Reflecteren kun je leren: de drie niveaus van leren
Januari 2021Volgens de theorie van Argyris en Schön kunnen we drie verschillende niveaus van leren onderscheiden. Het gaat hier om single, double en triple loop learning. Aan de hand van een eenvoudig voorbeeld uit de dagelijks praktijk maak ik hier de verschillen duidelijk. Het hele idee achter triple loop learning is dat je op die manier de root cause kan achterhalen. Zo kan je het probleem bij de wortel aanpakken: niet alleen maar de brandjes blussen maar juist ook nadenken hoe je brand in het vervolg kunt voorkomen.
De top 7 BI trends, big data trends en AI trends 2021
Januari 2021Na een onbarmhartig jaar waarin onze economie dwingend een wel hele lange surplace is opgelegd en overheidssteun lang niet altijd soelaas bood, maken veel ondernemers nu een tussenbalans op. Welke nieuwe investeringskansen dienen zich eventueel nu al aan en op welke business intelligence trends en business trends moeten ze hoe dan ook inspelen? Ook werknemers en overheidsdienaren heroriënteren zich: ze kiezen soms voor een heel nieuw beroep en/of investeren in een opleiding. Denk in kansen en er ontstaat “vanzelf” nieuw perspectief.
Van prehistorisch naar futuristisch datagebruik
Januari 2021Ooit begon data analytics met lange lijsten in Excel. Dat was toen goed genoeg. Zo’n werkblad gaf in al zijn eenvoud voldoende informatie. Maar wie met lange lijsten Excelsheets werkt, weet een ding zeker: je kunt vaak maar enkele selectievariabelen scherp op je netvlies houden. Dankzij de toegenomen rekenkracht in combinatie met algoritmes is tegenwoordig veel meer mogelijk. Het is daarom zaak om je eigen datagebruik kritisch onder de loep te nemen. Je selecteert als woningzoeker een nieuwe of bestaande woning bijvoorbeeld op prijs of ligging, dan wel op de score van het energielabel. Een combinatie van die variabelen is natuurlijk ook mogelijk, maar het menselijk brein raakt bij meer variabelen al snel overbelast. Je kunt “handmatig” nooit op al die kenmerken tegelijk het perfecte optimum bereiken. Automatisering biedt hierbij dan uitkomst.
Hoe toekomstbestendig is jouw organisatie?
September 2020Al eerder beschreef ik het verschil tussen ontwikkelend leren en ontwerpend leren. Ontwikkelend leren legt de nadruk op dagelijks continu verbeteren, ontwerpend leren focust op innovatie. Er komt een moment dat je totale dashboard groen kleurt, je alles onder controle hebt en alles goed gaat. Beter gezegd: goed líjkt te gaan. Want je moet op tijd de overstap maken van continu verbeteren naar innoveren, want stilstaan is tegenwoordig achteruit hollen. In deze blog vertel ik hoe je als organisatie meer futureproof kan blijven en op welke factoren je dan moet letten.
De mobiliserende kracht van de datarevolutie
September 2020Data helpt om de werkelijke impact van bestaande maatregelen in kaart te brengen en om op democratische wijze tot acties en vervolgacties over te gaan. Naarmate je de data voor meerdere medewerkers toegankelijk en inzichtelijk maakt, ontstaat er een meer democratische basis waarop iedereen zijn eigen conclusies kan trekken. De effectiviteit van maatregelen kun je realtime en integraal monitoren. Mensen kunnen meekijken, meebeslissen, meedoen. Alles met het oog op het radicaal of incrementeel doorvoeren van verbeterslagen. Datacratisch organiseren is niet het nieuwe speeltje van IT. Datacratisch werken sluit juist goed aan bij wat mensen op de werkvloer al lang proeven, voelen en weten.
Sturen op 2 vormen van leren: ontwikkelend leren versus ontwerpend leren
Juli 2020Ontwikkelend leren en ontwerpend leren lijken elkaar uit te sluiten. Toch vinden in succesvolle, intelligente, datagedreven organisaties beide vormen van leren plaats. Er is altijd ruimte voor het ontwikkelend leren en mocht er zich een kans voordoen vanuit het ontwerpend leren, dan wordt die kans veelal met beide handen aangegrepen. Het afwisselen tussen ontwerpend en ontwikkelend leren is een kunst die lang niet elke organisatie voldoende beheerst. Het grootste gedeelte van deze blog gaat over het zoeken naar incrementele verbeteringen op de vierkante centimeter: het ontwikkelend leren. Maar hoe verhoudt deze zoektocht zich tot innovatie en disruptie, oftewel ontwerpend leren?
Data als het nieuwe hart van de lean processen
Juli 2020Met louter gepassioneerde mensen win je de oorlog niet. Het gaat erom hoe je ze inzet. Hoe wend je data slim aan om de houding, het gedrag en het handelen van je mensen te sturen? En hoe ga je gezamenlijk toewerken naar een datagedreven continue verbetercultuur? Zo’n cultuur ontstaat alleen maar door steeds weer om betere prestaties te vragen. Het is aan de mensen zelf om op basis van alle beschikbare data te beoordelen in hoeverre ze hun passie nog volgen en of ze daadwerkelijk nog in staat zijn steeds betere prestaties neer te zetten.
De organisatie als overbodige connector
Mei 2020Het beeld dat opdoemt is dat je steeds vaker de organisatie kunt missen als “connector” tussen jou en de wereld. Je hebt alleen nog een infrastructuur nodig. Maar die infrastructuur is voor een persoon veel te groot om op te tuigen; dat kun je beter laten doen door een datamachine. De afgelopen decennia was productie dé centrale factor. Hieromheen werden de business en de diensten georganiseerd. Inmiddels zijn big data en datawarehouses hot. Slim ingezet kan data zorgen voor kennis en kennis zorgt voor macht. Combineer je dit inzicht met de trend dat het steeds minder gaat om “bezit”, maar steeds meer om “toegang tot” en “kunnen beschikken over”, dan zie je dat er overal abonnementsvormen mogelijk zijn. Zo neem je een data-abonnement op water, op het weer of op de uitstroom van medewerkers. Dat kan een eenpitter gewoon vormgeven en aanbieden, zonder een groot bedrijf achter zich te hebben.
Business Intelligence & Analytics in de zorg
Mei 2020Een grote landelijke zorggroep van 16.000 medewerkers verleent zorgdiensten aan mensen met een (verstandelijke) handicap, de psychiatrie en de welzijnssector. De zorg- en welzijnssector is de afgelopen jaar sterk aan het veranderen. De marktwerking neemt toe en de transparantie op de prestaties wordt zowel van overheidswege als door klanten (dikwijls ook de familie van patiënten) steeds vaker afgedwongen. In deze klantcase presenteren we welke bijdrage Business Intelligence heeft gehad op het verbeteren van zorgprocessen en de cliënten. Lees ook de klantcase Business Analytics in de GGZ.
Value Based Health Care: patiëntenervaringen staan centraal
Februari 2020Het uit de Verenigde Staten overgewaaide Value Based Health Care (VBHC) staat ook in de Nederlandse gezondheidszorg al enige tijd in het middelpunt van de belangstelling. Er bestaat echter onduidelijkheid over de wijze waarop dit concept kan worden vertaald naar de praktijk. ‘Instrumenten die binnen datagedreven organisaties al succesvol worden toegepast, zoals de outcome hierarchy, kunnen hierbij helpen’, zo stelt Ronald Fokkink, Associate Partner bij Passionned Group. De meningen over de bruikbaarheid van Value Based Health Care in Nederland lopen uiteen. Voor critici is het een typisch Amerikaans model waar vooral consultants veel geld aan verdienen. Ook verwachten zij dat VBHC zal leiden tot meer bureaucratie en dat er alleen nog zorg zal worden verleend die meetbaar is en binnen duidelijk gedefinieerde categorieën valt.
De vier pijlers van disruptie
Februari 2020Grip krijgen op de toekomst en de vertaling van futureproof factoren naar de praktijk: hoe doe je dat nu? Neem nieuwe technologie: op korte termijn overschatten we de werking ervan, maar op lange termijn onderschatten we de impact ervan. Zoals we dachten dat e-mail de papieren post compleet weg zou vagen, maar zie je ook dat diverse sectoren nu nog ouderwets hun facturen per post blijven versturen, en zo drastisch achterblijven. Alleen een intelligente, datagedreven & wendbare organisatie kan omgaan met de innovaties die op ons afkomen. Hoe zorg je er nu voor dat je als bedrijf of instelling niet de boot mist? Hoe maak je jouw diensten tijdig datacratisch en je bedrijf toekomstbestendig?
Gebruik informatie consequent voor analyse en actie
November 2019Informatie gebruiken voor analyse en actie blijkt één van de meest kritieke succesfactoren te zijn van Business Intelligence en data analytics. Een intelligente, datagedreven organisatie stelt zich daarom open voor relevante signalen van binnen en buiten de organisatie. Ze vertaalt deze op slimme wijze naar informatie en kennis die aanzet tot de juiste acties. Dat kan zeker leiden tot effectiever gedrag en meer doordachte handelswijzen maar dan moet je de informatie wel consequent analyseren.
Data ethiek: de 5 heilige principes voor verantwoorde toepassing van AI
November 2019Zelflerende algoritmes nemen steeds vaker zelfstandig zakelijke beslissingen en dringen steeds verder ons privédomein binnen. Besluiten van overheden, creditcardmaatschappijen en banken zijn soms volledig gebaseerd op algoritmes. “Computer says no” betekent dan meestal einde discussie, omdat het algoritme verder geen uitleg of toelichting geeft. Ergens op de grensvlakken tussen IT, wetgeving en ethiek begint het te schuren en ontstaan maatschappelijke discussies. Vandaag de dag wordt het allemaal nog spannender en kritisch omdat overheden en big tech voornemens zijn een digitale portemonnee en een “digital ID” in te voeren.
5 redenen waarom controllers zich moeten verdiepen in AI
Oktober 2019Artificial Intelligence is hot. Toepassingen op basis van machine learning halen bijna dagelijks het nieuws. Slimme politiecamera’s aangestuurd door algoritmes registreren haarscherp als een automobilist met zijn mobieltje in de weer is. Algoritmes bepalen dynamisch en realtime de prijzen voor taxiritten, hotelkamers, vliegtuigstoelen enzovoorts. Flitshandelaren worden slapend rijk door hun geheime algoritmes het werk te laten doen. Ondertussen experimenteren De Nederlandsche Bank, de Belastingdienst en andere diensten met big data en algoritmes. Maar waarom zouden controllers zich met kunstmatige intelligentie (definitie) moeten bezighouden? Vijf redenen waarom een slimme controller zich zou moeten ontwikkelen tot de data analist van de toekomst.
5 aanjagers voor datacratisch werken
Oktober 2019Het klinkt mooi, al die verschillende fasen van de PDCA-cyclus en het werken met data, maar hoe implementeer je dit allemaal? Hoe krijg en houd je de continu verbetercycli aan de praat? Om datagedreven verbetercirkels succesvol te implementeren, benoem ik hier de vijf belangrijkste aanjagers. Daarnaast geef ik een praktijkvoorbeeld uit de zorg en sluit af met vijf tips voor het institutionaliseren van nieuw gedrag.
