Bouw effectieve datateams met de data-driehoek

Datagedreven werken: waar het vroeger werd neergezet als een vernieuwende en inspirerende visie, is er inmiddels geen enkele grote organisatie meer over die dit niet als speerpunt voor de hedendaagse bedrijfsvoering hanteert. Inzicht in je processen, betere beslissingen nemen, efficiënter werken… de voordelen zijn inmiddels haast uitgekauwd. Maar de manier waarop je dat doet is dat nog totaal niet. De transformatie naar een datagedreven organisatie kent ontzettend veel verschillende aspecten, maar in deze blog richt ik me op één belangrijke: de mensen.

De perfecte dataprofessional (m/v/x)

Daadwerkelijk aan de slag gaan met data en laten zien wat je ermee kunt is één van de belangrijkste katalysatoren voor de transformatie. Niet vreemd dus dat LinkedIn vol staat met vacatures met ‘data’ ergens in de functienaam. Wat mij daarbij opvalt is dat er vaak gezocht wordt naar alleskunners, en dat is ergens wel te begrijpen. Ik zou het ook ideaal vinden om iemand aan te nemen die verstand heeft van zowel Bayesiaanse statistiek als neurale netwerken, dit kan combineren met domeinkennis om tot een model te komen, en dat vervolgens ook nog eens op een robuuste manier naar productie brengen (uiteraard in de cloud). De perfecte kandidaat is een schaap met geen vijf poten, maar zeventien, en ik durf te beweren dat die heel schaars is.

De data-driehoek

Hoe moet het dan wel? Zoals de titel van de blog al enigszins doet vermoeden, gebruiken we hiervoor de data-driehoek. In een effectief datateam zijn drie rollen aanwezig, ieder met hun eigen expertises. Om de meest gebruikte benamingen aan te houden: de data scientist (met kennis van complexe analyse, statistiek en wiskundige modellen), de data engineer (verstand van ETL, cloud en robuust ontwikkelen), en de data analist (begrip van domein en businessprocessen). De rollen kunnen door meerdere mensen worden ingevuld en soms kan één iemand meerdere rollen invullen; het belangrijkste is dat alle rollen in goede balans aanwezig zijn, met betrekking tot de uitdaging waar het team voor staat. Een ontbrekende rol is eigenlijk altijd een valkuil, met een kleine uitzondering: zonder data scientist kan het fundament gelegd worden voor datagedreven werken, vooral wanneer de organisatie daar nog heel weinig ervaring mee heeft. Dat neemt natuurlijk niet weg dat mét een goede data scientist de echte potentie van data pas kan worden benut.

De felbegeerde data-driehoek. Klik op het plaatje voor een grotere versie!

 

Specialisatie en verbreding

Maar het gaat verder dan dat. Als je kijkt naar de data-driehoek, zie je dat de rollen binnen de driehoek zijn geplaatst, en niet erbuiten. Dat is heel bewust! Een team werkt namelijk pas goed samen als de teamleden in de basis verstand hebben van elkaars wereld. Ongeacht hoeveel gespecialiseerde kennis ieder met zich meeneemt, uiteindelijk is de samenkomst in een product (van eenmalige rapportage tot complexe streaming forecasting oplossing) en het gebruik ervan door de business hetgeen wat waarde oplevert. Deze combinatie van specialisatie en verbreding staat bekend als T-shaping, waar mijn collega Thanja eerder een blog over schreef.

Het goede nieuws

Dit alles is natuurlijk maar het topje van de ijsberg wat effectieve datateams betreft, en ik heb het nog niet eens gehad over de andere soorten datamensen die je in een organisatie nodig hebt, bijvoorbeeld voor data governance (dat is makkelijk een hele blog op zichzelf). Maar het goede nieuws is: wij van Infiniot helpen graag met het bouwen van effectieve datateams voor jouw organisatie! Je kunt bij ons terecht voor advies en de inzet van onze data scientists en data engineers, die gegarandeerd over relevante businesskennis beschikken dankzij onze Energy Academy. Daarnaast zoeken we ook altijd nieuwe collega’s om samen met ons de energietransitie te versnellen. Neem dus gerust contact op!

Data Engineer

Meer weten?

"*" geeft vereiste velden aan

Privacyverklaring*
Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.

Datagedreven werken: waar het vroeger werd neergezet als een vernieuwende en inspirerende visie, is er inmiddels geen enkele grote organisatie meer over die dit niet als speerpunt voor de hedendaagse bedrijfsvoering hanteert. Inzicht in je processen, betere beslissingen nemen, efficiënter werken… de voordelen zijn inmiddels haast uitgekauwd. Maar de manier waarop je dat doet is dat nog totaal niet. De transformatie naar een datagedreven organisatie kent ontzettend veel verschillende aspecten, maar in deze blog richt ik me op één belangrijke: de mensen.
Data Engineer

Meer weten?

"*" geeft vereiste velden aan

Privacyverklaring*
Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.

Dit artikel delen

Bekijk ook deze artikelen

In het begin van 2023 is aan Infiniot gevraagd of een prototype van een Gridshield module doorontwikkeld kon worden naar een versie die breder getest zou kunnen worden. Hier is...
Om meer inzicht te krijgen in de elektriciteitsnetten en om te voorspellen waar en wanneer problemen zich voordoen, is men binnen Stedin bezig met het ontwikkelen van sensoren. Deze sensoren...
Een grote uitdaging is de toenemende gelijktijdigheid in energieopwekking en -afname. Op een zonnige dag wordt er overdag een overvloed aan energie gegenereerd door zonne-installaties, terwijl ‘s avonds, tijdens spitsuur,...

Samen met ons bouwen aan een duurzame toekomst? Neem contact op!

Maak impact. Samen. Jij ook?

"*" geeft vereiste velden aan

Privacyverklaring*
Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.

×

Welkom bij Infiniot! Wij helpen je graag verder op weg.

× Stel hier jouw vraag