Haal waarde uit data: voorkom de Data Push valkuil
De meeste organisaties erkennen het enorme potentieel van het gebruik van data om inzichten te verkrijgen, weloverwogen beslissingen te nemen en een concurrentievoordeel te behalen. Echter, veel organisaties worstelen nog steeds met de adoptie van Data. Clever Republic interviewde Data Scientists bij verschillende bedrijven om te ontdekken wat hen tegenhoudt in het maximaliseren van de waarde die organisaties halen uit data door middel van geavanceerde analytics en artificial intelligence.
We ontdekten een veelvoorkomende valkuil waar veel organisaties tegenaan lopen: de slechte afstemming tussen hun data science teams en de business. Deze slechte afstemming leidt vaak tot een fenomeen dat we ‘Data Push’ noemen, waarbij data scientists moeite hebben om de specifieke behoeften van de business te begrijpen en hun werk uiteindelijk opleveren aan medewerkers die onvoorbereid of ongeïnteresseerd zijn. In deze blogpost verkennen we de uitdagingen van de ‘Data Push’-aanpak en bespreken we het belang van Data Intelligence als oplossing.
Het Raadspel
Een van de belangrijkste redenen voor de Data Push valkuil is een gebrek aan communicatie en samenwerking tussen het data science team en medewerkers op andere afdelingen. Werknemers weten vaak niet hoe data science hun werk ten goede kan komen, wat leidt tot een aanzienlijke kloof in begrip en verwachtingen. Het gevolg is dat medewerkers niet actief use cases voorstellen aan data scientists, of use cases voorstellen met weinig waarde. Dit maakt het moeilijk voor het data science team om hun inspanningen af te stemmen op de specifieke behoeften van de business. Een data scientist vertelde ons:
“Ze werpen analyseproblemen op in plaats van voorspellingsproblemen. Ze willen gewoon simpele feiten hebben die ze kunnen gebruiken in hun presentaties. Daar zijn wij, als data scientists, niet voor aangenomen. Dus we hopen dat er een echte data science opdracht is, maar uiteindelijk bloeden zulke projecten vaak langzaam dood.”
Data scientists voelen zich misschien niet gehoord en onvoldoende benut. Bij gebrek aan duidelijke use cases van afdelingen moeten data scientists maar raden wat de business nodig heeft. Ze vertrouwen op hun expertise en aannames, die niet altijd overeenkomen met de werkelijke behoeften van de organisatie. Een andere data scientist legde uit:
“In ons geval creëren we meestal ons eigen werk. We proberen zelf een use case te bedenken, ook al zijn we niet degenen die de dagelijkse werkzaamheden uitvoeren. Dit maakt het moeilijk om uit te zoeken wat er verbeterd kan worden. Maar ja, dan bedenken we gewoon iets, of proberen we zelf op onderzoek uit te gaan om use cases te vinden.”
De valkuilen van Data Push
Wanneer data scientists hun werk opleveren aan de business zonder duidelijk inzicht in hun behoeften, kunnen er verschillende problemen ontstaan:
Relevantie: Het werk van data scientists richt zich mogelijk niet op de directe uitdagingen of kansen van de business. Dit maakt het moeilijk voor medewerkers om de waarde en relevantie te zien in de inzichten of oplossingen die worden geboden.
Weerstand: Medewerkers kunnen zich verzetten tegen een data-gedreven aanpak als ze zich niet betrokken voelen bij het besluitvormingsproces. Gebrek aan begrip en betrokkenheid kan leiden tot wantrouwen en onwil om te veranderen.
Inefficiëntie: Zonder input van de operationele kant kunnen data scientists veel tijd en moeite besteden aan projecten die niet in lijn liggen met de prioriteiten van de organisatie of een beperkte impact hebben. Dit leidt tot verspilling van middelen en gemiste kansen.
Data Push voorkomen met Data Intelligence
Om de negatieve gevolgen van Data Push te voorkomen, moeten organisaties prioriteit geven aan Data Intelligence. Data Intelligence omvat het verbinden van data, policies, processen, technologie en mensen om de beschikbaarheid, integriteit en bruikbaarheid van data te garanderen. Door effectieve Data Intelligence-praktijken te implementeren, kunnen organisaties frustraties en verspilling van middelen voorkomen. Bovendien kunnen ze de kloof overbruggen tussen data science en operations:
- Samenwerking en Communicatie: Zet kanalen op voor regelmatige communicatie en samenwerking tussen data scientists en medewerkers van verschillende afdelingen. Dit zorgt voor een beter begrip van de behoeften van de business en moedigt medewerkers aan om use cases voor te stellen die profijt hebben van data science.
- Use Case Identificatie: Moedig werknemers aan om gebieden te identificeren waar data-driven inzichten of oplossingen een significante impact kunnen hebben op hun werk. Deze proactieve aanpak stelt medewerkers in staat om actief deel te nemen aan het data science-proces en zorgt ervoor dat projecten aansluiten bij de werkelijke behoeften van de business.
- Prioritering en Toewijzing van Middelen: Implementeer een transparant prioriteringsproces voor data science-projecten. Dit zorgt ervoor dat middelen worden toegewezen aan initiatieven die het grootste potentieel hebben om waarde te creëren en te voldoen aan de strategische doelstellingen van de organisatie.
- Voortdurend Leren en Educatie: Organiseer trainingssessies en workshops om werknemers te informeren over de potentiële toepassingen van data science in hun respectieve domeinen. Hierdoor begrijpen ze hoe data science kan helpen in hun werk. Het stimuleert ook een data-gedreven mentaliteit in de hele organisatie.
De valkuil van Data Push kan een belangrijk obstakel vormen voor organisaties die de kracht van data willen benutten. Maar door Data Intelligence-praktijken prioriteit te geven, kunnen organisaties de kloof overbruggen. Clever Republic helpt organisaties om meer Data Intelligent te worden. Met ons samenwerken of gewoon ideeën uitwisselen? Neem gerust contact met ons op en plan een (virtueel) gesprek in!
Veelgestelde vragen:
Data Push treedt op wanneer er binnen een organisatie een slechte afstemming is tussen het datateam en de business. Deze slechte afstemming leidt vaak tot een fenomeen dat we 'Data Push' noemen, waarbij data scientists moeite hebben om de specifieke behoeften van de business te begrijpen en hun werk uiteindelijk opleveren aan medewerkers die onvoorbereid of ongeïnteresseerd zijn.
Relevantie, weerstand en inefficiëntie kunnen ontstaan als gevolg van Data Push.
- Samenwerking & Communicatie
- Use Case identificatie
- Prioritering en Toewijzing van Middelen
- Voortdurend Leren en Educatie
