Vertrouwen als voorwaarde voor succesvolle Data Science

Op dinsdag 16 april 2019 organiseerde CQM voor het derde jaar op rij de Ronde Tafel Data Science. Het is een ontmoetingsplek voor onze klanten en relaties die bezig zijn met Data Science en de ideale gelegenheid om ervaringen uit te wisselen over successen én mislukkingen bij het toepassen van Data Science. Dit jaar waren er deelnemers van maar liefst 26 verschillende bedrijven, wat leidde tot een goed gevulde zaal, maar vooral ook tot nieuwe inzichten en inspiratie om verder met Data Science aan de slag te gaan!

 

Vertrouwen in data

De middag werd afgetrapt door dagvoorzitter Minou Olde Keizer. Al gauw werd duidelijk dat, ondanks de grote variëteit aan deelnemers, er veel overeenkomsten te vinden zijn in de uitdagingen waar men bij het toepassen van Data Science tegenaan loopt. Zo vertelde hoofdspreker Arjan de Vos van Albert Heijn over de toepassing van Data Science binnen de afdeling Logistics Support. Door eerst met behulp van experts en Data Science inzichtelijk te maken wat de drivers van productiviteit zijn, kan er daarna actief op gestuurd worden om deze te verbeteren. Daarvoor heeft Albert Heijn enkele algoritmes (“onze `kroonjuwelen’”) in eigen beheer ontwikkeld. Key is volgens Arjan “vertrouwen in data”, waarbij hij de focus legt op het feit dat vertrouwen in de wiskundige modellen cruciaal is voor het toepassen van Data Science. Belangrijk is vooral ook dit vertrouwen te winnen bij de gebruikers.

 

Betrekken van gebruikers

Dat deze uitdaging ook herkend werd door de andere deelnemers kwam meteen naar voren in de plenaire discussie waar volop ideeën gedeeld werden, zoals het gezamenlijk spelen van een Data Science game met hoger en lager management en het introduceren van een vorm van self-service-BI om medewerkers zelf inzicht te geven. Ook tijdens de hierop volgende workshoprondes, waarin men in kleinere kring aan de slag ging met vraagstukken van NS, ProRail, DHL, PostNL, Sensus, Alliance Healthcare, Stiho en Signify, kwam veelvuldig de vraag terug hoe men de rest van de organisatie, maar ook toeleveranciers en klanten – met vaak andere belangen - kan betrekken bij Data Science. Belangrijk is om aan de relevante problemen te werken en de incentives zodanig op te stellen dat het voor mensen en bedrijven loont om ook mee te doen. Daarnaast is het noodzakelijk om uitlegbare modellen te hebben waar mensen op kunnen vertrouwen. “Liever een begrijpelijk model dat een 8 ½ scoort, dan een onbegrijpelijk model met een 9”, aldus een van de 35 deelnemers.


Zowel de organisatie als de deelnemers kijken terug op een geslaagde middag en een gezellige borrel. Er was veel herkenning, veel bereidheid om elkaar te helpen en een amicale sfeer waarin problemen openlijk gedeeld konden worden. Oftewel, er was veel vertrouwen!
 

 

Wilt u meer informatie over dit onderwerp of de volgende keer ook bij de Ronde Tafel Data Science zijn? Neem dan even contact op met Lieneke.

 

Ook interessant om te lezen:

 

Op de hoogte blijven van het laatste nieuws?
Volg ons op LinkedIn of meld u aan en beheer hier de mailing die u van CQM wilt ontvangen.

Ir. Lieneke van Boxel-Spanjers

Ir. Lieneke van Boxel-Spanjers

Senior Consultant