Mail ons

Overzicht

Tussen data-dummie en data-savvy: de datagedreven consultant

Blogpost 20 Feb 2019

Externe consultants spelen een belangrijke rol bij de toepassing van data science, o.a. bij het verankeren van datagedreven manieren van werken in de bedrijfscultuur. Consultants van vandaag moeten steeds meer in staat zijn om organisatiedata te vertalen en te gebruiken in hun advies en/of aanpak. Marguerithe de Man, programmamanager van ons Consulting Program & Community, vond het tijd worden dat zij het goede voorbeeld geeft door meer “data-savvy” te worden.

‘Wat Als ik het nu allemaal niet snap? Als ik niet meekan?’: gevoelens die ik niet vaak heb. En ik weet niet zo goed wat maakt dat ik nu steeds denk: Waar ben ik aan begonnen! Omdat ik echt oprecht geloof dat we als consultants meer kunnen en moeten met data, terwijl we misschien allemaal wel een beetje  bang zijn voor dat onbekende terrein, deel ik deze week mijn ervaringen. Wat ze ook mogen zijn!

Het belang van data in besluitvorming

Data, big data, patronen in data, werkprocessen en werkpraktijken die veranderen onder invloed van het gebruik van data, zorgen dat je als consultant meer doet met data: het zijn thema’s die van belang zijn voor consultants in de informatiesamenleving. Dataficeren is een van de ‘bollen’ van het Consulting Program & Community trendpentagram (zie hieronder). Ik snap dat een belangrijke focus is, maar tegelijkertijd heb ik nog geen antwoord op wat dan de capabilities van consultants moeten zijn om deze ‘bol’ te kunnen invullen.

Figuur 1: CP&C trendpentagram

Consultants hoeven ook niet allemaal Data Scientist te zijn. Ieder draagt het meeste bij vanuit zijn of haar specialisatie. We moeten echter wel kunnen samenwerken met anderen in de organisatie en vragen kunnen stellen aan de Data Scientist. Anders weet je niet wat mogelijk is en wat zinvol kan zijn voor de klus die jij er te klaren hebt. Je hebt als consultant dus een nieuw expertisedomein onder de knie te krijgen. Net zoals je basiskennis hebt op het gebied van financiën of HRM, als dat niet je eigen functionele specialisatie is, moet je enige basiskennis op vlak van Data Science hebben.

Al bij de start van CP&C droomde ik van een seminar Data Science, maar waar te beginnen? Ik begon met het bestellen van ‘Data Science for Dummies’. Ondanks de titel raakte ik al compleet de weg kwijt in hoofdstuk 3! Ik realiseerde al snel dat dit boek me niet ging helpen te doorgronden wat de kern is voor alle consultants in de informatiesamenleving. Ik keek naar een van de Moocs over Data Science en ook die zagen er heftig uit. De zoektocht naar mogelijke opleidingen bracht me bij een serie supergespecialiseerde opleidingen. Werken met Hadoop, Python, R:  zeer korte generieke programma’s of juist intensieve programma’s om echt Data Scientist te worden, totdat ik een vijfdaagse vond waar ik me overmoedig voor inschreef.

Citizen Data Scientist

De eerste dag gaf de ‘juf’ aantal een voorbeelden uit haar werkpraktijk waaruit bleek dat zij als Data Scientist enorm veel profijt kan hebben bij een consultant die snapt wat Data Science is en wat een Data Scientist doet. Data Science bevindt zich namelijk op het snijvlak van businesskennis, advanced analytics en programmeerkennis. En op dat kruispunt bewandelt de Data Scientist vaak zijn eigen pad. Hij of zij is, om het maar even plat te maken, lekker aan het spelen met databronnen, het maken van query’s en bouwen van modellen. Vragen van de business of communicatie met de business worden dan ervaren als verstoringen van de “flow” en de aandachtspanne die nodig is om het ‘eigen werk’ goed te doen. Zij hebben dus iemand nodig die de juiste vragen kan stellen en die de  gevonden resultaten op de juiste manier, in actionable results, met de business kan delen zodat er waarde mee gecreëerd kan worden.

Wanneer we het gaan hebben over het tekort aan Data Scientists, word ik even heel blij. Om dat tekort op te vangen, is er een profiel aan het ontstaan dat de Citizen Data Scientist genoemd wordt. In de meeste organisaties lopen wel al mensen rond die nieuwsgierig zijn en vastberaden om onderzoek te doen om situaties in de organisatie te verbeteren. Ze zijn het zat om steeds naar dezelfde rapporten te kijken en willen toegang tot de data om nieuwe antwoorden te kunnen vinden. Citizen Data Scientists zijn geen ondergekwalificeerde Data Scientists, maar mensen die gebruiksvriendelijke grafische software gebruiken en met businesskennis en ervaring op onderzoek uitgaan. Dat doen ze niet omdat het hun taak is om te analyseren, maar om data-analyse te kunnen inzetten als tool. Omdat niet elke organisatie over een Data Scientist kan beschikken, moeten volgens mij alle consultants Citizen Data Scientist zijn.

Zonder tools kom je nergens

Bij Sioo werken onze deelnemers in professionaliseringsprogramma’s bijna altijd met hun eigen vraagstukken. Je brengt je eigen klussen verder. De aangeboden stof wordt daardoor betekenisvol. Er valt natuurlijk wel eens iets ‘van tafel’ dat een deelnemer op dat moment geen plaats kan geven. In de praktijk valt dat echter, soms maanden of jaren later, vaak alsnog op zijn plek. Ik ben dan ook op zoek naar hoe ik met data kan spelen aan de hand van een eigen onderzoeksvraag. Welke data heb ik dan nodig? Hoe moet ik ze weergeven? Welke formules moet ik gebruiken? Wat voor visualisaties maak ik dan? Door er mee aan de slag te gaan, ga je het vanzelf beter snappen en het liefst doe je dat vanaf het eerste moment op basis van je eigen organisatiedata en met behulp van goede en gebruiksvriendelijke software.

Figuur 2: Consultancymatch op basis van datakennis

Als ik dan zeer schematisch kijk naar het speelveld als het gaat om het gebruik van data in organisatieveranderingsprocessen, dan zie ik de simpele ‘adviseurs-patatsnijder’ in de afbeelding hierboven voor me.

  • Organisaties met dataspecialisten & consultancybedrijven met dataspecialisten
    Er is een aantal grote consultancybedrijven met gespecialiseerde data-afdelingen, die bij klanten hebben met eigen dataspecialisten in dienst. Dan komt het wel goed met het gebruik van data in het veranderingsproces, lijkt me.
  • Organisaties zonder dataspecialisten & consultancybedrijven met dataspecialisten  
    Diezelfde consultancybedrijven kunnen ook bij bedrijven over de vloer komen die over data beschikken, maar die geen datastrategie en dataspecialisten hebben en waar alle data verspreid over de organisatie is.
  • Organisaties met dataspecialisten & consultants met/zonder datakennis
    Aan de andere kant van het spectrum staan de kleine bureaus en de ZZP’ers. Daar spelen twee factoren mee. Ten eerste de attitude, kennis en kunde op datagebied en ten tweede de tooling. Als de desbetreffende consultant niets met dataficeren heeft, dan is het nog maar de vraag of de, op zich wel beschikbare, data uit het bedrijf met dataspecialisten meegenomen wordt in het organisatieveranderingsproces. Die bal ligt dan bij de organisatie. Heeft die consultant wel iets met dataficeren en heeft hij kennis en kunde maar geen tooling, dan kan deze consultant zorgen dat de dataspecialisten op basis van de, voor het veranderingsproces, relevante vragen aan het werk kunnen, zodat hun uitkomsten ingebracht kunnen worden in het proces. Het ontbreken van tooling is geen probleem, het ontbreken van kennis wel.
  • Organisaties zonder dataspecialisten & consultants met/zonder datakennis
    Komt een consultant van die kant van het spectrum bij een organisatie zonder datastrategie en dataspecialisten EN heeft hij niets met dataficeren, dan zal het traject vooral ingezet worden op houtje-touwtje-informatie, opvattingen en meningen. Heeft hij wel iets met dataficeren, bezit hij de kennis, kunde en tools, dan kan deze consultant zelf aan de slag. De uitkomst zal stukken minder zijn dan als je er een grote firma op los laat, maar zal zeker meerwaarde bieden in het veranderingsproces omdat er toch een (data)beeld ontstaat. Heeft die consultant echter niet de beschikking over een tool dan wordt de situatie lastig.

Consulting in de informatiesamenleving

In de onderzoeken die wij als Sioo doen, proberen we quick & clean te werken. Niet quick & dirty, want dat helpt uiteindelijk niemand verder. Maar Data Scientists werken stap voor stap, van grof naar fijn en waken ervoor om stappen over te slaan. Als je als consultant wilt samenwerken met Data Scientists is dat dus belangrijk om te weten. Elke beroepsgroep waar je als consultant mee samenwerkt heeft zo zijn eigen habitus. Dat weten we inmiddels ook door het samenwerken met de financiële mensen, die met een juridische achtergrond, de kwaliteitscontroleurs etc.

Als consultant kan je dus niet zomaar een vraag stellen aan een Data Scientist in de trant van ‘zoek even voor me uit of …’ Ik voorzie een spervuur aan vragen om exact te weten waarnaar gezocht moet worden. En grote kans dat het antwoord dat je krijgt veel genuanceerder, nauwkeuriger  en uitgebreider is dan waar je op hoopte. Er zijn immers zoveel opties om je data opnieuw mee te gaan vergelijken. Waar ik eerst vooral het doel had om te weten hoe je je vraag aan Data Scientist precies moet stellen, ben ik nu nog meer geïnteresseerd in wat de gebruiksaanwijzing van die Data Scientist in bredere zin is om productieve samenwerkingen tot stand te brengen. Daarvoor moeten wij als consultants ook een eerste stap zetten.

Ben jij klaar voor de volgende stap? Ontdek onze 3-daagse workshop ‘Data Science voor consultants en veranderaars’ of ons CP&C-kernprogramma ‘Consulting in de informatiesamenleving’ en maak jouw aanpak datagedreven en onderscheidend!

Externe consultants spelen een belangrijke rol bij de toepassing van data science, o.a. bij het verankeren van datagedreven manieren van werken in de bedrijfscultuur. Consultants van vandaag moeten steeds meer in staat zijn om organisatiedata te vertalen en te gebruiken in hun advies en/of aanpak. Marguerithe de Man, programmamanager van ons Consulting Program & Community, vond het tijd worden dat zij het goede voorbeeld geeft door meer “data-savvy” te worden.

‘Wat Als ik het nu allemaal niet snap? Als ik niet meekan?’: gevoelens die ik niet vaak heb. En ik weet niet zo goed wat maakt dat ik nu steeds denk: Waar ben ik aan begonnen! Omdat ik echt oprecht geloof dat we als consultants meer kunnen en moeten met data, terwijl we misschien allemaal wel een beetje  bang zijn voor dat onbekende terrein, deel ik deze week mijn ervaringen. Wat ze ook mogen zijn!

Het belang van data in besluitvorming

Data, big data, patronen in data, werkprocessen en werkpraktijken die veranderen onder invloed van het gebruik van data, zorgen dat je als consultant meer doet met data: het zijn thema’s die van belang zijn voor consultants in de informatiesamenleving. Dataficeren is een van de ‘bollen’ van het Consulting Program & Community trendpentagram (zie hieronder). Ik snap dat een belangrijke focus is, maar tegelijkertijd heb ik nog geen antwoord op wat dan de capabilities van consultants moeten zijn om deze ‘bol’ te kunnen invullen.

Figuur 1: CP&C trendpentagram

Consultants hoeven ook niet allemaal Data Scientist te zijn. Ieder draagt het meeste bij vanuit zijn of haar specialisatie. We moeten echter wel kunnen samenwerken met anderen in de organisatie en vragen kunnen stellen aan de Data Scientist. Anders weet je niet wat mogelijk is en wat zinvol kan zijn voor de klus die jij er te klaren hebt. Je hebt als consultant dus een nieuw expertisedomein onder de knie te krijgen. Net zoals je basiskennis hebt op het gebied van financiën of HRM, als dat niet je eigen functionele specialisatie is, moet je enige basiskennis op vlak van Data Science hebben.

Al bij de start van CP&C droomde ik van een seminar Data Science, maar waar te beginnen? Ik begon met het bestellen van ‘Data Science for Dummies’. Ondanks de titel raakte ik al compleet de weg kwijt in hoofdstuk 3! Ik realiseerde al snel dat dit boek me niet ging helpen te doorgronden wat de kern is voor alle consultants in de informatiesamenleving. Ik keek naar een van de Moocs over Data Science en ook die zagen er heftig uit. De zoektocht naar mogelijke opleidingen bracht me bij een serie supergespecialiseerde opleidingen. Werken met Hadoop, Python, R:  zeer korte generieke programma’s of juist intensieve programma’s om echt Data Scientist te worden, totdat ik een vijfdaagse vond waar ik me overmoedig voor inschreef.

Citizen Data Scientist

De eerste dag gaf de ‘juf’ aantal een voorbeelden uit haar werkpraktijk waaruit bleek dat zij als Data Scientist enorm veel profijt kan hebben bij een consultant die snapt wat Data Science is en wat een Data Scientist doet. Data Science bevindt zich namelijk op het snijvlak van businesskennis, advanced analytics en programmeerkennis. En op dat kruispunt bewandelt de Data Scientist vaak zijn eigen pad. Hij of zij is, om het maar even plat te maken, lekker aan het spelen met databronnen, het maken van query’s en bouwen van modellen. Vragen van de business of communicatie met de business worden dan ervaren als verstoringen van de “flow” en de aandachtspanne die nodig is om het ‘eigen werk’ goed te doen. Zij hebben dus iemand nodig die de juiste vragen kan stellen en die de  gevonden resultaten op de juiste manier, in actionable results, met de business kan delen zodat er waarde mee gecreëerd kan worden.

Wanneer we het gaan hebben over het tekort aan Data Scientists, word ik even heel blij. Om dat tekort op te vangen, is er een profiel aan het ontstaan dat de Citizen Data Scientist genoemd wordt. In de meeste organisaties lopen wel al mensen rond die nieuwsgierig zijn en vastberaden om onderzoek te doen om situaties in de organisatie te verbeteren. Ze zijn het zat om steeds naar dezelfde rapporten te kijken en willen toegang tot de data om nieuwe antwoorden te kunnen vinden. Citizen Data Scientists zijn geen ondergekwalificeerde Data Scientists, maar mensen die gebruiksvriendelijke grafische software gebruiken en met businesskennis en ervaring op onderzoek uitgaan. Dat doen ze niet omdat het hun taak is om te analyseren, maar om data-analyse te kunnen inzetten als tool. Omdat niet elke organisatie over een Data Scientist kan beschikken, moeten volgens mij alle consultants Citizen Data Scientist zijn.

Zonder tools kom je nergens

Bij Sioo werken onze deelnemers in professionaliseringsprogramma’s bijna altijd met hun eigen vraagstukken. Je brengt je eigen klussen verder. De aangeboden stof wordt daardoor betekenisvol. Er valt natuurlijk wel eens iets ‘van tafel’ dat een deelnemer op dat moment geen plaats kan geven. In de praktijk valt dat echter, soms maanden of jaren later, vaak alsnog op zijn plek. Ik ben dan ook op zoek naar hoe ik met data kan spelen aan de hand van een eigen onderzoeksvraag. Welke data heb ik dan nodig? Hoe moet ik ze weergeven? Welke formules moet ik gebruiken? Wat voor visualisaties maak ik dan? Door er mee aan de slag te gaan, ga je het vanzelf beter snappen en het liefst doe je dat vanaf het eerste moment op basis van je eigen organisatiedata en met behulp van goede en gebruiksvriendelijke software.

Figuur 2: Consultancymatch op basis van datakennis

Als ik dan zeer schematisch kijk naar het speelveld als het gaat om het gebruik van data in organisatieveranderingsprocessen, dan zie ik de simpele ‘adviseurs-patatsnijder’ in de afbeelding hierboven voor me.

  • Organisaties met dataspecialisten & consultancybedrijven met dataspecialisten
    Er is een aantal grote consultancybedrijven met gespecialiseerde data-afdelingen, die bij klanten hebben met eigen dataspecialisten in dienst. Dan komt het wel goed met het gebruik van data in het veranderingsproces, lijkt me.
  • Organisaties zonder dataspecialisten & consultancybedrijven met dataspecialisten  
    Diezelfde consultancybedrijven kunnen ook bij bedrijven over de vloer komen die over data beschikken, maar die geen datastrategie en dataspecialisten hebben en waar alle data verspreid over de organisatie is.
  • Organisaties met dataspecialisten & consultants met/zonder datakennis
    Aan de andere kant van het spectrum staan de kleine bureaus en de ZZP’ers. Daar spelen twee factoren mee. Ten eerste de attitude, kennis en kunde op datagebied en ten tweede de tooling. Als de desbetreffende consultant niets met dataficeren heeft, dan is het nog maar de vraag of de, op zich wel beschikbare, data uit het bedrijf met dataspecialisten meegenomen wordt in het organisatieveranderingsproces. Die bal ligt dan bij de organisatie. Heeft die consultant wel iets met dataficeren en heeft hij kennis en kunde maar geen tooling, dan kan deze consultant zorgen dat de dataspecialisten op basis van de, voor het veranderingsproces, relevante vragen aan het werk kunnen, zodat hun uitkomsten ingebracht kunnen worden in het proces. Het ontbreken van tooling is geen probleem, het ontbreken van kennis wel.
  • Organisaties zonder dataspecialisten & consultants met/zonder datakennis
    Komt een consultant van die kant van het spectrum bij een organisatie zonder datastrategie en dataspecialisten EN heeft hij niets met dataficeren, dan zal het traject vooral ingezet worden op houtje-touwtje-informatie, opvattingen en meningen. Heeft hij wel iets met dataficeren, bezit hij de kennis, kunde en tools, dan kan deze consultant zelf aan de slag. De uitkomst zal stukken minder zijn dan als je er een grote firma op los laat, maar zal zeker meerwaarde bieden in het veranderingsproces omdat er toch een (data)beeld ontstaat. Heeft die consultant echter niet de beschikking over een tool dan wordt de situatie lastig.

Consulting in de informatiesamenleving

In de onderzoeken die wij als Sioo doen, proberen we quick & clean te werken. Niet quick & dirty, want dat helpt uiteindelijk niemand verder. Maar Data Scientists werken stap voor stap, van grof naar fijn en waken ervoor om stappen over te slaan. Als je als consultant wilt samenwerken met Data Scientists is dat dus belangrijk om te weten. Elke beroepsgroep waar je als consultant mee samenwerkt heeft zo zijn eigen habitus. Dat weten we inmiddels ook door het samenwerken met de financiële mensen, die met een juridische achtergrond, de kwaliteitscontroleurs etc.

Als consultant kan je dus niet zomaar een vraag stellen aan een Data Scientist in de trant van ‘zoek even voor me uit of …’ Ik voorzie een spervuur aan vragen om exact te weten waarnaar gezocht moet worden. En grote kans dat het antwoord dat je krijgt veel genuanceerder, nauwkeuriger  en uitgebreider is dan waar je op hoopte. Er zijn immers zoveel opties om je data opnieuw mee te gaan vergelijken. Waar ik eerst vooral het doel had om te weten hoe je je vraag aan Data Scientist precies moet stellen, ben ik nu nog meer geïnteresseerd in wat de gebruiksaanwijzing van die Data Scientist in bredere zin is om productieve samenwerkingen tot stand te brengen. Daarvoor moeten wij als consultants ook een eerste stap zetten.

Ben jij klaar voor de volgende stap? Ontdek onze 3-daagse workshop ‘Data Science voor consultants en veranderaars’ of ons CP&C-kernprogramma ‘Consulting in de informatiesamenleving’ en maak jouw aanpak datagedreven en onderscheidend!