Data driven: de cruciale en complexe rol van De Mens gevat in 9 spreuken

Data blikt, de mens beschikt

Zeker, data zorgt voor inzicht, overzicht en zelfs vooruitzicht. Maar mensen zijn nodig om deze zichten betekenis te geven en om te smeden tot onderbouwde besluiten. Plus: wie is de geestelijk vader van de datavisie en -strategie? Wie stelt de vragen die de analyses sturen? En wie zorgt voor het snufje intuïtie dat nodig is om beslissingen te completeren? Exact.

Data om de data mag nooit het doel zijn. Data an sich is én kan niks. Je hoort weleens dat medewerkers de belangrijkste asset van een organisatie zijn, maar ook dat data deze positie overneemt. Welnee. Alles draait om de data-mens-symbiose: met data maken mensen het verschil.

Geoefend oog voor zicht, inzichten en vooruitzicht

Inzicht, overzicht en vooruitzicht, maar ook strategische vergezichten en solide governance als basis voor toezicht: het zijn mooie vooruitzichten. Maar ze komen alleen in zicht als medewerkers kennis hebben van data en datagedreven werken. Medewerkers moeten dus datageletterd zijn. Heb je technisch vernuftige oplossingen zoals een dataplatform? Mooi – maar waardeloos als mensen niet precies weten hoe het werkt en waarvoor het dient.

Kennistekorten leiden gemakkelijk tot datatekortkomingen. Denk maar aan foutieve data-invoer of onjuiste interpretaties. Effectief datagedreven werken vergt (in ieder geval enige) kennis. Wat wil je bijvoorbeeld achterhalen bij de klanttevredenheidsscore of het uitgavenpatroon van klanten: het gemiddelde of de mediaan? Je kent het voorbeeld vast. Elon Musk stapt uit z’n Tesla, in een bomvolle lijnbus. Jij wilt iets zinnigs zeggen over het vermogen van de passagiers. Heb je dan meer aan de mediaan of aan het gemiddelde?

Een datawijzer mens telt voor twee

Lage datageletterdheid is een probleem op het gebied van (daar is 'ie weer! ) data governance. Met data governance waarborg je de kwaliteit, de toegankelijkheid en het correcte gebruik van data. Foutieve data-invoer zaagt aan de datakwaliteit. En een databeet of laagdatageletterde interpreteert data al snel verkeerd. Trainingen en beleidsregels om de datageletterdheid te vergroten zijn dus cruciaal voor effectieve data governance. Want een datawijzer mens telt voor twee

Geletterd waar nodig, eenvoud waar mogelijk

Het is in de meeste gevallen niet nodig (en niet haalbaar) om alle medewerkers op het hoogste geletterdheidsniveau te krijgen. Het niveau moet matchen met de intensiteit en complexiteit van het datagebruik. Beleidsmakers bij een provincie gebruiken hun dashboards bijvoorbeeld maar af en toe. Dat is een heel andere intensiteit dan een operationele afdeling die dagelijks KPI’s monitort aan de hand van rapportages.

Verhogen van de datageletterdheid is niet altijd de beste oplossing. Soms kun je beter (het gebruik van) de data-oplossing vereenvoudigen. Denk aan toegankelijke tools voor retailmedewerkers. Of aan algoritmes die makkelijk te begrijpen zijn en weinig inwerktijd nodig hebben – ideaal voor organisaties met een hoog verloop. Bij de onderzoekstools die wij implementeren bij bijvoorbeeld universiteiten en hogescholen ligt dit diametraal anders. Gebruiksvriendelijkheid is daar een pre, waar we zeker op letten. Maar bovenal moeten de tools zeer geavanceerd en gespecialiseerd zijn.

Een culturele evolutie, geen technische revolutie

We zien het in de praktijk weleens gebeuren. Er wordt een mooi dataplatform opgetuigd, maar vervolgens wordt het niet of nauwelijks gebruikt. Tuurlijk, technologie is belangrijk bij een transformatie naar een datagedreven organisatie. Maar een datacultuur en een data-first mindset leggen méér gewicht in de schaal. Iedereen moet datadenken als tweede natuur hebben. Van bestuurskamer tot werkvloer. Wil je zo’n cultuur en mindset vestigen? Dat is een precair proces, waar je al vroeg in de datatransformatie over moet nadenken.

Waar geen wil is, is alle datapotentie weg

Om maar een understatement te gebruiken: niet iedereen zit op een datatransformatie te wachten. Hoeveel data-affiniteit medewerkers hebben, hangt meestal sterk samen met hun functie. Technici hebben er doorgaans meer mee op, mensen met een salesfunctie minder. In het algemeen geldt bovendien dat het enthousiasme voor datagedreven werken een stuk lager is onder digitaal minder vaardige medewerkers.

Hoe complex de transitie naar een datacultuur is? Dat verschilt. Per branche en per (type) organisatie. Dát je weerstand gaat krijgen, is een gegeven – ongeacht je branche. Gezien het schadelijke karakter moet je weerstand zoveel mogelijk voorkomen en zo goed mogelijk wegnemen. Anti-transformatie-medewerkers gebruiken de nieuwe tools niet, zorgen indirect voor tanende datakwaliteit, tasten de sfeer en samenwerking binnen de organisatie aan én belemmeren (toekomstige) innovatie.

Mens erger je niet! 

Toegegeven: datagedreven werken vergt een behoorlijk grote omslag. Opeens moet je anders werken, data-first denken en ook nog eens onderdeel worden van een datacultuur. Ieder veranderpunt kan gaan broeien en groeien in de Grote Snelkookpan van de Weerstand. Het goede nieuws? Veranderen kán. Er is zelfs een heel vakgebied dat zich met dit soort transformaties bezighoudt: change management.

Dat is serious business, ook al klinkt het achterliggende motto als een bekend gezelschapsspel: Mens erger je niet! Oftewel: begeleid de transformatie zó dat mensen zich optimaal gesteund en minimaal geërgerd voelen.

Van weerstand in de meerstand

Hoe zorg je ervoor dat mensen met weerstand in de meerstand komen? Je weet wel, die stand waarin iedereen zich continu afvraagt: hoe kunnen we méér doen met data? Een datagedreven cultuur en een data-first mindset schep je bijvoorbeeld via trainingen over zaken als datageletterdheid en het gebruik van tools. Maar ook door het dashboardgebruik door de business te meten, door leiders die consequent het belang van data uitdragen en door data-evangelisten die organisatiebreed het datageloof verkondigen.

Bij Cegeka, waar we het ADKAR-framework voor change management aanhangen, beschikken we over een grote gereedschapskist om medewerkers (voldoende) in de meerstand te krijgen. Wat we zoal uit die kist pakken? Dat hangt (wederom) af van onder meer het type bedrijf en de branche. In de huisartsenzorg is dataregistratie bijvoorbeeld gemeengoed. In de bouw niet, dus dat vergt een grotere verandering en andere gereedschappen.

In een data champions-programma staan medewerkers naaste collega’s bij op datavlak. Dit zal goed uitpakken bij finance-organisaties van enige omvang. Maar slecht bij kleinere non-profitorganisaties, aangezien er te veel druk op één persoon komt te liggen.

Hoofden en harten boven nullen en enen

Hoe geautomatiseerd je dataprocessen ook zijn, datagedreven werken is vooral mensenwerk. Een datatransformatie vindt dan ook meer plaats via hoofden en harten dan via nullen en enen. De menselijke dimensie moet je daarom vanaf het allereerste moment meenemen. En diep verweven en verwerken in alle andere dimensies.

Dat is niet onmenselijk moeilijk. Maar het vereist wél een hoop expertise op tal van fronten. Oh ja, en fluwelen handschoenen.

Op jacht naar zakelijk succes met data

Wat is er nodig om te transformeren naar een datagedreven organisatie? In de contentserie Op jacht naar zakelijk succes met data gaan we met dataduizendpoot Pieter-Jan Snijders achter alle uitdagingen, kansen, tips en tricks aan. Zo willen we bedrijven met een wat lager datavolwassenheidsniveau een kickstart geven op weg naar werkelijk datagedreven werken.

Kies je voor Data Driven Organization, dan ga je samen met Cegeka transformeren én innoveren met data. Binnen deze modulair opgebouwde ‘one-stop-datashop’ staan de integrale aanpak en de nauwe samenwerking met klanten centraal. De methode is gebouwd op bewezen effectieve pijlers zoals best practices, tooling en templates.