Data literacy staat sterk in de belangstelling

Datageletterdheid, in het Engels vertaald als ‘data literacy’, is een verbijzondering van het algemene begrip geletterdheid en staat mede door de opkomst van big data, machine learning tools en Artificial Intelligence (AI) sterk in de belangstelling.

Data literacy is een onmisbare vaardigheid voor de tegenwoordige teamleider, medewerker en manager. Het stelt je in staat kritische vragen te stellen over data, kennis op te bouwen, besluiten te nemen en de betekenis ervan met anderen te delen. Toch schatten experts dat slechts eenderde van de mensen écht vol zelfvertrouwen kan werken met data.

Infographic over datageletterdheid

Geletterdheid: ruimer dan alleen lezen en schrijven

Geletterdheid omvat volgens Wikipedia vele facetten en is ruimer dan alleen “kunnen lezen en schrijven”. Het is de competentie om met informatie om te gaan, deze te begrijpen en doelgericht te gebruiken. Het begrip geletterdheid, dat is afgeleid van het Latijnse Littera – ‘Letter’, heeft betrekking op het kennisniveau van het gesproken en geschreven woord, alsmede het kunnen overbrengen en begrijpelijk maken van informatie door middel van verschillende soorten media.

Drie competenties voor geletterdheid

Concreet betekent ‘geletterd zijn’:

  1. Via taal kunnen communiceren en informatie verwerken
  2. Met cijfermatige en grafische gegevens kunnen omgaan
  3. Gebruik kunnen maken van ICT

Gecijferdheid en ‘numeracy’

Gecijferdheid is volgens Wikipedia “de combinatie van kennis, vaardigheden en persoonlijke kwaliteiten die een individu nodig heeft om adequaat en autonoom om te gaan met de kwantitatieve kant van de wereld om ons heen.” Gecijferdheid is nauw verwant aan het Engelstalige begrip ‘numeracy’. Binnen die laatstgenoemde context is ‘numeracy’ gedefinieerd als: “het vermogen met getallen en wiskundige begrippen om te gaan”.

Volgens de Organisatie voor Economische Samenwerking en Ontwikkeling (OESO) scoort momenteel zo’n een op de vier volwassenen in ontwikkelde landen op of onder het laagste niveau van gecijferdheid. Deze mensen vinden het bijvoorbeeld lastig om cijfers en grafieken te interpreteren. Wiskunde-angst is een serieus verschijnsel. De OESO signaleerde in 2012 in het grootschalige internationale PISA-onderzoek (Programme for International Student Assessment) al dat deze angst bij zo’n 30 procent van de vijftienjarigen voorkomt.

PIAAC: 5.000 respondenten

Om het niveau van kennis en vaardigheden in kaart te brengen, neemt Nederland deel aan PIAAC (Programme for the International Assessment of Adult Competencies), een grootschalig internationaal onderzoek onder 5.000 respondenten, dat het niveau en het gebruik van vaardigheden onder 16- tot 65-jarigen in kaart brengt. PIAAC bouwt voort op een traditie van het meten van kernvaardigheden. Zo werd in 1994 IALS uitgevoerd: International Adult Literacy Survey en in 2007 ALL: Adult Literacy and Life Skills Survey.

Drie kernvaardigheden voor datageletterdheid

Het PIAAC is onder leiding van de OESO uitgevoerd in 24 landen en laat zien hoe het is gesteld met de taal- en rekenvaardigheden en het probleemoplossend vermogen van de Nederlandse bevolking in digitale omgevingen. Deze vaardigheden noemen de onderzoekers ‘kernvaardigheden’, omdat het essentiële vaardigheden zijn voor het begrijpen, analyseren en gebruiken van informatie die we in het dagelijks leven en op het werk tegenkomen. Het gaat dan om informatie in teksten, figuren of grafieken, zowel online als op papier. De nadruk ligt hierbij op functionele vaardigheden: het begrijpen en gebruiken van informatie die je in het dagelijks leven tegenkomt.

1.Taalvaardigheid

Onder taalvaardigheid verstaan de onderzoekers “het gebruik van geschreven informatie om te functioneren in de maatschappij, de eigen doelen te verwezenlijken en de eigen kennis en mogelijkheden te ontwikkelen. Taalvaardigheid omvat een reeks van vaardigheden. Van het begrijpen van geschreven woorden en zinnen tot het interpreteren en evalueren van complexe teksten. Informatie over de vaardigheden van volwassenen met een laag beheersingsniveau wordt verkregen door een toets van taalcomponenten waarin onderzoekers kijken naar woordenschat, zinsbegrip en het vermogen om ‘vloeiend’ te lezen.”

LET OP: Bij taalvaardigheid gaat het om het lezen en begrijpen van geschreven teksten, maar ook om met die informatie adequaat te kunnen handelen. Bovendien omvat het concept taalvaardigheid in het PIAAC de omgang met digitale teksten.

2. Rekenvaardigheid

Onder rekenvaardigheid verstaan de onderzoekers: “het vermogen om mathematische informatie en ideeën te gebruiken, te interpreteren en te delen om zo om te gaan met wiskundige eisen in uiteenlopende situaties. De rekenvaardigheden zijn in PIAAC gericht op het beheersen van een situatie of het oplossen van een probleem in een realistische context, door te reageren op mathematische inhouden/informatie/ideeën die op verschillende manieren worden weergegeven.”

LET OP: Hoewel rekenvaardigheid deels afhankelijk is van taalvaardigheid, omvat het meer dan alleen het toepassen van mathematische vaardigheden op informatie in teksten.

3. Probleemoplossend vermogen in een digitale omgeving

Onder het probleemoplossend vermogen in een digitale omgeving verstaan de onderzoekers: “het vermogen om digitale technologie en communicatiemiddelen te gebruiken om informatie te verkrijgen en te evalueren, met anderen te communiceren en praktische taken te verrichten. Probleemoplossend vermogen richt zich op de vaardigheden om problemen op te lossen voor persoonlijke, werk gerelateerde en maatschappelijke doelen, door passende doelen en plannen te formuleren, informatie te zoeken en te gebruiken door computers en computernetwerken.”

LET OP: Probleemoplossend vermogen in een digitale omgeving bevindt zich op het grensvlak van computervaardigheid – het vermogen om ICT-toepassingen te gebruiken – en van de cognitieve vaardigheden die nodig zijn om problemen op te lossen. Het gaat bij deze vaardigheid dus niet louter om het testen van computervaardigheid, maar om het testen van het vermogen van volwassenen om deze digitale middelen – tools – te gebruiken. Met als doel informatie op een effectieve manier te vinden, te verwerken, te evalueren en te analyseren.

BI & Big Data Trends 2019

Data is de wereld constant aan het veranderen, en de verantwoordelijkheid die hierbij komt kijken wordt voor bedrijven steeds groter. Op welke datageletterde trends moet je je voorbereiden? Lees verder…

Analfabetisme en laaggeletterdheid

De onderzoeken naar literacy van volwassenen hebben volgens de auteurs van het PIAAC-rapport in het verleden vaak een sterke connotatie gehad met analfabetisme en laaggeletterdheid. Dat geeft een verkeerd beeld. Het gaat om kernvaardigheden die van belang zijn voor het optimaal functioneren in een kennissamenleving. Niet voor niets spreekt de OECD over key information processing skills, de vaardigheden die je nodig hebt om nieuwe informatie tot je te nemen en te verwerken.

TIP: De PIAAC-onderzoekers trekken, tot slot, een belangrijke conclusie met het oog op de vergrijzing in Nederland. Het daadwerkelijke gebruik van de drie genoemde kernvaardigheden (taal- en rekenvaardigheid en oplossend vermogen) draagt op oudere leeftijd bij aan het niveau van kernvaardigheden. Met andere woorden: use it or lose it!

Data Literacy Project

Volgens de initiatiefnemers van het internationale Data Literacy Project zijn opleiding en training hét recept tegen dataongeletterdheid. Het doel van dit project is om discussies los te weken en de benodigde tools te ontwikkelen die helpen bij het streven naar een datageletterde maatschappij. De deelnemers van het Data Literacy Project voorzien individuen en bedrijven van trainingsmaterialen, interactieve assessment tools en bieden toegang tot een netwerk van experts.

Datageletterdheid assessment

Op basis van onze jarenlange ervaring met datagedreven werken en Big Data ontwikkelden we een assessment voor datageletterdheid. Hiermee kun je toetsen hoe jijzelf en je collega’s scoren op datageletterdheid. Maar je kunt de assessment ook eenvoudig opschalen tot organisatieniveau. Door middel van een geautomatiseerde vragenlijst krijg je snel je datageletterdheid in beeld. Neem hier contact met ons op voor meer informatie over de datageletterdheid assessment.

Bewustzijn bij datageletterdheid

Dit netwerk ondersteunt niet alleen de ontwikkeling van persoonlijke vaardigheden, maar werkt daarnaast aan het stimuleren van datagedreven cultuur binnen bedrijven. Onderwijsinstellingen en opleidingsinstituten over de hele wereld zouden volgens de initiatiefnemers data literacy aan het standaardcurriculum moeten toevoegen. De Passionned Academy heeft overigens diverse opleidingen om je datageletterdheid te verbeteren. Denk dan aan een 3-daagse opleiding Business Analytics, de Big Data analytics training die vooral inzoomt op data mining of onze 10-daagse opleiding Master of Data Science.

Data Literacy Index

Door de opkomst van automatisering, robotica en kunstmatige intelligentie, wordt het volgens de oprichters van het Data Literacy Project steeds belangrijker dat we vertrouwen hebben in onze eigen datavaardigheden. De Data Literacy Index houdt bij hoe organisaties en landen scoren op het aspect van datageletterdheid. Dit is de optelsom van menselijke vaardigheden, het aantal datagedreven beslissingen en de mate van verspreiding van data binnen organisaties en overheidsinstellingen (‘democratisering van data’).

Diverse onderzoeken laten zien dat de hierboven beschreven kernvaardigheden nauw samenhangen met het succesvol participeren van individuen in de maatschappij in het algemeen en op de arbeidsmarkt in het bijzonder. Individuen die over een hoger niveau van kernvaardigheden beschikken, zijn minder vaak werkloos, hebben een hoger inkomen, hebben een betere gezondheid en zijn vaker politiek en maatschappelijk actief. (Leuven, (Oosterbeek & Van Ophem, 2004; Rudd, Kirsch & Yamamoto, 2004; Heckman, Stixrud & Urzua, 2006; Schuller & Desjardin, 2007; Statistics Canada & OECD, 2008).

Maatschappelijk relevantie

Volgens Stichting Lezen & Schrijven hebben in Nederland 2,5 miljoen mensen van 16 jaar en ouder moeite met lezen, schrijven en/of rekenen. Vaak hebben zij ook gebrekkige digitale vaardigheden. Geletterd zijn is belangrijk om in de samenleving zelfstandig te kunnen functioneren in diverse rollen en posities. Het is noodzakelijk om kennis en groeipotentieel te ontwikkelen.

Wat is datageletterdheid?

Volgens een ander kennisplatform is datageletterdheid de vaardigheid om bestaande databronnen te kunnen lezen, beargumenteren en er mee te werken. Datageletterdheid kan je helpen bij het maken van keuzes door voorspellingen te geven van mogelijke uitkomsten, aan de hand van grote hoeveelheden data. Het systematisch analyseren van data en het gebruiken van analyses voor innovatie zijn vaardigheden die zeer waardevol zijn voor organisaties, ongeacht in welke branche zij actief zijn. Onderzoek heeft bewezen dat datageletterdheid leidt tot snellere beslissingen en een aantoonbaar hogere omzet (Empowering analytics, Aberdeen Group, 2016).

Het belang van data literacy

Tegenwoordig hebben we meer data tot onze beschikking dan vroeger. Data-driven decision making en datacratisch werken zitten in de lift. Datacratisch werken betekent ook dat je je medewerkers en teams op een aantal aspecten gaat scoren en inschalen als het gaat om hoe geletterd ze zijn en hoe ze omgaan met data. Zijn ze wel in staat om data te lezen? Zijn ze in staat om data analytics toe te passen in hun dagelijkse werk? Met hoeveel ‘data-analfabeten’ heb je eigenlijk te maken in je team? Door dit inzicht kun je deze collega’s veel gerichter helpen om meer uit data te halen en de datageletterdheid toe te laten nemen. De volgende vier aspecten spelen hierbij een doorslaggevende rol:

1. Toegang tot data
2. Houding tot data
3. Vaardigheden
4. Kritisch denken

Checklist: 30 indicatoren van datageletterdheid

  1. Is de persoon in staat om bij de benodigde data te komen? Kent hij of zij de juiste contactpersonen?
  2. Is hij bekend met het data analytics team en tooling?
  3. Heeft de persoon een account voor tooling en heeft hij ingelogd?
  4. Weet hij waar hij terecht kan voor ad-hoc vragen en analyses?
  5. Weet hij de weg naar data analytics team feilloos te vinden (stamgast) en belegt daar alle vragen, verbeteringen en analyses?
  6. Heeft de persoon een positieve attitude ten opzichte van datagedreven beslissingen nemen? Ziet de persoon dit als belangrijk?
  7. Heeft hij een positieve houding ten opzichte van data?
  8. Is de persoon bereid om tijd te investeren in een (nieuwe) skillset?
  9. Investeert hij of heeft hij geïnvesteerd in verbeteren van skills met betrekking tot het gebruik van data (Excel-, Tableau-, Access-cursussen et cetera)?
  10. Kan de persoon omgaan met de relevante software?
  11. Is de persoon in staat om grafieken te lezen en datavisualisaties te maken?
  12. Is de persoon in staat om passende conclusies te trekken?
  13. Is hij in staat om grafieken in data analytics tooling te lezen?
  14. Kan de persoon assen interpreteren?
  15. Maakt de persoon geen voor de hand liggende fouten bij de interpretatie van data?
  16. Kan hij zelf draaitabellen maken in Excel, PowerPivot of Power BI?
  17. Kan hij zelf dashboards en rapporten bouwen op basis van self service analytics?
  18. Is de persoon in staat om juiste conclusies te trekken?
  19. Is hij handig met Excel VLOOKUP?
  20. Is de persoon bekend met statistiek?
  21. Kan hij een goede hypothese opstellen en deze toetsen met data?
  22. Is de persoon in staat in te schatten hoe betrouwbaar de data is?
  23. Is de persoon zich bewust van de eigen confirmation bias?
  24. Is de persoon in staat om op basis van onvolledige data een goed onderbouwde beslissing te nemen?
  25. Heeft de persoon feeling met data?
  26. Heeft de persoon redelijk passende verwachtingen met betrekking tot data?
  27. Kan hij juiste conclusie trekken uit een grafiek, maar heeft hulp nodig om bij een vraagstuk de juiste grafieken/dashboards/data te vinden?
  28. Kan hij een eenvoudige hypothese opstellen en deze aan de hand van een bestaand dashboard toetsen?
  29. Is de persoon zich bewust van de beperkingen, maar ook van kansen van de data?
  30. Weet de persoon een beslissingsvraagstuk om te zetten in een hypothese en deze aan de hand van (diverse) relevante data te toetsen?

Bron: Datacratisch werken, kom in de verbetermodus met een datagedreven PDCA, Van Beek, 2019

Interesse en wil je eens verder praten?

Wil jij meer weten over hoe datageletterdheid en datagedreven werken jouw toekomst kan versterken? Neem dan hier contact met ons op voor een afspraak met een van onze specialisten.

neem contact met ons op

Plaats review

Geef je mening over dit product of deze dienst

Dit veld is verplicht!
Dit veld is verplicht! optioneel
Dit veld is verplicht! optioneel
Dit veld is verplicht! optioneel
Dit veld is verplicht!
Review verzendenHet formulier bevat fouten.

Een selectie van onze klanten

Word nu ook klant

Wil je ook klant bij ons worden? Wij helpen je maar wat graag verder met datageletterdheid (data literacy) of andere zaken waar je slimmer van wordt.

Daan van Beek, Eindbaas

DAAN VAN BEEK MSc

Auteur van De intelligente organisatie & auteur van het boek 'Datascratisch werken'

neem contact met mij op

Fact sheet

Aantal organisaties geholpen
23016
Aantal trainingen & workshops
23017
Aantal deelnemers opgeleid
23018
Gemiddelde klantervaring
8,9
Aantal consultants & docenten
23019
Aantal kantoren
3
Aantal jaren actief
14