Door Gwyneth Ouwehand, Lead consultant smart analystics

Ik geloof dat de sleutel tot goede datagedreven beslissingen ligt in het hebben van datavaardige medewerkers. Om je medewerkers datavaardig te maken kun je ze naar een training sturen, maar daarmee veranker je datavaardigheid niet in je organisatie. Dat lukt wel met een datavaardigheidsprogramma.  Dit is een curriculum voor alle medewerkers van je bedrijf waarin ze deel kunnen nemen aan workshops, trainingen, kennissessies en online trainingen om datavaardig te worden. Ik licht in dit blog toe wat de voorwaarden zijn voor een succesvol datavaardigheidsprogramma en geef een voorbeeld van hoe zo’n curriculum eruit kan zien.

Voorwaarden

Je datavaardigheidsprogramma zou een goed geïntegreerd onderdeel van het bedrijf moeten zijn met voldoende sponsorship op het hoogste niveau. De volgende voorwaarden zijn van belang om het programma succesvol te laten werken:

  • Alle content moet zo specifiek mogelijk zijn gericht op jouw bedrijf, jouw medewerkers en hun werk.
  • Medewerkers werken met hun eigen data, eigen tooling en eigen use cases/problemen.
  • Het geleerde wordt direct onderdeel van het huidige werk door bestaande problemen of vragen te gebruiken als oefenmateriaal.
  • Successen worden gemeten, bijvoorbeeld door bij te houden hoeveel mensen wekelijks gebruik maken van het dataloket, een dashboard of een specifieke tool.

Curriculum

De kennis van en interesse in data verschilt enorm per medewerker. Denk alleen al aan verschillende opleidingsniveaus en leeftijdsverschillen. Het is dan ook zaak om met het curriculum op ieders niveau, aanleg en interesse aan te sluiten. Grofweg kun je 3 niveaus onderscheiden in je curriculum:

  • Niveau 1 – basis: voor medewerkers waarvoor werken met data niet hun dagelijkse werk is en voor managers die data wel belangrijk vinden, maar er zelf nog niet echt mee werken en naar handelen.
  • Niveau 2 – gevorderd: voor medewerkers die zelf dashboards willen maken en data willen analyseren.
  • Niveau 3 – expert: voor medewerkers die zelf voorspellingen willen gaan doen op basis van data en willen begrijpen welke technieken hiervoor beschikbaar zijn.

Voorbeeldcurriculum op niveau 1:

  • Welke ontwikkelingen zijn er op het gebied van data en data-analyse en wat betekenen die voor mijn werk (naar je eigen werk kijken met een databril)?
  • Over welke databronnen beschikken we en hoe kan ik daar gebruik van maken?
  • Welke definities gebruiken we eigenlijk (common ground, community)?
  • Hoe lees ik een grafiek en hoe gebruik ik een dashboard?
  • Hoe vertel ik een verhaal met data?
  • Basisvaardigheden statistiek
  • Ethiek en privacy van data

Voorbeeldcurriculum op niveau 2:

  • Training in specifieke tools denk aan PowerBI, Tableau of iets laagdrempeligs als Geckoboard
  • Combineren van databronnen
  • Dashboarding, hoe maak ik een goed, intuïtief en bruikbaar dashboard?
  • SQL
  • Kritisch naar data kijken, basis statistische methoden

Voorbeeldcurriculum op niveau 3:

  • Welke techniek kan ik het beste gebruiken voor welk probleem?
  • Implementatie van data science modellen
  • Machine learning
  • R, python, Alteryx
  • Analyse van tijdreeksen en voorspellen
  • Geavanceerde statistiek

Bedenk dat meer dan 90% van je medewerkers zal instromen op niveau 1. Elke medewerker die een niveau verder komt, kan zijn collega’s weer een stuk verder helpen en dit zorgt ervoor dat je de data science skills in een heel snel tempo kunt ontwikkelen.

Denk groot, begin klein

Je hoeft niet direct morgen te starten met het opzetten van een complete ‘data-universiteit’. Natuurlijk mag je dromen, maar begin klein. Om te proeven, uit te proberen en te ervaren wat voor jouw bedrijf goed werkt.

Om je een idee te geven:

Elke afdeling kent zo’n jongen of meisje dat zelf aan het hobbyen is geslagen om de twitterfeed van de klanten te koppelen aan data uit het CRM systeem. Iemand die zelf ‘praat’ met de API van Exact of die in zijn vrije tijd een algoritme schrijft om de waarde van cryptocurrency te voorspellen. Stel je voor dat je van iedere afdeling zo’n data scientist in de dop zou nemen en die bij elkaar zou zetten om te leren over machine learning in relatie tot de use cases, databronnen en tooling van je bedrijf. Hoe geweldig zou het zijn als deze jongens en meisjes de problemen van hun eigen afdeling meebrengen en daar zelf met de hulp van ervaren data scientists mee aan de slag gaan? Na twee weken komen ze weer bij elkaar om te delen wat ze gemaakt hebben. Ze zullen van elkaar leren, verbanden zien tussen de afdelingen, gezamenlijke wensen vinden en uiteindelijk hun collega’s op hun eigen afdeling verder helpen. Wat zou dat teweegbrengen denk je?

Aan de slag!

Hoe zou je kunnen starten met het ontwikkelen van datavaardige medewerkers? Door eerst te kijken hoe het ervoor staat in je bedrijf met de datavaardigheid van je medewerkers via een ‘datavaardigheidsscan’ waarmee je in kaart brengt welke kennis en skills aanwezig zijn, bij wie en vooral wat er ontbreekt. Op basis van de uitkomsten identificeer je vervolgens een pilotproject om mee te starten. Een project waarmee je snel resultaat kunt boeken en waar medewerkers elkaar maximaal kunnen versterken. Vervolgens kies je steeds een nieuw project waarmee je je curriculum verder uitbouwt. Zodat de datavaardigheid zich als een olievlek door je organisatie verspreidt!

Meer weten? 

Wil je meer weten over Data Literacy? Sparren over hoe je een datavaardigheidsprogramma opzet in jouw organisatie? Neem dan contact op via info.larenba@axians.com. We helpen je graag!