Een steeds grotere groep bestuurder ziet datagedreven werken en datagedreven besluitvorming als een strategisch speerpunt. Maar in de praktijk worden belangrijke bestuurlijke beslissingen nog te vaak gebaseerd op onderbuikgevoel en hiërarchie. Daarbij wordt data vooral gebruikt als bevestiging van de intuïtie van het management. De oplossing ligt in het besef dat datagedreven werken een organisatievraagstuk is en daarmee op het bord van de bestuurder ligt en niet bij IT.

Datagedreven werken is een leiderschapsvraagstuk, geen IT-probleem

Gedragswetenschapper en Nobelprijswinnaar Daniel Kahneman beschreef in zijn bekende boek “Thinking, Fast and Slow” de volgende stelling:   “There are some conditions where you have to trust your intuition. My general view, though, would be that you should not take your intuitions at face value.” 

Zijn bewijs voor deze stelling komt voort uit jarenlang onderzoek naar menselijke besluitvorming en cognitieve biases dat hij samen met Amos Tversky heeft gedaan. Kahneman toont aan dat intuïtie vaak gebaseerd is op herkenning en ervaring, wat in sommige situaties betrouwbaar kan zijn. Maar in meer complexe of onbekende situaties kan intuïtie misleidend zijn door vooroordelen en heuristieken (vuistregels en mentale shortcuts). Daarom benadrukt hij het belang van kritisch nadenken en het niet blindelings vertrouwen op intuïtieve oordelen.

Veel organisaties die waarde uit data willen halen investeren vooral in Data-architectuur en IT-infrastructuur. Hiermee schep je een belangrijke randvoorwaarde om inderdaad datagericht te werken. Maar in de praktijk zien we vaak dat het als een IT-probleem wordt aangevlogen. Zonder dat er wordt gekeken naar de bestuurlijke en culturele aspecten van datagedreven werken, én zonder rekening te houden met de subjectieve vooringenomenheid waar we allemaal onder lijden.  

De kern van het probleem: Management biases en een cultuur die data negeert 

Wanneer blijkt dat de data (eigenlijk ‘informatie’) onvolledig is of kwalitatief discutabel dan valt men snel terug op ingesleten keuzepatroon op basis van ‘ervaring’ en intuïtie. Dit wordt sterker naarmate de organisatie een hiërarchische structuur/cultuur heeft. Een keur aan human biases wordt dan zichtbaar bij zowel de top als de werkvloer waarbij Confirmation bias (bevestigen van het eigen oordeel) en Authority bias (als de baas het zegt) veel voorkomen. 

Gebrekkige datakwaliteit als excuus 

In plaats van met imperfecte data te werken en deze te verbeteren, wordt het gebrek aan perfecte data te vaak als reden gebruikt om weer ouderwets op gevoel te beslissen. Maar datagedreven werken is geen gewoonte; veel managers zijn niet getraind in het onafhankelijk interpreteren van data, of wat oneerbiediger geformuleerd: niet voldoende numeriek getraind. De onder statistici vaak aangehaalde Verjaardagen paradox is daar een mooi voorbeeld van.

Deze paradox toont aan dat in een klas van slechts 23 leerlingen de kans groter is dan 50% dat leerlingen op dezelfde jarig zijn. Dit lijkt intuïtief verrassend omdat het aantal leerlingen relatief klein is in vergelijking met het aantal mogelijke verjaardagen (365 dagen).
Ons brein is niet gewend snel met zulke numerieke vraagstukken om te gaan waardoor we terugvallen op onze (onjuiste) intuïtie dat die kans veel lager is dan 50%. Ook in organisaties komen dergelijke intuïtieve interpretaties regelmatig voorbij waarbij we te vaak afgaan op ons vermeende inzicht en onvoldoende naar de onderliggende data kijken. Met als gevolg dat de datavolwassenheid van de onderneming blijft steken op operationeel niveau.

Natuurlijk is het makkelijk om te zien wat er anders moet, maar wat kunnen we dan doen om wel effectief datagedreven te kunnen beslissen?

Creëer een cultuur waarin datagedreven werken echt wordt omarmd 

De meest essentiële stap is het besef of de erkenning dat we nu eenmaal onderhevig zijn aan onze menselijke zwakheden als het gaat om besluitvorming. Zonder besef is er geen verbetering mogelijk. En intenties om meer datagedreven te werken leiden dan niet tot daadwerkelijk resultaat. Daarom hebben we de volgende vijf praktische aanbevelingen:

1. Maak datagedreven leiderschap de norm en ontwikkel het 

• (Management)training in data literacy (data-geletterdheid) en besluitvorming op basis van feiten; 
• Creëer rolmodellen binnen de top die datagedreven beslissen (en verklaren). 

2. Introduceer een ‘data-challenge-cultuur’ 

• Sta medewerkers toe om beslissingen kritisch te bevragen (obv data);
• Organiseer ‘challenge-sessies’ waarin beslissingen worden besproken en onderbouwd met data.  

3. Verbeter de datakwaliteit, maar laat het geen barrière zijn

• Begin met de best beschikbare data en verbeter deze iteratief; 
• Creëer transparantie over data-onzekerheden en hoe ermee om te gaan; 
• Benoem op managementniveau data-domein eigenaren (vaak te koppelen aan proces-eigenaren). 

4. Maak data begrijpelijk en toepasbaar 

• Investeer in storytelling en visualisaties om data-inzichten aantrekkelijk en relevant te maken; 
• Houd ook bij visualisatie aandacht voor biases. De vorm bepaalt mede de mate van acceptatie van de geboden informatie; 
• Gebruik een beperkte set aan relevante dashboards die managementbeslissingen direct ondersteunen.

5. Meet en beloon datagedreven besluitvorming 

• Koppel leading KPI’s aan het gebruik van data bij besluiten;
• Maak datagedreven besluitvorming onderdeel van performance reviews. 

Conclusie: Datagedreven werken vereist een gedragsverandering, niet alleen betere data 

Het probleem van niet datagedreven werken ligt niet bij technologie of datakwaliteit, maar bij de manier waarop managers beslissingen nemen. Door leiderschap, cultuur en incentives te veranderen, wordt datagedreven werken de norm in plaats van de uitzondering . Deze aanpak helpt je bedrijf om écht de transitie te maken naar een datagedreven organisatie, in plaats van alleen data als hype te gebruiken.

Lees het vervolg op deze blog hier.