AI

5. Cultuur & vaardigheden – datageletterdheid en organisatiebreed draagvlak

3. Gebruik een schaal van 1 (initieel) tot 5 (geoptimaliseerd) om scores te objectiveren.

3. Analyse & visualisatie

1. Combineer kwantitatieve scores met kwalitatieve observaties.

2. Visualiseer resultaten in een radardiagram of heatmap per dimensie.

3. Identificeer ‘gaps’ tussen huidige en gewenste volwassenheid.

4. Roadmap & aanbevelingen

1. Vertaal de analyse naar concrete verbeteracties per domein.

2. Stel prioriteiten op basis van waarde vs. haalbaarheid.

3. Definieer mijlpalen voor de korte (6–12 mnd) en middellange termijn (2–3 jaar).

➡️ Het resultaat is een duidelijk maturity-profiel met handvatten voor strategische besluitvorming.

Kenmerken

• Holistisch: combineert governance, techniek, cultuur en gebruik.

• Objectief: gebaseerd op gestandaardiseerde frameworks en schaalniveaus.

• Visueel: duidelijke dashboards en maturity-kaarten.

• Praktisch: gericht op concrete verbeteracties, niet op theoretische scores.

• Herhaalbaar: jaarlijks uitvoerbaar om voortgang te meten.

• Waardegericht: koppelt maturity-niveaus aan strategische doelen.

Toepassingen

1. Datastrategie en governance-roadmap

Gebruik de scan om te bepalen waar governanceprocessen versterkt moeten worden.
➡️ Voordeel: heldere prioriteiten voor beleid, stewardship en compliance.

2. Technologische modernisering

Koppel maturity-resultaten aan investeringsplannen voor data-platforms of cloud.
➡️ Voordeel: objectieve onderbouwing van architectuurkeuzes.

3. AI-readiness assessment

Beoordeel of de datavolwassenheid voldoende is voor AI- of machine-learningtoepassingen.
➡️ Voordeel: voorkomt overhaaste implementaties zonder datafundament.

4. Training en cultuurontwikkeling

Gebruik maturity-scores om datavaardigheden per afdeling te versterken.
➡️ Voordeel: gerichte opleidingstrajecten en cultuurverandering.

Uitdagingen

• Subjectieve scoring: zonder onafhankelijke moderatie kunnen resultaten vertekend zijn.

• Gebrek aan betrokkenheid: te weinig input vanuit de business beperkt de waarde.

• Te hoge ambitie: streven naar niveau 5 zonder fundering op niveau 2.

• Fragmentatie: data maturity verschilt vaak sterk per afdeling of land.

• Gebrek aan opvolging: zonder actieplan blijft de scan een momentopname.

Samenvatting

Een data maturity scan biedt inzicht in hoe volwassen, betrouwbaar en strategisch data wordt ingezet binnen een organisatie.
Door governance, technologie, cultuur en gebruik integraal te beoordelen, ontstaat een routekaart voor datagedreven groei.
De waarde van de scan ligt niet in de score zelf, maar in de acties die eruit voortkomen: investeren in structuur, mensen en technologie die data omzetten in beslissingen.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍