Deze opinie is van een externe deskundige. De inhoud vertegenwoordigt dus niet noodzakelijk het gedachtegoed van de redactie.

Self-service analytics en/of lage datageletterdheid?

Dit artikel delen:

Computable Expert

Martijn Geerlings
Regional Manager, Thoughtspot. Expert van Computable voor de topics Digital Transformation en Business Analytics.

Het is de logische vraag bij elke organisatie die datagedreven wil werken: is het mogelijk succesvol self-service analytics in te zetten als medewerkers weinig ervaring hebben met data? Ofwel, als zij een lage datageletterdheid hebben? Het idee bestaat dat self-service analytics pas mogelijk is nadat de datageletterdheid is verbeterd. Ten onrechte.

Ten onrechte, omdat het is te vergelijken met kinderen die leren lezen, zonder hen een boek te geven waarmee ze die vaardigheid kunnen ontwikkelen.  

Wat is datageletterdheid? Er is een verschil tussen technische geletterdheid en datageletterdheid. Als branche hebben we te veel tijd besteed aan het trainen van mensen voor lastig  te gebruiken business intelligence-tools en onvoldoende tijd aan datageletterdheid. Gartner definieert datageletterdheid als het vermogen om data te lezen, schrijven en spreken in een zakelijke context. Maar in plaats van dit als data te beschouwen - iets dat mogelijk intimiderend en nieuw kan zijn - moet je het eigenlijk zien als de taal van het bedrijf.

Datageletterdheid versus datavloeiendheid

"Datavloeiendheid gaat over meer dan het alleen kunnen lezen van en communiceren met data, het gaat over denken in datatermen"

Datavloeiendheid gaat over meer dan het alleen kunnen lezen van en communiceren met data, het gaat over denken in datatermen. Zo denk ik bij zakelijke vraagstukken vaak direct aan hoe data kunnen helpen bij een oplossing. Bijvoorbeeld kan uit data over dna, bloedgroep en levensstijl informatie gehaald worden over welke burgers de grootste kans hebben om heel ziek te worden van Covid-19? (Jazeker.) Of kunnen data meer vertellen over waar de grootste problemen met consumenten ontstaan in het geval van problemen in de supply chain? 

Net zoals niet iedereen op hetzelfde vaardigheidsniveau leest, hoeft niet iedereen op hetzelfde niveau vloeiend in data te zijn. Een data-engineer moet begrijpen waar data vandaan komen, of er datalacunes of mogelijke vooroordelen zijn. Terwijl een manager misschien alleen data hoeft te kunnen interpreteren. Er is echter wel een basisniveau van vloeiendheid in data, dat iedereen nodig heeft om kritisch naar data te kijken en te herkennen wanneer er zowel hiaten als vooroordelen zijn.

De volgende twee voorbeelden laten zien hoe slecht we hierin zijn.

LinkedIn deelde onlangs data over de massale uittocht van arbeiders uit Silicon Valley. Maar zijn er zoveel mensen verhuisd? Of zijn dit alleen kenniswerkers met LinkedIn-profielen? Hoe zit het met het personeel in de horeca? De dataset die is gebruikt, heeft veel hiaten en vooroordelen, net als de meeste databronnen.

Het tweede voorbeeld is dat het aantal gevallen van Covid-19 in veel landen drastisch lager wordt gerapporteerd, omdat er geen wijdverbreide tests zijn en geen mogelijkheid om de data vast te leggen. Hetzelfde was in de begindagen van de pandemie het geval in de VS en Europa. Testen is nu misschien gemakkelijker beschikbaar, maar niet iedereen die ziek wordt, wordt getest, waardoor data  vertekend zijn.

Als je nadenkt over deze twee voorbeelden, is datageletterdheid niet alleen een zakelijke vaardigheid, maar een belangrijke algemene levensvaardigheid.

Staat van datageletterdheid

Volgens onderzoek van Accenture heeft 21 procent van de zakelijke professionals vertrouwen in data. Het World Economic Forum geeft aan dat de top drie van veelgevraagde functies, datagerelateerde banen betreft. Hier is echter een groot gat met het beschikbare talent. Deze datavaardigheden worden in de meeste onderwijssystemen nog niet onderwezen.

Nu organisaties hun digitale transformatie versnellen en de ambitie om datagedreven te zijn op directieniveau wordt besproken, moeten bedrijven formele programma’s opzetten voor datavloeiendheid. Hieronder volgen enkele best practices om dit te stimuleren en te zorgen dat self-service analytics uiteindelijk succesvol is in te zetten door de hele organisatie heen.

  • Maak van het verbeteren van de datavloeiendheid een kerndoelstelling van de organisatie, geleid door de chief data officer maar in samenwerking met hr;
  • Werk samen met lokale onderwijsinstellingen voor het bevorderen van analytische, data storytelling en technische vaardigheden; 
  • Maak onderscheid tussen technische vaardigheden en datavaardigheden met de vereiste domeinexpertise; 
  • Evalueer functierollen en -niveaus om bestaande vaardigheden te inventariseren en de verschillende vaardigheidsniveaus in kaart te brengen die per rol en niveau vereist zijn;
  • Zorg ervoor dat bijscholing continu beschikbaar is. Denk verder dan traditionele, klassikale trainingen met opleiding via speciale apps en analytics-dagen of lunches;
  • Voeg een game effect toe en beloon het opbouwen van vaardigheden met badges en certificaten.

 

x

Om te kunnen beoordelen moet u ingelogd zijn:

Dit artikel delen:

Reacties

Datageletterdheid en datavloeiendheid dus.
jaja..
geletterd in de zin van lezen en schrijven en vloeiend in zin van ook nog snappen en er iets mee kunnen doen.
Willen we niet teveel, is het wel haalbaar ? Statistiek bijvoorbeeld is handig en overal toepasbaar, maar dat doen we niet. Nooit een probleem geweest. Causaal verband en correlatie, ook zoiets. Zelf haal ik ze graag door elkaar en doe er mn voordeel mee. Ewout wijst me er wel eens op, maar dat begrijp ik dan nooit. Je kunt die verbanden ook mooi combineren met gedeeltelijk citeren of geheel maar dan buiten context geplaatst. Homo ludens. Ik spreek latijn dus ik besta.
Het is ook moeilijk. Er gebeurt zoveel en waar rook is is vuur en op facebook staat van alles en buiten mijn bubbel lees ik zoveel fakenews.
Nou, ik ben vergeten wat ik eigenlijk wilde zeggen.
Dan is het waarschijnlijk niet ook niet zo belangrijk, zeiden ze vroeger

Het gaat toch om de woordenschat en niet om de geletterdheid (=belezenheid?).
Een woord is toch veel meer dan de letters waaruit het is opgebouwd.

In het hele artikel is datageletterdheid te vervangen door taalvaardigheid.

Jack,
Hoe zit het dan met de semantiek van taalkundige constructies door woordkunstenaars?

Uw reactie

LET OP: U bent niet ingelogd. U kunt als gast reageren maar dan wordt uw reactie pas zichtbaar na goedkeuring door de redactie. Om uw reactie direct geplaatst te krijgen moet u eerst rechtsboven inloggen of u registreren

Vul uw naam in
Vult u een geldig e-mailadres in
Vult u een reactie in
Jaarbeurs b.v. gaat zorgvuldig en veilig om met uw persoonsgegevens. Meer informatie over hoe we omgaan met je data lees je in het privacybeleid
Als u een reactie wilt plaatsen moet u akkoord gaan met de voorwaarden
Nieuwsbrief

Wil je dagelijks op de hoogte gehouden worden van het laatste ict-nieuws, trends en ontwikkelingen? Abonneer je dan op onze gratis nieuwsbrief.

Vul een geldig e-mailadres in
Vacatures Business Analytics

Stuur dit artikel door

Uw naam ontbreekt
Uw e-mailadres ontbreekt
De naam van de ontvanger ontbreekt
Het e-mailadres van de ontvanger ontbreekt

×
×
article 2021-12-07T14:21:00.000Z Martijn Geerlings
Wilt u dagelijks op de hoogte worden gehouden van het laatste ict-nieuws, achtergronden en opinie?
Abonneer uzelf op onze gratis nieuwsbrief.