Organisaties willen sneller innoveren. Nieuwe technologieën, data en digitalisering bieden volop kansen. Tegelijkertijd zien we dat de stap van idee naar werkende oplossing vaak moeizaam verloopt. In de praktijk merk ik dat dit vooral speelt in omgevingen waar veel governance is en waar oplossingen vooraf vast moeten staan.
De oorzaak ligt zelden in technologie. Het probleem zit in hoe we de weg van behoefte naar realisatie organiseren.
In theorie lijkt die weg logisch en gestructureerd. In de praktijk is hij iteratief, onzeker en sterk afhankelijk van de context waarin een oplossing moet landen.
In veel situaties start alles met een concrete behoefte:
Vanuit een ontwerp- en ketenperspectief is de vervolgstap logisch:
Deze aanpak zorgt voor structuur en samenhang. Maar wat logisch lijkt op papier, sluit vaak niet aan op hoe organisaties daadwerkelijk werken.
Veel organisaties zijn ingericht op:
Daardoor verschuift de focus snel naar: “Wat gaan we bouwen?”
Terwijl de belangrijkste vraag nog niet beantwoord is: “Wat werkt in de praktijk?”
Dit leidt tot een herkenbaar patroon:
Het gevolg is herwerk, vertraging en oplossingen die onvoldoende aansluiten op de operatie.
De kernfout: lineair denken in een iteratieve werkelijkheid.
Innovatie verloopt niet lineair. Het is een proces van verkennen, aannames formuleren, testen in de praktijk en leren. Toch proberen we dit proces vaak te organiseren als een rechte lijn. Daar ontstaat het spanningsveld.
Een effectievere aanpak erkent onzekerheid expliciet en bouwt validatie in vóór realisatie. In mijn huidige opdracht zie ik dat deze validatiestap vaak wordt overgeslagen, terwijl juist daar de meeste winst zit in termen van kwaliteit, draagvlak en effectiviteit.
De Business Analist speelt hierin een sleutelrol, niet als vertaler van requirements, maar als regisseur van het proces van behoefte naar realisatie.
In de praktijk betekent dit dat de Business Analist:
Daarmee beweegt de rol zich nadrukkelijk vóór de realisatiefase, waar de meeste waarde wordt bepaald.
De weg van behoefte naar realisatie is zelden lineair. Organisaties die iteratief werken en vroeg valideren realiseren sneller waarde.
Pascal Speek
Business Analist
Door ontwerp en validatie te combineren en de Business Analist een regisserende rol te geven vóór realisatie, kunnen organisaties sneller waarde leveren die daadwerkelijk aansluit op de operatie.
De Medaillon Architectuur, ook wel de Multi‑Hop Architectuur genoemd, heeft het afgelopen jaar veel aandacht gekregen in de kennisdelingssessies van CIMSOLUTIONS. Deze architectuur vormt bij steeds meer organisaties de basis voor hun moderne dataplatformen.
Leer alles over netwerktechnologie, stel een vuistregel vast om connectiviteitsvraagstukken te beantwoorden en pas volgens het ‘Netwerk eerst’- principe toe.
Het huidige AI-nieuws wordt voornamelijk gedomineerd door generatieve AI en Large Language Models (LLMs). Hoewel deze modellen indrukwekkende prestaties leveren, hebben ze ook hun beperkingen.
Quantum computers kunnen complexe berekeningen en analyses vele malen sneller en efficiënter uitvoeren dan de traditionele computers waar we dagelijks mee werken.
Het belangrijkste doel van het trainen van AI-systemen is om deze systemen uiteindelijk in productie te nemen zodat ze voorspellingen kunnen doen op basis van nieuwe data.
