>_ DataKwartet
Je kunt data niet even fiksen.
Het probleem zie ik bij veel organisaties.
Business en IT lopen langzaam uit elkaar. Dashboards spreken elkaar tegen. Mensen vertrouwen de cijfers niet helemaal en belangrijke beslissingen worden daarom toch maar genomen op ervaring en onderbuikgevoel.
De voor de hand liggende conclusie is dan:
De data moet op orde.
En vlak daarachteraan komt vaak:
IT gaat dat regelen.
Alleen werkt het volgens mij niet zo.
Natuurlijk heb je techniek nodig. Een goede data-architectuur, duidelijke modellen, betrouwbare integraties en passende hulpmiddelen zijn allemaal belangrijk. Maar slechte data ontstaat zelden zomaar diep in een database.
Data ontstaat in processen.
En in die processen zitten mensen.
Als je de kwaliteit van data wilt verbeteren, moet er daarom ook iets veranderen in de manier waarop mensen werken, afspraken maken en omgaan met de informatie die zij vastleggen.
Nog een presentatie?
Bij een overheidsorganisatie werkte ik in een klein team aan precies dit vraagstuk. Drie collega’s hielden zich vanuit IT bezig met data-architectuur, onderliggende datastructuren, datagovernance en de benodigde hulpmiddelen.
Ik vertegenwoordigde de businesskant en begon met het opstellen van conceptuele modellen.
Daarbij moest ik vaak dezelfde vraag beantwoorden:
Waarom doen we dit eigenlijk?
Het antwoord daarop kun je uitleggen met modellen, presentaties en trainingen. Maar daarmee heb je nog niet automatisch een organisatie die anders gaat werken.
Mensen hebben hun gewone werk te doen. Agenda’s zitten vol. Je kunt niet iedereen verplicht op cursus sturen. En het benodigde budget voor een uitgebreid programma was er niet.
Dus dacht ik:
Kan dit niet anders?
Vier kaarten graag.
Zo ontstond het idee voor een datakwartet.
Geen dik handboek over datamanagement. Geen verplichte training. Geen zaal vol mensen die naar de volgende PowerPoint kijken.
Gewoon een spel dat tijdens de lunch op tafel kan komen.
Ieder kwartet behandelt een onderdeel van het datalandschap. Zo gaat één serie over datakwaliteit, met kaarten over nauwkeurigheid, compleetheid, consistentie en data opschonen. Een ander kwartet gaat over datagovernance, met onderwerpen als stewardship, eigenaarschap en databeleid. Ook architectuur, datamodellering, beveiliging, integratie, analytics en AI hebben een plaats in het spel.
Op iedere kaart staat niet alleen een term, maar ook een korte uitleg en een illustratie.
Daardoor ben je tijdens het spelen ongemerkt bezig met vragen als:
- Waarom is eigenaarschap van data nodig?
- Wat is het verschil tussen een conceptueel en een fysiek datamodel?
- Wanneer is data eigenlijk compleet?
- Waarom lossen we inconsistenties niet op met nóg een dashboard?
Het spelletje is daarmee eigenlijk een smoes.
Het echte doel is het gesprek dat tijdens het spelen ontstaat.
Een compleet datalandschap op tafel
Dat is voor mij de kracht van het kwartet.
Een onderwerp als data wordt binnen organisaties vaak opgeknipt. De architect kijkt naar architectuur, de ontwikkelaar naar systemen, de privacyfunctionaris naar regelgeving en het management naar dashboards.
Maar uiteindelijk horen die onderwerpen bij elkaar.
Tijdens het kwartetten wordt die samenhang letterlijk zichtbaar. Je kunt een kaart over datavisualisatie niet los zien van datakwaliteit. Een technisch platform lost geen onduidelijk eigenaarschap op. En een conceptueel model heeft weinig waarde als business en IT er verschillende werkelijkheden in herkennen.
Je hoeft daarvoor niet eerst alle vaktermen uit je hoofd te leren.
Je begint gewoon met spelen.
En werkte het?
De eerlijke versie?
Niet zoals ik had gehoopt.
De organisatie zag uiteindelijk onvoldoende hoe het kwartet kon bijdragen aan de beoogde verandering. Op het laatste moment werd de geplande aanpak gestopt. Er zijn nog wel exemplaren informeel uitgedeeld, maar zonder de introductie en begeleiding die nodig waren om het gesprek echt op gang te brengen.
Dat was teleurstellend.
En tegelijkertijd bevestigde het een belangrijke les: een goed middel zorgt niet vanzelf voor verandering. Ook een creatief idee heeft context, eigenaarschap en iemand die het actief helpt landen nodig.
Het kwartet was dus misschien geen afgerond succesverhaal.
Maar het was wel een serieus antwoord op een serieus probleem.
Want als je wilt dat mensen anders omgaan met data, moet je niet alleen nadenken over wat zij moeten weten.
Je moet ook nadenken over hoe je hen nieuwsgierig krijgt.
En soms heb je daarvoor geen nieuw dashboard nodig.
Maar een stel kwartetten.