Ik bouw data-organisaties én lever de inzichten voor betere beslissingen

Je hebt data, maar geen heldere visie. Elke afdeling doet z'n ding, er is geen eigenaarschap, geen prioriteiten. Management weet niet waar data aan bijdraagt.

Wat ik doe: Ik ontwikkel datastrategie, governance frameworks en roadmaps die aansluiten bij business-doelen. Naast begrippenkaders en data quality KPI's betekent dat: data domains, duidelijke eigenaren en een werkbaar stewardship model dat past bij een scale-up, niet bij een bank. Ik haal ook het executive sponsorship en de bijbehorende investering binnen die de strategie voorbij kwartaal 1 in leven houden, in plaats van een deck dat landt en stilvalt.

Wat je krijgt: Een heldere strategie voor de komende 1-3 jaar, met mandaat en funding eronder. Teams weten wat van hen verwacht wordt. Betrouwbare stuurinformatie voor directie.

Je hebt een data-team, maar ze komen niet uit ad-hoc werk. Je kunt niet schalen en overweegt je eerste Head of Data aan te nemen. Of je data-lead valt (tijdelijk) weg en je wilt geen momentum verliezen.

Wat ik doe: Ik bouw en leid multidisciplinaire data-teams: hiring, onboarding, skill development en delivery-routines. Ik ontwerp het operating model zo dat het meeschaalt: centraal wat moet, decentraal wat kan, een federated (hub-and-spoke) model met heldere decision rights en accountability tussen business, IT en risk. Ik heb teams van 5 tot 12 FTE geleid en mensen gecoacht van junior tot lead, en help je eerste permanente Head of Data succesvol te laten zijn. Ook beschikbaar als fractional Head of Data / CDO (2-3 dagen per week).

Wat je krijgt: Een team dat zelfstandig kan draaien, met een operating model dat je volgende groeifase overleeft. Geen afhankelijkheid van externe consultants. Management dat de datafunctie vertrouwt.

Je staat voor een kritieke strategische transitie (nieuwe markt, product pivot, propositie-ontwikkeling, ERP migratie) maar mist de inzichten én de lead om die beslissingen te dragen.

Wat ik doe: Als interim strategie-lead met een data-achtergrond vertaal ik open vragen naar decision-ready antwoorden. Altijd datagedreven: eerst de analyse (pricing, segmentatie, unit economics, forecasts, scenario-analyses), dan de opties. Ik zet KPI-frameworks en self-service BI neer zodat de organisatie zelf op de cijfers kan sturen, en ik leid cross-functionele teams van business case tot implementatie-roadmap.

Wat je krijgt: Een strategische beslissing met heldere trade-offs, een meetbare business case en een implementeerbare roadmap. KPI-frameworks en dashboards die de business ook echt gebruikt. Een team dat autonoom door kan na mijn vertrek. Voorbeelden: propositie-ontwikkeling tijdens marktshift (energie), pricing & segmentatie, team-transformatie.

Je legacy systemen worden vervangen, of je fuseert meerdere datasources. Migraties falen vaak omdat techniek en organisatie los van elkaar worden aangepakt.

Wat ik doe: Ik ontwerp enterprise datamodellen en begeleid de volledige migratie: van gap-analyse en directiepresentaties tot hands-on SQL migratiescripts en teambegeleiding. Als freelance Head of Data & Insights stuur ik ook build vs buy en de kostenefficiëntie van het platform aan, tooling (Snowflake, Power BI, SAP) en vendor selection. Ik werk goed met stakeholders op alle niveaus, van architecten tot eindgebruikers.

Wat je krijgt: Migraties die op tijd opleveren én gedragen worden. Data quality frameworks die fouten significant reduceren. Teams die het nieuwe systeem écht snappen en gebruiken. Schaalbare infrastructuur.

Iedereen experimenteert met AI, maar niemand kan je vertellen welke use cases echt iets opleveren, of hoe het werk zelf verandert. Pilots stapelen zich op; productie blijft leeg. De bottleneck is zelden het model. Het is adoptie.

Wat ik doe: Ik bouw een AI use-case portfolio, geprioriteerd op waarde en haalbaarheid, met staged funding, heldere go/no-go gates en benefits tracking tegen de oorspronkelijke business case. En ik coach teams naar een hybride human + AI manier van werken: nieuwe routines, nieuwe rollen, een nieuwe taakverdeling tussen mensen en agents, met adoptie als de metric die telt. Kaders (EU AI Act, GDPR, model risk) zitten er als lichtgewicht randvoorwaarde in, niet als compliance-project.

Wat je krijgt: Een gefinancierd portfolio in plaats van losse pilots, met gerealiseerde waarde die tegen de business case wordt bijgehouden. Teams die daadwerkelijk naast AI werken in hun dagelijkse routines, gemeten op adoptie in plaats van op aantal licenties.