Accountability, van meten is weten naar weten is meten

5 februari 2018

Artikel geschreven door Jeanine Schoonemann en Simon

Veranderingen in het vakgebied van data-analyse volgen elkaar steeds sneller op. Het is steeds moeilijker te bepalen welke veranderingen de aandacht waard zijn. Is het een vluchtige hype die snel weer over waait of is het toekomstbestendig en moet je hierin meegaan? We hebben je al eerder een inleiding gegeven in de trends en nu helpen we je verder met een reeks van vier blogs over privacy, accountability, (data) strategie en de veranderende rol van analisten. In deze blog: accountability; weten is meten.

Dankzij de digitalisering is het mogelijk om steeds meer te meten, iets wat de meeste bedrijven dan ook zeer enthousiast aan het doen zijn. Wie weet er tegenwoordig immers niet hoeveel unieke bezoekers er op zijn website zijn en wat het sentiment over zijn merk op Twitter is? Dankzij al deze mogelijkheden om te meten wordt er ook steeds meer gevraagd naar cijfers. Men komt niet meer weg met “Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don’t know which half.”

Meten is weten, toch? Dus als we maar zoveel mogelijk alles gaan meten, dan zullen we ook steeds meer weten… Nou, er zit hier nog een klein addertje onder het gras, om van informatie naar inzicht te gaan is het namelijk cruciaal dat we gegevens aan elkaar kunnen verbinden en dit is iets wat vaak niet kan of misschien zelfs niet eens mag. Zo meten we dus wel heel veel meer, maar weten we eigenlijk helemaal niet zoveel meer.

Daarnaast schuilt er ook nog altijd het gevaar van pseudo-inzichten door al deze fanatieke dataverzameling. Een extreem en grappig voorbeeld hiervan wordt gegeven door Tyler Vigen, die een website heeft gemaakt met een schat aan zogenoemde spurious correlations. Uiteraard zijn wij er allemaal van overtuigd dat wij zulke fouten niet zullen maken, maar als we een verband vinden dat ons logisch lijkt of mooi past in onze plannen, dan hebben wij, net als ieder ander, toch de neiging deze gemakkelijk voor “de waarheid” aan te nemen.

Kortom, de trend van meten leidt helaas niet altijd tot weten. Als ons doel is om meer te gaan weten, moeten we niet per definitie meer gaan meten, maar juist gerichter. In plaats van meten als startpunt te nemen, zou het startpunt weten moeten zijn. Het begint met wat wil je weten, gevolgd door wat moeten we hiervoor meten en als laatste stap hoe gaan we dit meten. Het principe hier achter is dat je eerst moet weten wat de drivers zijn van je business zodat je dan de vraag kunt stellen: hoe meet je dat.

We zien veel organisaties met deze problematiek worstelen. Hierdoor ontstaat er een wildgroei aan rapportages en dashboards, bedoeld om de sturing te verbeteren, resulterend in meer chaos en minder accountability. Op dit punt zetten wij vaak ons Target-To-Data model in, wat op een eenvoudige en vooral zeer inzichtelijke wijze het verband laat zien tussen doelen, drivers en data.

Contact

Wil je meer weten over dit onderwerp? Neem dan contact op met Jeanine Schoonemann of Simon via onderstaande contactgegevens.

Jeanine Schoonemann, Senior Consultant

+31 6 55 89 75 12

j.schoonemann@cmotions.nl

Laatste nieuws

Privacy, waar gaat het heen?

31 augustus 2017

In ons vakgebied van data analyse zien we de veranderingen elkaar steeds sneller opvolgen. Het... lees meer

Data als strategie; het ontstaan van de CAO

22 mei 2017

Veranderingen in het vakgebied van data-analyse volgen elkaar steeds sneller op. Het is steeds moeilijker... lees meer

Vier trends die je niet mag missen!

29 september 2016

In ons vakgebied van data analyse zien we de veranderingen elkaar steeds sneller opvolgen. De... lees meer

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief

Mis nooit meer iets op het gebied van advanced analytics, data science en de toepassing daarvan binnen organisaties!