Data-analisten hebben de banen voor het oprapen. Dat is logisch, want er wordt zoveel data verzameld door bedrijven, dat er steeds meer mensen nodig zijn om die data te analyseren. Maar heb je hier wel doorgewinterde it'ers voor nodig?
Veel functies hebben door digitalisering steeds meer te maken met data. Dat betekent dat iedere werknemer data moet kunnen lezen en interpreteren. Dit noem ik datageletterdheid, een skill die iedere werknemer kan leren, zolang je dit maar faciliteert. Hierbij deel ik zes tips waarmee iedereen datageletterd kan worden.
Voorwerk
Ik zal niet suggereren dat ieder werknemer helemaal de diepte in kan met ruwe data. Daarom is het voorwerk heel belangrijk. De data waar werknemers mee aan de slag gaan, dient al geprepareerd en opgeschoond te zijn, klaar voor gebruik. Alleen als de kwaliteit van data in orde is, kunnen medewerkers er organisatiebreed mee werken. Met de data die overblijft, kun je ze vervolgens de vrije loop laten.
Selfservice
Selfservice analytics tools maken het voor iedereen mogelijk om data te analyseren. Degenen die ermee aan de slag gaan, hebben weinig tot geen technische achtergrond nodig. Aan de back-end hoeft namelijk niets te gebeuren, dat is allemaal al gedaan door mensen die wel een technische achtergrond hebben. Maar in de front-end is een dergelijke tool heel eenvoudig en intuïtief opgebouwd, waardoor iedereen analyses kan uitvoeren met data. Met een paar simpele muisklikken kun je al veel wijzer worden.
Visualiseer je data
Het is al heel wat dat je medewerkers de analist in zichzelf ontdekken, maar je moet niet te hard van stapel lopen door ze oneindige cijferreeksen, grafieken en tabellen aan te reiken. Het is bewezen dat beelden meer zeggen dan woorden. Het is daarom verstandig om data visueel inzichtelijk te maken. Door de juiste oplossingen te gebruiken die verbanden inzichtelijk maken, zijn de analisten in de dop al een heel eind geholpen.
Verbanden zoeken
Het analyseren van data betekent ook dat je verschillende databronnen met elkaar moet combineren om te kijken of er interessante relaties zijn. Soms schuilen er namelijk onontdekte verbanden in de combinaties van diverse soorten data. Denk bijvoorbeeld aan het combineren van verkeersdata met je eigen klantdata, financiële data, salesdata, et cetera. Hiervoor is enkel een gezonde dosis nieuwsgierigheid nodig. Moedig nieuwsgierigheid aan en laat mensen zoeken in data. Wie zoekt, zal vinden!
Accepteer verandering
Zodra meer medewerkers data gaan gebruiken, zullen er wat veranderingen zijn in je organisatie en de manier van werken. Omarm deze veranderingen! Rollen zullen veranderen en medewerkers krijgen meer verantwoordelijkheid. Het is belangrijk dat iedereen weet hoe met data omgegaan moet worden, vooral op gebied van security. Maak deze veranderingen bespreekbaar. Wees niet bang. Zolang je de cultuur, missie en strategie blijft bewaken, is verandering niets dan positief.
Ruimte voor eigen ideeën
De data-analisten die in je organisatie opstaan, willen nog wel eens een frisse kijk hebben. Zij kijken namelijk met een ander oog naar data dan bijvoorbeeld it’ers. Medewerkers vinden sneller verbanden die dichter bij hun afdeling staan. Een marketingmedewerker zal ook weer andere relaties leggen met data, dan iemand van finance. Ieder mens heeft namelijk zijn eigen ideeën, en dat is een heel mooi fenomeen. Door mensen, data en ideeën te combineren, kunnen er prachtige dingen ontstaan.
Tot zover mijn tips om de data-analist in je medewerkers naar boven te halen. Ik ben benieuwd welke ideeën er ontstaan binnen jouw organisatie.
