Veel mensen hebben het digitale normaal beter in de vingers
19 augustus 2021 -
De bestaande digitaliseringstrend heeft door de Covid-19 maatregelen nog een extra versnelling gekregen. Voorbeelden van deze ontwikkeling zijn het aannemen van mensen, digitale zorgdiensten, online lesgeven en niet te vergeten de virtuele teamuitjes, diners en bierproeverijen. We verwachten dan ook dat mensen minimaal over basale digitale vaardigheden beschikken, oftewel ‘digitaal comfortabel’ zijn. Maar hoe meet je dat?
Tot maart vorig jaar konden veel mensen in het bedrijfsleven prima functioneren met beperkte digitale kennis. Vaak waren e-mail, whatsapp, een aantal kantoorapplicaties en een CRM-systeem voldoende. Toen door de coronamaatregelen de zakelijke fysieke interactie onmogelijk werd, bleek voor veel mensen de overstap naar een online werkomgeving bijzonder groot. Kijk naar docenten die worstelden met Teams en het aantrekkelijk maken van de digitale lessen, of naar account managers die ineens online social selling moesten gaan bedrijven.
Ruim een jaar later hebben veel mensen het digitale normaal beter in de vingers. De vraag is alleen of ze in staat zijn om structureel te anticiperen op een klimaat waarin steeds meer van ze gevraagd wordt op het gebied van technologie, en in het bijzonder het omgaan met de nog steeds groeiende berg aan data die op hen af komt. Veel datavraagstukken komen (nog steeds) bij dure specialisten terecht waardoor processen vertraging oplopen. En dat is niet nodig. De functioneel verantwoordelijke zou met de juiste gereedschappen de rol van ‘citizen data scientist’ in kunnen vullen en in staat moeten zijn om deze data zelf te analyseren en presenteren. Ook dit verstaan we namelijk onder ‘digitaal comfortabel’.
Kennis op peil houden
Veel organisaties hebben geen goed beeld van hoe ‘digitaal comfortabel’ hun werknemers zijn. Dat zorgt vaak voor een grote uitdaging: managers op alle niveaus moeten hun kennis op peil houden en bekijken hoe technologie hun sector raakt. Aan hun vervolgens de taak het team uit te dagen om nieuwe mogelijkheden te verkennen.
Het is een gegeven dat software, ook op het gebied van data-analyse, steeds laagdrempeliger wordt. We kunnen het vergelijken met de kledingindustrie. Honderd jaar geleden was een pak nog een luxe artikel dat speciaal voor jou werd gemaakt door de tailleur. De industrialisering zorgde ervoor dat er in grotere aantallen tegelijk geproduceerd kon worden. Dit leidde tot de opkomst van de zogenaamde ‘confectiekleding’ en zorgde ervoor dat de aanschafdrempel voor kleding aanzienlijk daalde. Iets vergelijkbaars gebeurt momenteel bij data analytics, waardoor mensen met weinig technologische achtergrond in staat zijn om data te analyseren en te interpreteren. Dit is een positieve tendens, want deze ontwikkeling kan beslissingsprocessen aanzienlijk versnellen.
Een zekere basiskennis is hierbij uiteraard wel vereist. Hiervoor zijn verschillende online cursussen en trainingen beschikbaar, zoals de Nationale Ai-cursus van initiatiefnemer Jim Stolze en de Data Literacy Essentials training van SAS. Het volgen van deze cursussen neemt even wat tijd in beslag, maar betaalt zich dubbel en dwars terug. Dat geldt niet alleen voor de manager, maar ook voor zijn team. Tijdens zo’n cursus doe je de noodzakelijke basiskennis op, waardoor er binnen teams inhoudelijk besproken kan worden welke projecten teamleden zelf op kunnen pakken, en welke beter overgelaten kunnen worden aan de experts: de data scientists.
Veterstrikdiploma
Ook kan goede data in combinatie met gebrekkige analyse desastreus uitpakken. Het is mogelijk om verbanden te suggereren, die in werkelijkheid niet bestaan. Dan bestaat er wel een correlatie tussen de gepresenteerde data, maar is er geen causaliteit. De website Tylervigen's Spurious correlations illustreert dit perfect.
Waar sommige basisscholen programmeren al in het lespakket hebben opgenomen, is het aan te raden om kinderen vanaf jonge leeftijd ook bij te brengen hoe ze kunnen omgaan met data binnen een bepaalde context. Met programma’s als SAS Datafly kan dit op een speelse manier worden opgenomen in een lesprogramma.
Een aantal hogescholen nemen statistiek, analytics en soms al Artificial Intelligence al mee in het onderwijsprogramma, al zie je dat vooral nog bij de ‘usual suspects’ Informatica, (Technische) Bedrijfskunde of Finance. De beschikbaarheid van eenvoudig te gebruiken visuele data & analyse tools, met bijbehorend lesmateriaal, zorgt er gelukkig voor dat deze vaardigheden aan een veel bredere doelgroep kunnen worden aangeboden.
Samenvattend; data en data analytics zullen in de toekomst voor veel kenniswerkers tot de basiskennis gaan behoren. Organisaties moeten daarom de digitale vaardigheden van hun personeel in kaart brengen en bepalen waar ze ‘bijgespijkerd’ moeten worden. Daarnaast verdient data analytics binnen alle opleidingen - van lagere school tot aan de universiteit - een plek, om zo tot betere resultaten te komen én resultaten beter te kunnen interpreteren. In feite zou iedereen een digitaal ‘veterstrikdiploma’ moeten halen.
