Introductie

Van product naar impact

Welkom bij de vierde en laatste blog in deze serie over de Data Discovery Sprint. In de vorige blog namen we je mee in de Awaken-fase, waar een prototype tot leven komt en wordt omgezet in een werkend product. Maar een slimme toepassing heeft pas écht waarde als eindgebruikers er daadwerkelijk mee werken en het een plek krijgt in de organisatie. In de Deliver-fase draait alles om adoptie en implementatie. Hoe zorgen we ervoor dat gebruikers snappen wat het product doet, ermee willen werken én het vol vertrouwen inzetten in hun dagelijkse praktijk?

In deze blog

In deze vierde en afsluitende blog laten we zien hoe we organisaties ondersteunen bij de succesvolle implementatie van hun nieuwe oplossing. We bespreken de werkvormen die we inzetten om adoptie te bevorderen, delen best practices uit eerdere projecten en laten zien hoe tools blijvend impact maken. Tot slot blikken we kort terug op de Data Discovery Sprint en de voorgaande blogs in deze serie.

Actiegerichte implementatie

Om te voorkomen dat een oplossing in de la verdwijnt en te zorgen dat deze écht gebruikt wordt, zetten we verschillende tactieken in:

• Onboarding en training: We begeleiden medewerkers stap voor stap bij het leren gebruiken van het product of de inzichten. Dit doen we met knoppentrainingen, handleidingen en interactieve tours.
• Adoptie meten en verbeteren: We monitoren het gebruik en alle feedback nauwlettend. Bugs lossen we direct op, en verbetersuggesties nemen we meteen op in onze backlog, zodat we ze kunnen prioriteren en de tool continu optimaliseren. Zo zorgen we ervoor dat het product blijvend waarde toevoegt.
• Support en nazorg: Onze experts blijven beschikbaar voor vragen, technische ondersteuning en extra begeleiding. Zo staan we ook na de oplevering klaar om te zorgen dat de oplossing optimaal functioneert en meegroeit met de organisatie.

Datagedreven oplossingen met impact

Het resultaat van de deliver-fase

Aan het eind van de Deliver-fase ligt er niet alleen een werkende oplossing, maar een oplossing die ook écht impact maakt. Medewerkers begrijpen de tool, gebruiken deze met vertrouwen en ervaren dagelijks de voordelen. Dat bewijzen oplossingen als PRYSM, Codi, de BeleidsBot, de Lokale Schrijfcoach en de RIS-dashboards: ze zijn inmiddels verankerd in de organisaties en leveren blijvende waarde.

Terugblik op de Data Discovery Sprint

Met deze blog sluiten we onze serie over de Data Discovery Sprint af. We namen je mee van het scherp krijgen van de uitdaging tijdens de Launch-fase, via het verkennen en valideren van oplossingsrichtingen in de Validate-fase en het bouwen van een werkend product in de Awaken-fase, tot de succesvolle implementatie in de Deliver-fase. Elke stap laat zien dat innovatie pas echt waardevol wordt wanneer technologie, mensen en processen samenkomen. Zo maken we van een idee een blijvende oplossing die impact heeft in de dagelijkse praktijk.

Introductie

De oplossing komt tot leven

Welkom bij de vierde blog in deze serie over de Data Discovery Sprint. In de vorige blogs namen we je mee in de Launch- en de Validate-fase. Hier brachten we het kernprobleem in kaart en werkten we mogelijke oplossingsrichtingen uit tot een gevalideerd prototype. Dit prototype vormt de basis voor de volgende stap: de Awaken-fase.

De Awaken-fase vormt de brug tussen denken en doen. Waar we in de Validate-fase de eerste contouren en schetsen testten, gaan we nu een stap verder: we koppelen databronnen, bouwen algoritmes en ontwikkelen een volledig werkende versie van het product.

In deze blog

In deze vierde blog laten we zien hoe de oplossing écht tot leven komt. We bespreken de werkzaamheden die we uitvoeren om de ideeën concreet en tastbaar te maken en illustreren dit met best practices uit onze projecten. We nemen je mee in de dashboards, apps en slimme toepassingen die we in deze fase tot stand brachten voor onze opdrachtgevers. Tot slot blikken we vooruit naar de laatste stap in de Data Discovery Sprint: de Deliver-fase.

Activiteiten

Data ontsluiten en omzetten naar inzicht

In de Awaken-fase werken we iteratief en datagedreven. In korte sprints van twee weken bouwen we stap voor stap toe naar de oplevering. Afhankelijk van het project voeren we verschillende activiteiten uit om het product gereed te maken voor gebruik:

• Datakoppelingen leggen: we ontsluiten relevante databronnen en structureren de gegevens voor optimaal gebruik.
• Algoritmes en modellen ontwikkelen: onze AI-specialisten en data engineers bouwen frameworks, slimme modellen, algoritmes en pipelines die ruwe data vertalen naar waardevolle inzichten.
• Dashboarding & applicatieontwikkeling: op basis van de ruwe data brengen wij structuur aan in datawarehouses. Dit vertalen we vervolgens naar waardevolle inzichten in dynamische dashboards of intuïtieve apps die aansluiten bij de eindgebruiker.
• Gebruikersfeedback ophalen: ook tijdens de Awaken-fase testen we de eerste werkende versies bij eindgebruikers om te zorgen dat de oplossing praktisch bruikbaar en waardevol is. Door tussentijdse sturing zorgen we dat de oplossing altijd aansluit op de behoefte van gebruikers.

Het vervolg

Resultaat van de Awaken-fase

Aan het einde van de Awaken-fase ligt er een volledig werkend product dat de gekozen oplossing tastbaar maakt. Dit kan variëren van een AI-model tot een BI-dashboard of een andere slimme toepassing. Het product biedt direct inzicht, maakt processen transparant en creëert nieuwe mogelijkheden om datagedreven beslissingen te nemen. Na uitgebreide tests door zowel het developmentteam als de eindgebruikers zijn de laatste feedbackpunten verwerkt en is het product klaar voor oplevering.

Een blik vooruit

Deliver-fase

In deze laatste blog van de serie nemen we je mee naar de vierde fase van de Data Discovery Sprint: de Deliver-fase. In deze fase draait alles om de succesvolle implementatie van het ontwikkelde product binnen de organisatie. Want technologie alleen is niet genoeg; het gaat om het duurzaam verankeren van verandering in de dagelijkse praktijk. Ons team zorgt ervoor dat eindgebruikers het product effectief kunnen inzetten en de gestelde doelen daadwerkelijk behalen. Zo helpen we organisaties om vol vertrouwen de transformatie te maken en optimaal te profiteren van de kracht van data en slimme toepassingen.

Introductie

Van ontwerp naar prototype

Welkom bij de derde blog in deze serie. In onze vorige blog gaven we een inkijk in de eerste fase van de Data Discovery Sprint: de Launch. Daar lieten we zien hoe interactieve workshops helpen om tot de kern van een probleem te komen en dit te vertalen naar een heldere “Hoe kunnen we..?”-vraag. Die vraag vormt het startpunt van de Validate-fase.

In deze blog

In deze derde blog laten we zien hoe we vanuit de “Hoe kunnen we..?”-vraag verschillende oplossingsrichtingen verkennen. We nemen je mee in de prototypen die we hebben gebouwd, delen best practices uit onze projecten en laten zien hoe we ideeën snel toetsen met eindgebruikers en stakeholders. Tot slot blikken we vooruit op de volgende stap in de Data Discovery Sprint: de Awaken-fase.

Ontwerp van de eerste prototypes

Het resultaat van de Validate-fase

De Validate-fase gebruiken we op verschillende manieren, maar altijd met hetzelfde doel: het vormgeven van de eerste prototypes. Door deze iteratief samen met eindgebruikers en stakeholders te ontwikkelen, brengen we alle behoeften in kaart. Naarmate we verdergaan, groeien de prototypes uit tot steeds concretere ontwerpen die nauw aansluiten bij de gewenste look-and-feel. Daarnaast onderzoeken we zorgvuldig hoe het prototype kan worden gerealiseerd binnen de beoogde technische infrastructuur.

Kortom: de Validate-fase levert de blauwdrukken op, waarop we in het ontwikkeltraject verder bouwen.

Een blik vooruit

Awaken-fase

In de volgende blog nemen we je mee naar de Awaken-fase. In de trajecten die we tot nu toe hebben gedeeld, varieert de uiteindelijke oplossing sterk: van dashboards en apps tot AI-gedreven toepassingen. De Awaken-fase richt zich op het transformeren van een prototype naar een werkend eindproduct, compleet met alle bronnen en structuren.

Zo maken we de stap van een concept naar een levende, werkende oplossing.

Introductie

Start van de Data Discovery Sprint

Welkom bij de tweede blog in deze blogserie. In onze vorige blog gaven we een introductie van de Data Discovery Sprint: een snelle, wendbare en mensgerichte aanpak om van een complex probleem naar een concrete oplossing te komen. In deze blog zoomen we in op de eerste fase: Launch. Dit is het startpunt van het traject, waarin we samen met jou het kernprobleem scherpstellen en toewerken naar een heldere “Hoe kunnen we…”-vraag.

In deze blog

In deze eerste verdiepende blog laten we zien hoe we met interactieve workshops en input van eindgebruikers en klanten tot de kern van het probleem komen. Geen pleisters plakken, maar het diepgewortelde vraagstuk blootleggen. We delen onze best practices en laten aan de hand van projecten zien hoe we de Launch-fase van de Data Discovery Sprint in de praktijk brengen. Tot slot bespreken we wat het resultaat van deze fase is – een heldere “Hoe kunnen we…?”-vraag als vertrekpunt – én geven we alvast een voorproefje van de volgende stap: de Validate-fase.

Werkvormen

Interactief en samen met eindgebruikers

Het kernprobleem in kaart

We starten de Launch-fase met een vrijblijvende intake. In dit gesprek leren we jouw organisatie en uitdagingen kennen. We werken in bijna al onze projecten graag met het Value Proposition Canvas (VPC). Dit helpt ons bij het systematisch begrijpen van klantbehoeften en het maken van de vertaling naar een product of dienst dat direct waarde toevoegt voor de klant. Tijdens interactieve workshops vullen we het VPC samen met de klant.

In het VPC duiken we in:

• Jobs-to-be-done: Welke taken voeren jullie uit om tot een specifiek resultaat te komen? Door de jobs te definiëren wordt duidelijk waartoe een oplossing écht moet dienen.
• Pains: Welke hindernissen, risico’s en frustraties ervaren medewerkers tijdens het uitvoeren van de werkzaamheden? Dit zijn de punten die we verminderen of elimineren om waarde te leveren.
• Gains: Welke additionele positieve uitkomsten levert het op als een taak vlekkeloos verloopt? Op deze punten kan onze oplossing extra verrassen.

Vertalen naar een oplossing

Op basis van deze uitkomsten bedenken we hoe we deze uitdaging kunnen aanpakken. Om te zorgen dat onze oplossing direct waarde toevoegt, vertalen we de jobs-to-be-done, pains en gains naar:

• Products and services: Datagedreven oplossingen zoals interactieve dashboards, slimme AI-tools en maatwerksoftware die organisaties direct ondersteunen bij de jobs-to-be-done.
• Pain relievers: Concreet en meetbaar verminderen van knelpunten, zoals tijdrovend handmatig zoekwerk, onoverzichtelijke informatie of beperkte toegang tot betrouwbare data.
• Gain creators: Extra waarde toevoegen door nieuwe inzichten, efficiëntere processen en verrassende functionaliteiten die organisaties helpen sneller én slimmer te werken.

We gebruiken een ingevuld VPC als fundament voor de Launch-fase: het helpt ons om inzicht te krijgen in de oplossingsrichting met directe waarde.

Best Practices

Launch in de praktijk

De Launch-fase vormt telkens opnieuw het startpunt voor waardevolle oplossingen. Bij verschillende klantprojecten hebben we laten zien hoe deze fase helpt om scherp inzicht te krijgen in de kern van het probleem én een gedragen richting voor de oplossing. Hieronder delen we enkele voorbeelden van hoe we dit in de praktijk hebben toegepast.

• BMC voor PRYSM – Samen met BMC onderzochten wij hoe bedrijven met het juiste aanbod, op het juiste moment, bij de juiste klant aan tafel komen. Samen met commerciële managers van BMC brachten we in kaart hoe BMC op zoek gaat naar de perfecte kans, nog voordat een formele uitvraag wordt gepubliceerd. In verschillende interviews identificeerden we hun stappenplan, de grootste uitdagingen en wensen, en de geraadpleegde bronnen. Op basis hiervan werkten wij de ontwerpen uit van PRYSM.
• NOC*NSF – Door de korte doorlooptijd van het project doken we direct in de doelstellingen van het campagneteam en de uitdagingen en werkprocessen van schrijvers van lokale partijprogramma’s. We onderzochten hoe we lokale politici kunnen helpen om sport en vitaliteit steviger op de politieke agenda te zetten met behulp van een slimme AI-oplossing. Door intensieve brainstormsessies met stakeholders schetsten we samen het ideale scenario en mogelijke oplossingen voor hun uitdagingen.
• BeleidsBot – We startten de Launch-fase van de BeleidsBot met een fysieke kick-off centraal in het land. Tijdens deze kick-off doken we in de uitdaging die verschillende gemeenten ervaren tijdens de vertaling van beleidsstukken met betrekking tot de Omgevingswet naar de onderliggende instrumenten. We achterhaalden de must-haves en de nice-to-haves om dit project volgens de vijf deelnemende gemeenten tot een succes te brengen. In de daaropvolgende interviews spraken we met elke gemeente afzonderlijk over hun definities, de gewenste inzichten en hoe wij die konden vormgeven. Ook bespraken we de te doorlopen stappen, zodat wij een oplossing konden bouwen die aansluit bij hun proces.
• InkoopInzicht – Sinds 2022 ondersteunen we de RIS in hun transformatie naar een datagedreven organisatie met een goede datahuishouding en inzichtelijke dashboards. We startten het project met uitgebreide interviews met stakeholders binnen de RIS en diverse afnemers van hun dienstverlening. Daarmee kregen we inzicht in hun manier van werken, knelpunten in het huidige proces en wensen voor meer datagedreven ondersteuning. Deze gesprekken vertaalden we naar heldere user stories, die de basis vormden voor de eerste ontwerpkeuzes.
• Pressure Cooker – Naast de transformatie naar een datagedreven organisatie bij de RIS, ondersteunen wij ook met het organiseren van Pressure Cookers. In een Pressure Cooker doorlopen we in vijf sessies de Data Discovery Sprint. In de Launch starten we met een kennismaking en maken we de context van de Pressure Cooker voor iedereen helder. Met het VPC, oorzaak-gevolgdiagrammen en fishbone-diagrammen onderzoeken wij het kernprobleem. Wat veroorzaakt nu echt dat processen of systemen niet goed functioneren? Dit kernprobleem vertalen we vervolgens naar een “Hoe kunnen we…?”-vraag.

Het vervolg

Resultaat van de Launch-fase

Na afloop van deze eerste fase ligt er een stevig fundament om verder te bouwen. Er is niet alleen een scherp geformuleerd en breed gedragen kernprobleem, maar ook een richtinggevende “Hoe kunnen we…?”-vraag die als kompas dient voor de rest van het traject.

Daarnaast leveren we een overzicht op van de meest kansrijke oplossingsrichtingen, gebaseerd op input van de eindgebruikers. Ook benoemen we de eerste technische uitgangspunten en randvoorwaarden, zodat we in de volgende fase weten welke keuzes haalbaar en waardevol zijn.

Kortom: de Launch-fase zorgt voor een gezamenlijk vertrekpunt én een solide basis om snel en effectief door te schakelen naar de volgende stap.

Een blik vooruit

Validate-fase

In de volgende blog nemen we je mee naar de Validate-fase. Hier vertalen we de uitkomsten van de Launch-fase naar concrete oplossingsrichtingen en werken we de eerste schetsen, concepten en blauwdrukken uit. We valideren deze mogelijke oplossingsrichtingen bij de eindgebruikers en stakeholders zodat we zeker weten dat we op de juiste weg zitten en de eindgebruikers betrokken blijven. Dit is een iteratief proces waarin we snel leren en verbeteren. Het resultaat: een eerste prototype van de oplossing dat niet alleen technisch klopt, maar ook aansluit bij de werkpraktijk van de organisatie.

Zo maken we de stap van “we weten wat het probleem is” naar “we hebben een visie voor de oplossing”.

Introductie

Van abstract probleem naar werkende oplossing

In deze blogreeks vertellen we meer over onze unieke werkwijze: de Data Discovery Sprint. Bij JoinSeven geloven we dat data pas écht waardevol wordt als je het kunt vertalen naar concrete inzichten en oplossingen. Veel organisaties hebben bergen aan informatie, maar benutten slechts een fractie van het potentieel. Hierdoor blijven kansen tot efficiënte processen, inzichten in voortgang maar soms zelfs nieuwe producten of diensten liggen.

Daarom werken wij met de Data Discovery Sprint: onze beproefde, mensgerichte aanpak om in korte tijd van een abstract probleem naar een werkende, gevalideerde oplossing te komen. Met een gestructureerde aanpak werken we in vier fases van probleemstelling tot oplossing in verschillende branches zoals e-commerce, sport, advies en de overheid.

De kracht van data efficiënt benutten

Het benutten van data en nieuwe technologieën zoals AI biedt enorme kansen, maar veel organisaties lopen vast bij de eerste stap: het scherp krijgen van het probleem én het vinden van de juiste oplossing. In een eerdere blog beschreven we hoe je de juiste use case voor het toepassen van AI vindt, zie hier. Hoewel er talloze methoden en tools bestaan om data-gedreven te werken, blijkt in de praktijk dat het lastig is om snel tot een werkend en geïmplementeerd resultaat te komen. De Data Discovery Sprint is ontwikkeld om snel tot een werken resultaat te komen. Hierbij zien wij dat voor vel organisaties dezelfde vragen spelen:

• Hoe achterhaal ik de kern van het probleem dat processen of systemen vertraagt?
• Hoe vind ik kansen in data die mijn organisatie nog niet benut?
• Welke (BI– of AI-)oplossing past het beste bij mijn uitdaging?
• Hoe kan ik snel een oplossing ontwikkelen zonder maanden te besteden aan voorbereiding?
• Hoe betrek ik stakeholders en eindgebruikers zodat de oplossing echt wordt geaccepteerd?
• Hoe zorg ik dat het resultaat direct toepasbaar is en klaar voor doorontwikkeling?
• Hoe toets ik of de oplossing breed draagvlak heeft binnen de organisatie?

Blogreeks

Deze blogreeks is bedoeld om meer inzicht te geven in onze werkwijze bij een Data Discovery Sprint traject en de antwoorden op deze vragen helder te krijgen. Het schept een duidelijk beeld van de stappen die we nemen, waarom die stappen genomen worden en wat de uitkomst is van elke stap. In 4 verdiepende blogs gaan we dieper in op elke fase van de Data Discovery Sprint: Launch, Validate, Awaken en Deliver. Per blog duiken we in de best practices per fase, geven we inzicht in concrete werkvormen en tonen we voorbeelden van projecten waarin we dit toepasten.

In deze eerste blog behandelen we de vraag “Wat is de Data Discovery Sprint?”. We lichten kort alle fases toe, benoemen het belang van agile werken bij JoinSeven, geven wat voorbeelden van succesvolle trajecten, en nemen je mee in een voorproefje van de rest van de blogserie.

Wat is de Data Discovery Sprint?

De Data Discovery Sprint combineert snelheid, wendbaarheid en mensgerichtheid om in korte tijd innovatieve, datagedreven oplossingen te ontwikkelen. Samen met jouw organisatie onderzoeken, ontwerpen en realiseren we een oplossing die écht werkt. Dit doen we van grote maatschappelijke organisatie tot startups en corporate ondernemingen.

Met een Agile werkwijze, werken we in sprints van 2 weken van start tot oplevering. We beginnen altijd met het onderzoeken van het kernprobleem. Tijdens de ontwikkeling checken we elke sprint in bij de eindgebruiker, zodat we weten dat we op de goede weg zitten naar een gevalideerd concept én een werkende eerste versie van de oplossing die jouw organisatie vooruithelpt. De eindoplossing kan een dashboard, app, chatbot, maar ook een adviesrapport zijn. We lichten de afzonderlijke fases (Launch, Validate, Awaken, Deliver) in deze reeks stuk voor stuk uit.

Het belang van agile werken

Voordat we de fases van de Data Discovery Sprint verder toelichten, lichten we het belang van Agile werken toe. Dit vormt de drijfveer achter efficiëntie en structuur in onze Data Discovery Sprint trajecten. Het is voor ons niet zomaar een buzz-word, maar een set van principes: klein beginnen, snel leren, keuzes baseren op data en feedback, en itereren naar waarde. Dat betekent:

• Snelheid met richting: we definiëren een heldere “Hoe kunnen we…?”-vraag en werken in korte slagen naar concrete resultaten.
• Mensgericht: eindgebruikers en stakeholders doen actief mee, van interviews tot validatiesessies, zodat we bouwen wat werkt in de praktijk.
• Doortastend en technisch robuust: we leggen vroeg de technische uitgangspunten vast en verkennen benodigde databronnen en architectuur.

Het resultaat: beperkte risico’s, versnelde besluitvorming en de grootste kans dat de oplossing blijvend landt in de organisatie. Geen verrassingen achteraf.

use-cases

Voorbeelden uit de praktijk

De Data Discovery Sprint heeft zijn waarde in meerdere projecten bij JoinSeven bewezen. De uitkomst van deze methode staat niet vast; zo ontwikkelen we bijvoorbeeld AI-gestuurde chatbots, een leadgenerator in de publieke sector, maar ook interactieve en gebruiksvriendelijke dashboards. Kijk hieronder naar voorbeelden uit de praktijk waarin we de Data Discovery Sprint hebben gebruikt om van probleem naar echt werkende oplossing te komen.

• Beleidsassistent voor de Omgevingswet met NCOD: Ondersteuning van gemeenten bij beleidsanalyses binnen de Omgevingswet.
• De Lokale Schrijfcoach voor sportbeleid in de gemeentepolitiek: AI-oplossing die lokale politici helpt om sport en vitaliteit steviger op de agenda te zetten.
• Datagedreven werken en inkopen bij Rijksinkoopsamenwerking: Transformatie naar een datagedreven organisatie voor efficiëntere inkoopprocessen.
• Ontwikkeling naar een datagedreven organisatie bij Morentz: Ondersteuning van sales, operations en contentmanagement met data en automatisering.

Hoofdpunten en conclusies

In deze blog gaven we een korte introductie over de Data Discovery Sprint. De belangrijkste punten uit deze blog zijn:

• Van abstract naar concreet: de Data Discovery Sprint brengt structuur en vaart in vraagstukken die om data of AI vragen.
• Samen met gebruikers: we betrekken doorlopend eindgebruikers in het proces; dit vergroot relevantie en adoptie.
• Techniek en mens hand in hand: vroege overeenstemming over technische keuzes + actieve coaching aan het eind zorgen dat de oplossing blijft werken in de organisatie.
• Tastbaar resultaat: je eindigt niet met alleen een rapport, maar met een werkende eerste versie (dashboard, model, prototype of app) en een duidelijke roadmap.

Blijf op de hoogte voor de volgende blog, waar we dieper ingaan op de eerste fase van de Data Discovery Sprint: De Launch-fase.