Samenvatting Data Driven Desicion Making
Week 1 – Data Driven Business fundamentals
Big data verwijst naar data die enorm zijn in volume, zich met hoge snelheid bewegen, divers zijn in
verscheidenheid, allesomvattend zijn in reikwijdte, fijnmazig zijn in resolutie, relationeel van aard zijn
en flexibel zijn. Het omvat dus zeer grote, snel stromende, diverse data die gedetailleerd en complex
zijn, waardoor het een uitdaging vormt om deze data te beheren en analyseren.
Streven naar organisatie-effectiviteit
Effectiviteit is een cruciaal doel voor organisaties, ongeacht of ze winstgevend of non-profit zijn. Ze
willen succesvol zijn in het realiseren van hun doelen, die kunnen variëren afhankelijk van de aard
van de organisatie, zoals winst maken, het verminderen van milieuvervuiling, het bieden van
hoogwaardig onderwijs of het waarborgen van de veiligheid binnen de samenleving.
Organisatorische effectiviteit wordt gedefinieerd als de mate waarin een organisatie haar korte- en
langetermijndoelen bereikt.
Historisch perspectief op het beheren van organisatorische effectiviteit
Scientific Management: In de vroege 20e eeuw introduceerde Frederick Taylor het concept van
scientific management. Dit hield in dat productie-efficiëntie kon worden bereikt door taken te
systematiseren en standaardiseren om de 'beste manier' om deze taken uit te voeren te bereiken.
Het richtte zich op het optimaliseren van productieprocessen en efficiëntie, vaak met weinig
aandacht voor de menselijke behoeften van werknemers.
Bureaucratie: Max Weber ontwikkelde het concept van bureaucratie, waarbij een organisatie werd
beschouwd als een soort machine. Bureaucratie legde nadruk op strikte regels, hiërarchie,
procedures en formele bevoegdheden om organisaties te structureren en beheren. Het benadrukte
de rationaliteit en efficiëntie in organisatorisch beheer.
Tussen de jaren 1930 en 1960 groeide de aandacht voor het accommoderen van menselijke
behoeften op de werkvloer, zoals geïllustreerd door de Hawthorne-studies. In deze studies werden
de effecten van verschillende lichtomstandigheden op de productiviteit van werknemers
onderzocht. Interessant genoeg bleek de productiviteit te stijgen, ongeacht of het licht werd
verhoogd of verlaagd, zolang het niet zo zwak was als maanlicht. Dit fenomeen werd later verklaard
door de sociale normen en de aanwezigheid van toezicht, wat leidde tot het Hawthorne-effect.
Na deze periode kwam de ‘contingency theory’ naar voren, die stelde dat er geen enkele beste
manier was om een organisatie te structureren. De effectiviteit van een aanpak was afhankelijk van
verschillende interne en externe factoren.
Rationele keuze, en het gebrek daaraan
Rationele keuzes zijn vaak onhaalbaar binnen organisaties, omdat besluitvorming te complex is
geworden door overweldigende hoeveelheden informatie en invloeden. Managers hebben ruimte
voor subjectiviteit in hun beslissingen, wat bekend staat als strategische keuzes. Krachtige individuen
en externe factoren beïnvloeden ook de besluitvorming, waardoor puur rationele beslissingen
zeldzaam zijn. Organisatorische besluitvorming combineert daarom rationele en niet-rationele
elementen.
, Vooroordelen in besluitvorming
Besluitvorming binnen organisaties wordt beïnvloed door tal van vooroordelen. Geprogrammeerde
beslissingen zijn repetitieve beslissingen die routinematig worden genomen op basis van procedures,
regels en beleid. Deze beslissingen zijn nodig om de dagelijkse gang van zaken te stroomlijnen, zoals
stoppen voor een rood verkeerslicht. In geprogrammeerde beslissingen volgen individuen
procedures en regels zonder uitgebreide analyse.
Niet-geprogrammeerde beslissingen zijn daarentegen unieke beslissingen die aangepaste
oplossingen vereisen vanwege ontbrekende of onduidelijke informatie. Ze zijn vaak complexer en
worden genomen op hogere organisatieniveaus, zoals fusiebeslissingen, strategische agenda-
ontwikkeling en crisisbeheer.
Deze besluitvorming kan worden beïnvloed door verschillende cognitieve vooroordelen zoals;
Prior hypothesis bias is een neiging om beslissingen te baseren op sterke voorafgaande
overtuigingen, zelfs als het bewijs aantoont dat ze onjuist zijn.
Representativeness bias is een neiging om ongepast generalisaties te maken op basis van een kleine
steekproef of een enkel levendig gebeurtenis.
Optimism bias is de menselijke neiging om de toekomst positiever te zien dan gerechtvaardigd is op
basis van ervaring.
The illusion of control is een bron van vooringenomenheid die voortkomt uit de neiging om de eigen
capaciteit om activiteiten en gebeurtenissen te controleren te overschatten.
Escalating commitment is een bron van vooringenomenheid die leidt tot een grotere toewijding aan
een eerdere beslissing, zelfs als er bewijs is dat deze fout was.
Emotionele binding is een bron van vooringenomenheid die voortkomt uit de neiging om in het
voordeel van familie en vrienden, gemeenschappen en collega's, of objecten met betekenis voor de
besluitnemer te beslissen.
Projection bias is een vorm van cognitieve vooringenomenheid waarbij we de mate waarin andere
mensen het met ons eens zijn overschatten.
Apophenia
Apophenia is het neigen om onterecht verbanden en betekenis te zien tussen ongerelateerde zaken.
In dit voorbeeld uit de tv-serie "Stranger Things," vraagt een personage zich af hoe een reeks
gebeurtenissen gebeurt in hun huis en in een andere locatie. Een ander personage verklaart dit door
te zeggen dat het komt door "Apophenia," wat betekent dat de persoon verbanden ziet die er niet
echt zijn en dat het gewoon toeval is. In zakelijke contexten kan apophenia optreden wanneer
mensen verkeerde conclusies trekken of verbanden zien tussen data of gebeurtenissen die eigenlijk
niet met elkaar in verband staan. Het is een cognitieve valkuil waarbij mensen ten onrechte geloven
dat er een patroon is, terwijl dat niet het geval is.
, Data Driven Decision Making
Evidence-Based Management (EBM) verwijst naar het nemen van beslissingen binnen een organisatie
op basis van zorgvuldig, expliciet en weloverwogen gebruik van het beste beschikbare bewijs uit
diverse bronnen, met als doel de kans op een gunstig resultaat te vergroten. In essentie betekent dit
dat besluitvorming wordt geleid door data en feitelijke informatie, in plaats van intuïtie of
ongegronde aannames. Organisaties die EBM omarmen, zoeken naar solide bewijzen en feiten om
hun beslissingen te onderbouwen, wat resulteert in een grotere kans op succesvolle uitkomsten.
De tekst introduceert het concept van het "Data-Driven Business Maturity Model," dat bestaat uit
vijf niveaus: Ad hoc, Betrokken, Gestructureerd, Beheerd en Geoptimaliseerd. Deze niveaus
weerspiegelen de volwassenheid van een organisatie in het effectief gebruik van data voor
besluitvorming. Er wordt vermeld dat data-gedreven bedrijven ernaar streven om data te gebruiken
om hun effectiviteit te maximaliseren en dat er geen specifiek omslagpunt is om data-gedreven te
worden. De volwassenheidsniveaus omvatten verschillende aspecten van datagebruik, van
beschrijvende tot voorspellende en voorschrijvende analyses.
1. Ad hoc: In dit stadium is er weinig tot geen gebruik van data-gestuurde besluitvorming en geen
formele structuur voor datainitiatieven.
2. Betrokken: Er is enig bewustzijn van data-gestuurde besluitvorming bij het management, maar
nog steeds beperkte middelen en betrokkenheid.
3. Gestructureerd: Leidinggevenden zijn actief betrokken, en er zijn toegewijde budgetten en
verantwoordelijkheden voor dataprojecten.
4. Beheerd: Data-gestuurde besluitvorming wordt de norm binnen de organisatie, met regelmatige
budgetallocatie en expertise-ontwikkeling.
5. Geoptimaliseerd: Data is ingebed in de strategie van de organisatie, met continue optimalisatie en
datacompetenties beschikbaar in de hele organisatie.
Het model omvat ook zes kritieke succesgebieden: Bedrijfsmodel, Vaardigheden, Leiderschap,
Cultuur, Data en Technologie. Deze gebieden zijn essentieel om de volwassenheid van een data-
gedreven bedrijf te bereiken.
1. Bedrijfsmodel: De manier waarop een organisatie waarde creëert en levert, en hoe data dit
ondersteunt.
2. Vaardigheden: De competenties en capaciteiten van medewerkers op het gebied van data en
analytics.
3. Leiderschap: De betrokkenheid en sturing van het management bij data-gestuurde initiatieven.
4. Cultuur: De organisatiecultuur met betrekking tot data, inclusief waarden, normen en attitudes.
5. Data: De kwaliteit, beschikbaarheid en bruikbaarheid van data binnen de organisatie.
6. Technologie: De technologische infrastructuur en tools die data-analyse mogelijk maken.