Winkelmand

Geen producten in je winkelmand.

Tips & tricks voor een succesvolle datacultuur

In samenwerking met Tableau - Met een datacultuur geef je mensen op de werkvloer inzicht in hoe het bedrijf werkt. Hoe data werkt, wat het betekent en hoe zij ernaar kunnen handelen. Ook B Corporates en non-profit organisaties kunnen voordeel halen uit een datacultuur. Tips en tricks.

Tips & tricks voor een succesvolle datacultuur
Je leest nu: Tips & tricks voor een succesvolle datacultuur

‘Een datacultuur bestaat uit een groep mensen die data gebruiken en de waarde ervan inzien bij het nemen van besluiten. Ze gebruiken data niet omdat het moet, maar omdat ze het leuk vinden.’

Big data mag dan misschien ‘het nieuwe goud’ zijn, maar hoe krijg je je mensen zover dat zij dat ‘goud’ vinden en gaan delven? Hoe overtuig je je medewerkers?

Maak om te beginnen data minder abstract. Door termen als data science en business intelligence ontstaat al gauw de indruk dat data iets is waar je voor doorgeleerd moet hebben. Of zoals Mark Jewett (VP Marketing bij Tableau) het formuleerde: ‘Data is een taal die iedereen kan leren, maar niet iedereen hoeft hem vloeiend te spreken. Niet iedereen hoeft een deskundige te worden, maar de basis van werken met data moet wel bekend zijn, zoals logica en het verschil tussen correlatie en causaal verband.’

3 tips voor een gezonde datacultuur

Een medewerker van Tableau gaf ooit de volgende definitie van een datacultuur: ‘Een datacultuur bestaat uit een groep mensen die data gebruiken en de waarde ervan inzien bij het nemen van besluiten. Ze gebruiken data niet omdat het moet, maar omdat ze het leuk vinden.’
De volgende tips

  1. Maak tijd en ruimte vrij
    Zorg ervoor dat de mensen die met data-analyses werken er tijd en ruimte voor hebben. Het is een aspect dat vaak over het hoofd wordt gezien, maar essentieel is voor een goede implementatie van datacultuur.
    Medewerkers moeten bij elkaar kunnen komen voor overleg en om nieuwe ideeën uit te wisselen. Bijvoorbeeld door een vaste maandelijkse meeting in de agenda te zetten en in ieder geval in een aparte ruimte.
  2. Ontwikkel community leiders
    Elke datacultuur kent drie sleutelrollen: leidinggevenden die het goede voorbeeld geven, individuen die data gebruiken én experts, die de technologie beheersen en bijhouden.
    Dat hoeven geen gecertificeerde data-analisten te zijn, het kunnen net zo goed medewerkers zijn die er plezier in scheppen om met data te werken. Het belangrijkste is dat zij anderen enthousiasmeren door te laten zien wat er met data mogelijk is.
  3. Maak data leuk en herkenbaar
    Je kunt de interesse en het enthousiasme voor het gebruik van data door je medewerkers aanwakkeren door informele bijeenkomsten te houden. Noem het een hackathon of een meeting en laat ervaren gebruikers demonstreren wat de mogelijkheden zijn.

Maak daarbij gebruik van de blauwdruk die Tableau voor je heeft klaar liggen of download de blauwdruk planner (Excel-document).
Maak je al gebruik van Tableau, dan kan je ook kant en klare starters (sjablonen) downloaden voor je sales, marketing en IT teams van bijvoorbeeld Salesforce en LinkedIn Sales Navigator.

Pas op voor valkuilen

Het is een wijdverbreid misverstand om te denken dat data meteen resultaten oplevert. Zeker in het begin, wanneer je organisatie of bedrijf met data-analyses begint te werken, zal er nog wel eens iets mis gaan.

Ook bij de implementatie van een datacultuur geldt: bouw – meet – leer (van je fouten).

  • Voorkom Clubvorming
    Wanneer je eenmaal een community van datagebruikers hebt gevormd, dreigt het gevaar van clubvorming. De data blijft alleen maar in de groep (‘want de rest snapt er toch niets van’) of nog erger: de data is uitsluitend beschikbaar op computers van de communityleden.De data moeten zo breed mogelijk worden gedeeld. De targets die je eventueel gesteld hebt, moeten voor iedereen duidelijk zijn. Niet alleen voor een handjevol insiders.
  • Draag informatie over
    Leidinggevenden moeten niet alleen in staat zijn om het belang van data te benoemen, maar het ook inzichtelijk kunnen maken. Door een training of workshop te volgen kunnen managers leren hoe ze informatie kunnen overdragen aan hun medewerkers.
  • Communiceer een duidelijke visie
    Medewerkers moeten niet de indruk krijgen dat data een ‘nieuw speeltje’ voor de leiding is en dat de rest van het bedrijf er verder niets mee te maken heeft.
    Zorg dat er een overlap ontstaat tussen de doelen van je organisatie en de nieuwe datacultuur. Ga niet meteen nieuwe doelen formuleren. Leg uit hoe analytics bijdragen aan de doelstellingen en waarden die je organisatie heeft.

B Corporates en non-profit instellingen

Uit een onderzoek van Stanford University onder sociale ondernemers bleek dat sociale ondernemingen die van meet af aan de impact van hun werk bijhielden, sneller groeiden.
Zij groeiden sneller omdat ze aan de hand van data konden laten zien dat hun werk succes had. Die data had niet alleen betrekking op de donoren, maar ook op de ontvangers van de donaties.

Het goede nieuws is dat je geen data-wetenschapper hoeft te zijn om een goed data-verhaal te vertellen. Alle organisaties hebben de capaciteit om een datacultuur te creëren, hoe groot of klein ook, data-savvy of niet.
Organisaties kunnen hun datacultuur op ten minste drie manieren verbeteren:

  • Maak onderscheid tussen productie en resultaat
    Een groei in het aantal bezoekers van je website is natuurlijk leuk, maar uiteindelijk draait het om conversie. Het gaat om antwoorden op vragen als: stijgt het aantal donateurs? Neemt het aantal donaties toe?
  • Meet creatief
    Als je wilt dat jouw organisatie daadwerkelijk verschil maakt, dan moet je dat ook aan kunnen tonen.
    Zo onderzocht Data Inside of mensen tijdens het begin van de coronacrisis nog wel goede doelen bleven ondersteunen. Immers, fondsenwervers konden in die periode niet meer langs de deuren gaan.
  • Wees eerlijk met data
    Braven is een Amerikaanse organisatie die studenten uit gezinnen met lage inkomens helpt om te slagen in hun studie en vervolgens een baan te krijgen. Braven wilde weten of de deelnemers aan hun programma net zo goed presteerden als niet-deelnemers. Daarvoor werd een willekeurige groep studenten gevraagd of hun studieresultaten vergeleken mochten worden met de studenten in het programma.

Dit artikel is onderdeel van het dossier ‘Data-analyse’ op mt.nl. Dit dossier wordt mogelijk gemaakt door Tableau. Tableau helpt mensen data te kunnen zien en begrijpen. Tableau helpt iedereen om informatie snel te analyseren, visualiseren en delen. Klanten kunnen met enkele muisklikken dashboards bouwen en analyses uitvoeren.

Lees ook: