Organisaties verwachten regelmatig direct en eenvoudig te kunnen profiteren van Artificial Intelligence en analytics-tools. Echter, het succesvol laten aansluiten van datagedreven oplossingen op de organisatorische doelen en de daadwerkelijke behoefte vanuit de business blijkt vaak een hele opgave.
De verbinding van dataprofessionals en de business geldt als één van de obstakels binnen organisaties. Zonder deze verbinding ontstaan datagedreven oplossingen, zoals rapportages, dashboards en voorspellende algoritmes, die niet of nauwelijks gebruikt worden en waarmee geen waarde ontstaat in de organisatie.
Veel organisaties kampen met miscommunicatie tussen dataspecialisten en mensen vanuit de business. De twee werelden liggen simpelweg te ver uit elkaar en organisaties doen vaak te weinig om ze bij elkaar te brengen. Dataspecialisten en mensen uit de business hebben verschillende achtergronden, doelen en interesses. Regelmatig werken dataprofessionals te onafhankelijk en doorgronden ze de behoefte van eindgebruikers onvoldoende. Medewerkers vanuit de business kennen regelmatig onvoldoende de mogelijkheden en onmogelijkheden vanuit AI en data analytics. Daarnaast kan de wijze van organiseren, bijvoorbeeld in silo’s, een belangrijke rol spelen.
Het in stand houden van deze status quo zorgt ervoor dat de business geen kennis en ervaring opdoet met AI en data analytics. Dataprofessionals vinden onvoldoende aansluiting en zetten te geavanceerde technologie in vanuit hun interesse en nieuwsgierigheid. Ook kan druk om snel resultaten te behalen leiden tot een gebrek aan afstemming met eindgebruikers in het creatieproces. Hierdoor ontstaan datagedreven oplossingen die niet worden begrepen, soms niet vertrouwd en daarmee uiteindelijk niet worden gebruikt.
Sterke communicatieve en empatische vermogen stellen Analytics Translators in staat om wederzijds begrip te creëren, de daadwerkelijke vraag te achterhalen en datagedreven inzichten helder over te brengen.
Tegelijkertijd moet de Analytics Translator resultaatgericht en ondernemend zijn. Met name bij het verkennen en prioriteren van datagedreven oplossingen is dit van groot belang. De Analytics Translator achterhaalt samen met betrokkenen de daadwerkelijke behoefte en zet dit om naar een relevant maar afgebakend vertrekpunt. Op deze manier ontstaat een eerste iteratie die op de korte termijn tot waarde kan leiden voor de organisatie.
Wat betreft de derde vereiste – de juiste kennis – is het belangrijk dat de Analytics Translator beschikt over domeinkennis. Voorafgaand aan het definiëren van relevante datagedreven oplossingen doorgrond een Analytics Translator een werkproces, organisatie of industrie. Zo kan deze persoon de taal van de business spreken, de data en technische aanpak in de juiste context plaatsen en op de hoogte zijn van relevante ontwikkelingen in de markt.
Het idee van ‘de business’ op zichzelf geldt als te sterke versimpeling van de werkelijkheid. Er bestaan verschillende niveaus en activiteiten binnen organisaties, en de Analytics Translator dient daarom op verschillende organisatieniveaus actief te zijn en de activiteiten op deze niveaus te synchroniseren.
Op strategisch niveau ondersteunt de Analytics Translator bijvoorbeeld bij het omzetten van de organisatiestrategie naar een datastrategie. Zo ontstaat een duidelijke richting voor dataprofessionals en ontwikkelen ze datagedreven oplossingen die direct bijdragen aan de organisatiedoelen.
Ook binnen de realisatie van die datastrategie speelt de Analytics Translator een belangrijke rol. De Analytics Translator initeert, ondersteunt en leidt verschillende activiteiten rondom de inrichting van de organisatie die succesvolle implementatie en schaling van datagedreven oplossingen mogelijk maakt. Het verkennen van de benodigde opleidingsbehoefte, het opstellen van een duurzame data-infrastructuur, het kiezen van de juiste tooling, het identificeren van benodigde rollen en verantwoordelijkheden, en het opstellen van databeleid gelden hierbij als voorbeelden.
Op het operationele niveau ondersteunt de Analytics Translator bij het verkennen, concretiseren en prioriteren van de behoefte vanuit de business en ondersteunt hij / zij bij het realisatieproces van datagedreven oplossingen, zoals dashboards en machine learning algoritmes.
De Analytics Translator is van grote waarde, maar gaat ook gepaard met een omvangrijk en uitdagend takenpakket. Novius en Royal HaskoningDHV hebben daarom rond deze rol en dit thema een analytics translator-training gelanceerd, gericht op professionals die meer impact willen maken met AI en data analytics in hun organisatie.
In deze praktische opleiding combineren we de theorie met cases, die deelnemers vanuit de eigen organisatie inbrengen, en reflectie op de eigen situatie. De training is opgedeeld in verschillende modules, die zich richten op het opbouwen van een gezamenlijk vertrekpunt, context en positionering van de rol, de operationele invulling, synchronisatie op verschillende organisatieniveaus en onderwerpen zoals privacy en ethiek.