DataF*ck
DataF*ck
In één van de afleveringen van de populaire Nederlandse televisieshow “MindF*ck” leert illusionist Victor Mids zijn publiek hoe zij een leugenaar kunnen ontmaskeren aan de hand van zijn/haar gedrag. Een belangrijk onderdeel van het gedrag van een leugenaar is volgens Mids het gebruik van veel details. Deze details worden door een leugenaar in zijn leugen verwerkt om de schijn van betrouwbaarheid van de leugen te vergroten.
Laten we die stelling eens ontleden: …. het toevoegen van details vergroot de schijn van betrouwbaarheid….., maar niet de betrouwbaarheid zelf?….. Wat zou zo’n stelling betekenen als we het buiten het menselijk gedrag trekken?
Data en details
De wereld om ons heen staat bol van de data. Zoveel, dat we het aanduiden met BigData. In die wereld van BigData ontlenen we stellingen, gevolgtrekkingen, inschattingen en andere (quasi)zekerheid biedende waarden aan de onderliggende data. En hoe meer data, hoe betrouwbaarder; hoe meer details, hoe betrouwbaarder. Zou dat dan schijn zijn?
“Een correlatie in data impliceert nog geen relatie”
Dat we op moeten letten met het het koppelen van data aan conclusies, is al lang bekend. Mooiste voorbeeld vind ik nog steeds, de correlatie tussen het aantal in Nederland broedende ooievaar paartjes en het aantal in Nederland geboren kinderen. Het blijkt dat naarmate in een jaar meer ooievaars in Nederland broeden, er ook meer kinderen worden geboren. Ergo, baby’s komen alsnog van de ooievaar? Het punt daarbij is dat iedereen begrijpt dat een correlatie nog geen relatie impliceert. Immers, het toenemen van het aantal broedende ooievaars heeft alles te maken met de broed omstandigheden. En een toename van baby geboortes heeft te maken met van alles en nog wat, maar niet met ooievaars. Oftewel: in de echte wereld hechten we niet alleen waarde aan meer gedetailleerde informatie, maar deze detaillering vergroot daadwerkelijk de betrouwbaarheid van onze conclusies. We kijken verder dan onze neus lang is en daarvoor vergaren we meer, en meer gedetailleerde, data.
Bedrijfsvoering aan de hand van data
Meer serieus wordt de (schijnbare) betrouwbaarheid van data als we onze bedrijfsvoering willen ondersteunen met besluiten, gebaseerd op data. Voordeel van het gebruik van data ter ondersteuning van besluitvorming, is de schijnbare onafhankelijkheid die het gebruik van data met zich mee brengt. Immers, data is er, en dat is niet afhankelijk van menselijk gedrag. Of toch? De vertaling van data naar informatie en vervolgens naar besluitvorming is niet een zuiver onafhankelijk proces. Menselijk gedrag staat aan de basis van alle stappen in het proces: mensen besluiten welke data wordt vergaard, en welke niet. Mensen besluiten welke algoritmes en visualisaties worden gebruikt om tot analyse te komen van de data. En tot slot zijn het mensen die bepalen welke business besluiten ze door willen voeren.
Kortom, het gebruik van BigData speelt de leugenaar net zo veel in de kaart als elke andere bron van informatie.
Handvatten
Gelukkig is de situatie niet hopeloos. Net als Mids als onderdeel van zijn illusionistenact een aantal handvatten geeft om een leugenaar te ontmaskeren, is het ook bij het gebruik van BigData mogelijk leugens te omzeilen door gebruik van een aantal handvatten:
- Implementeer “data quality governance” om data wantrouwen te bestrijden;
- Besteed altijd aandacht aan de context bij het analyseren van data om te voorkomen dat toevallige correlaties worden opgewaardeerd tot causale verbanden;
- Laat je leiden door je business doelstellingen in plaats van het louter dieper graven in de data om iets tegen te komen dat niet bijdraagt en toch belangrijk wordt.
De reis naar een data-gedreven organisatie is precies dát: een reis! En onderweg kom je allerlei personages tegen, waaronder leugenaars.
Erica van den Biggelaar (auteur) Niets is zo blijvend als verandering. Maar ondanks dat worden bij veel organisaties “repeterende” bedrijfsprocessen dagelijks (handmatig) nog steeds op dezelfde manier uitgevoerd. Ik daag mensen, organisaties en mezelf graag uit om samen te kijken...
