Waarom dataprojecten mislukken:
de menselijke kant van data-analyse
In organisaties wordt vaak gedacht dat datagedreven werken begint bij tools, dashboards en modellen. Maar wie dagelijks in het werkveld staat, weet dat het echte werk ergens anders begint: bij mensen.
Olaf, Business- en Data Analist bij DBF Experts, heeft jarenlang gewerkt in contexten waar data niet alleen een KPI raakt, maar levens beïnvloedt. Van overstromingsgebieden in Myanmar tot zorgorganisaties in Nederland: overal waar hij komt ziet hij hetzelfde patroon terug. Data levert pas waarde op wanneer iedereen dezelfde taal spreekt, dezelfde verwachtingen deelt en dezelfde realiteit begrijpt.
In dit artikel deelt Olaf een inzicht dat elke organisatie, groot of klein, raakt; datagedreven werken lukt alleen als mensen elkaar eerst begrijpen.
Als data analist bij het Internationale Rode Kruis begeef je je in een complex landschap van stakeholders die met elkaar samenwerken om zo goed mogelijk zorg te kunnen bieden aan na een ramp. In 2023 zat ik zelf in Myanmar nadat zware overstromingen honderden mensen doodde en tienduizenden mensen dakloos maakte.
Op dat moment begint, net zoals bij veel organisaties, de afstemming onderling, het uitspreken van verwachtingen en uiteindelijk de tooling die essentieel zal zijn.
Wat mij daar opnieuw duidelijk werd, is dat data-analyse vrijwel nooit begint bij data. Het begint bij mensen. Lokale vrijwilligers die dagen nauwelijks hebben geslapen, logistieke teams die met modder tot hun knieën proberen distributies te organiseren, beleidsmakers in Genève die inzicht willen in noden en capaciteit. Iedereen heeft andere behoeften, andere urgenties, en daarmee ook een ander beeld van wat “de data” hen kan bieden.
In de eerste dagen na mijn aankomst vroeg een collega me: “Kun je even een dashboard maken dat laat zien waar de meeste schade is en waar hulp het hardst nodig is?” In theorie simpel. Maar wie bepaalt wat “schade” is?
Voor UNICEF is dit schade aan schoolgebouwen, terwijl de lokale overheid juist wil weten hoeveel woningen er beschadigd zijn. Wie heeft die informatie verzameld, hoe betrouwbaar is het en in welke context moet het geïnterpreteerd worden? En vooral: voor wie moet het dashboard nuttig zijn? Voor het lokale team dat ter plekke beslissingen neemt? Of voor het internationale bureau dat fondsen moet alloceren?
Ik heb geleerd dat dit hét moment is waarop een data-analist moet vertragen in plaats van versnellen. Niet meteen bouwen, maar eerst praten. Begrijpen. Doorvragen. Waarom stelt iemand een vraag? Wat probeert diegene écht op te lossen? Welke beslissingen moeten genomen worden, en op welk niveau?
Ook binnen Nederland zie ik de essentie van het stellen van dezelfde vragen terugkomen. Nu ik ook een aantal projecten binnen de zorg heb afgerond, vergelijk ik de samenhang van organisaties tijdens een crisissituatie met een organisatie als een ziekenhuis.
Ook hier streven afdelingen en individuen een gezamenlijk doel na, vaak vanuit hun eigen perspectief. En ook dan is pas wanneer verwachtingen scherp zijn, context helder is en iedereen dezelfde taal spreekt, dat de tooling tot zijn recht komt. Dan pas kun je waarde leveren.
Een goed model of een elegant dashboard lost geen strategisch misbegrip op, een goed gesprek doet dit wel.
Ik heb iemand als Olaf nodig!
Stakeholdermanagement is dus geen soft skill voor data-analisten, maar een technische vereiste. Het bepaalt de kwaliteit van je analyses, de effectiviteit van je product en uiteindelijk de impact die je project heeft op mensen die het het hardst nodig hebben. In humanitaire context is dat soms letterlijk een kwestie van leven en dood.
En misschien is dát wel de belangrijkste les die ik uit Myanmar heb meegenomen: data verandert pas iets als mensen elkaar eerst begrijpen.
Herkenbaar?
Wil je weten hoe jouw organisatie betere beslissingen kan nemen door de juiste vragen te stellen, in plaats van alleen meer data te verzamelen?
Olaf kan jou en je organisatie helpen om orde te brengen in complexe datavraagstukken, verwachtingen scherp te krijgen en tooling te bouwen die wél gebruikt wordt.
Plan een vrijblijvend gesprek met DBF Experts. We kijken graag mee waar bij jullie de echte winst te halen is!