Bedrijven moeten laten zien dat data science niet saai is, maar leuk en lonend kan zijn

In de huidige zakelijke omgeving zijn data de sleutel tot succes. Met meer dan 2,5 biljoen bytes aan gegevens die elke dag worden gecreëerd, zijn gegevensgestuurde inzichten de belangrijkste drijfveer bij elke belangrijke zakelijke beslissing en essentieel voor het ontdekken van efficiëntere processen, vermindering van risico’s of nieuwe inkomstenbronnen.

Het benutten van de kracht van data blijft echter een uitdaging, vanwege het aanhoudende tekort aan datawetenschapsvaardigheden op de arbeidsmarkt, aangezien de vraag naar digitale vaardigheden nog steeds veel groter is dan het aanbod. Uit een recent rapport van de Britse regering blijkt dat bijna de helft van de bedrijven (46%) moeite heeft om mensen te werven voor functies die harde data en analytische vaardigheden vereisen.

IDC schat dat we tegen 2025 wereldwijd meer dan 175 zettabytes hebben gecreëerd. Naarmate de bedrijfswereld zich verder ontwikkelt, gaan bedrijven snel en hebben ze snelle oplossingen nodig. Ze kunnen kenniswerkers niet langer tolereren en leveren een lage strategische output van legacy-tools voor de onderneming. De enorme overvloed aan gegevens en de groeiende complexiteit ervan betekent dat data-geschoolde werknemers die deze kunnen gebruiken voor snelle en degelijke beslissingen, het komende decennium voorop zullen lopen op de arbeidsmarkt.

Hoewel niet elke werknemer een datawetenschapper hoeft te worden, wenden veel bedrijven zich tot het bijscholen van hun werknemers om dit tekort te verhelpen. Het opbouwen van hun eigen interne pool van getalenteerde datawerkers met de vaardigheden, het verlangen, de kennis en de analytische expertise om succesvol te zijn en te gedijen in een steeds ‘datarijkere’ omgeving.

Organisaties zijn datageletterdheid al gaan erkennen als een belangrijke vaardigheid voor hun personeel. Uit een recent onderzoek van McKinsey bleek dat 84% van de uitvoerende leiders – bij het vergroten van hun talentenpool van dataspecialisten – meer succes ervoer bij het bijscholen van hun bestaande personeelsbestand, vergeleken met slechts 16% die erin slaagden om extern in te huren. Door analytische oplossingen te bieden die informatiewerkers opleiden tot data-geletterde kenniswerkers, kunnen deze kenniswerkers – zowel individueel als collectief – de transformatie van de organisatie stimuleren. Medewerkers hebben de context van de zakelijke vragen om op te lossen, evenals de kennis van de beschikbare data-assets die antwoorden kunnen genereren via analyses.

Het creëren van een cultuur van bijscholing is geen sinecure. Medewerkers betrokken krijgen kan het halve werk zijn. Het vereist het bouwen van een nieuwe cultuur waarin gegevens toegankelijk zijn voor werknemers in de hele organisatie, evenals aanzienlijke investeringen in nieuwe tools en platforms waarvoor gebruikers geen complexe codeertalen hoeven te kennen. Low-code en no-code oplossingen bieden ruimte voor medewerkers die willen bijscholen, leren en oefenen om zelf vaardige datawerkers te worden.

Door formele bijscholingsprogramma’s te implementeren die zich richten op belangrijke vaardigheden en technologieën, naast het bieden van een leercurriculum dat kan resulteren in waardevolle en geloofwaardige certificeringen, kunnen bedrijven zichzelf en hun werknemers voorbereiden op succes. Deze programma’s mogen echter niet droog en academisch zijn. In feite kan de bijscholingsreis een sociale ervaring zijn.

Bedrijven kunnen bijvoorbeeld ‘lunch- en leeractiviteiten’ en bedrijfsbrede ‘data-uitdagingen’ organiseren die mensen uit de hele organisatie bij elkaar brengen, medewerkers kennis laten maken met datawetenschap en deze aantrekkelijk en toegankelijk maken. Gamification-strategieën kunnen medewerkers ook aanmoedigen om online leermiddelen te gebruiken en hun datavaardigheden te ontwikkelen door gebruik te maken van klassementen, puntenscores en het creëren van persoonlijke uitdagingen en prestaties.

Het doel is om een ​​open leercultuur te creëren waarin medewerkers communiceren en samenwerken om dataproblemen op te lossen. De bestaande datawetenschappers van een bedrijf moeten optreden als coaches voor collega’s, hen aanmoedigen om analytisch te denken en de juiste vragen van datasets te stellen. Dit zal helpen bij het inbouwen van datavaardigheden in elk team, zodat data-analyse een ondernemingsbreed initiatief wordt, in plaats van opgesloten in één team van analyseprofessionals.

Het andere voordeel van deze meer sociale benadering van datawetenschap is hoe het diversiteit kan beïnvloeden. Simpel gezegd, datawetenschap heeft een diversiteitsprobleem: slechts 15% van de datawetenschappers is vrouw. Dit gebrek aan diversiteit is een grote zorg, want met een breed scala aan benaderingen en gezichtspunten om data-uitdagingen aan te pakken en ervoor te zorgen dat datamodellen en algoritmen vrij zijn van vooroordelen, zullen bedrijven verbetering in de resultaten zien. Het is geen geheim dat hoe diverser het personeelsbestand, hoe rijker de bedrijfsresultaten zullen zijn. Onderzoek van McKinsey heeft aangetoond dat organisaties met meer etnische en genderdiversiteit eerder beter presteren. Als we onze uiteenlopende ervaringen waarderen, hebben ze invloed op hoe we problemen oplossen om tot betere antwoorden te komen.

Het veranderende landschap van de datawetenschaps- en analysemarkt creëert een inherente behoefte voor organisaties om data-analyseculturen te koesteren en te laten groeien, gevoed door samenwerking en diversiteit, wat een kans biedt voor alle demografische groepen die traditioneel ondervertegenwoordigd zijn in de technologische beroepsbevolking, om hun loopbaan te versnellen door analytische rollen te omarmen. Voor bedrijfsleiders is dit een kans om specialisten te zoeken met de juiste houding ten aanzien van het oplossen van problemen, niet alleen technische vaardigheden, om ondersteuning en bijscholing te bieden op het gebied van zowel datageletterdheid als analyse.

Door te investeren in bijscholing kunnen mensen van alle leeftijden, geslachten en achtergronden essentiële datavaardigheden leren en hun loopbaan verder ontwikkelen. Het stelt bedrijven ook in staat nieuwe personen aan te werven die niet noodzakelijk een academische achtergrond of specifieke codeervaardigheden hebben, wat een meer diverse reeks sollicitanten kan aanmoedigen. Dit was de ervaring van het sport- en fitnesskledingbedrijf Gymshark, dat Alteryx gebruikt om zijn werknemers te empoweren en bij te scholen.

“We hebben sneller kunnen uitbreiden omdat we deze personen gemakkelijker kunnen vinden, in plaats van mensen met zeer specifieke vaardigheden te moeten vinden”, zegt Gemma Hulbert, CDO bij Gymshark. “Nieuwe medewerkers kunnen nu binnenkomen en meteen aan de slag met Alteryx, ook al zijn ze geen data-analist. We zijn in staat om apps te maken waarmee onze medewerkers nieuwe vaardigheden kunnen leren met behulp van het platform.”

Datawetenschap hoeft niet voorbehouden te zijn aan de elite. Iedereen in het personeelsbestand met een passie voor het oplossen van datapuzzels kan het nu doen, niet alleen een handvol specialisten. In het verleden werden medewerkers met uitgebreide expertise in hun eigen vakgebied uitgesloten van data-analyse vanwege de vereiste technische kennis.

Met de juiste tools en investering kan iedereen datavaardigheden leren, en wanneer mensen worden aangemoedigd om creatief te zijn en kritisch te denken, zijn ze in staat om de juiste vragen te stellen en allerlei problemen op te lossen. Dankzij selfserviceplatforms en automatisering is de kracht van analytics niet langer beperkt tot een paar poortwachters, maar is deze voor iedereen beschikbaar. Door werknemers in staat te stellen hun passie voor datawetenschap te vergroten, zullen bedrijven de reis van kenniswerkers versnellen om datagedreven te worden, beter in staat zijn om datagedreven inzichten te ontsluiten en ’s werelds grootste problemen aan te pakken met een succesvolle digitale transformatie.