De laatste jaren is er een explosie aan Data. Het is omvangrijk, het komt uit heel veel verschillende bronnen en de mate van betrouwbaarheid van iedere bron is anders. Data uit een database koppelen we met video, met gegevens van internet, radio en TV. Het is geen sinecure om hier raad mee te weten. Maar is het een hype, of brengt het iets nieuws? Uiteindelijk stelt het nieuwe en hoge eisen aan beslissers om de kaders, de diepgang en de resultaten van Data-analyses te bepalen. Hierna volgt een verkenning van dit fenomeen.

Open Data en Big Data
Big Data is niet alleen véél data, maar ook diverse data. Een beveiligingscamera levert andere data op, dan een Excel-spreadsheet. Juist de combinatie van goedkopere dataopslag, de enorme innovatie met Internet of Things en specifiek de nieuwe kennis om Data te analyseren, maakt dat Big Data niet een eenmalige hype zijn, maar een hoger niveau van IT-ontwikkelingen. Open Data daarentegen ontsluit data die voor ieder toegankelijk zijn. Transparantie en betrouwbaarheid zijn hier sleutelwoorden. Je kunt het zien als de overgang van Zwart-Wit TV naar de Kleuren-Tv: met de Zwart-Wit TV kwam de boodschap over, maar met de Kleuren-Tv kwam de nuance, de informatie wordt rijker geschakeerd.

Nieuwe analyse methodieken
Met de ontsluiting van Open Data en Big Data, ontstaat er behoefte om de analysemethodieken daarop toe te rusten. Het is niet alleen het verifiëren of falsificeren van een hypothese: dus dat deze wél of niét waar is. Maar door de enorme toevloed aan Data kan de nuance worden opgezocht: in welke situaties is een stelling geldig, wanneer niet, is het gemeengoed en waar liggen de uitzonde-ringen? Verder kan het tijd- en plaats afhankelijk zijn. Door al deze indicatoren mee te nemen wordt het onderzoeksveld verbreed en genuanceerd. Helaas passen dan niet meer de traditionele proces-analyses of statistische calculaties. Concentreren we ons op de grootste gemene deler? Of zijn juist de uithoeken van de grafieken interessant? Allemaal factoren waardoor de onderzoeksvraag steeds preciezer dient te worden geformuleerd. En dat het onderzoek ook situatie-afhankelijk tot antwoorden leidt. Het beroep van Data-scientist is in opkomst, om alle data te analyseren. Hier wordt echter meer dan technologische kennis verlangd. Juist op bestuurlijk vlak is de nodige precisie in vraagstelling vereist.

Beslissen en besturen
Als een wijd geschakeerd palet van Data aan de leiders in de organisatie wordt gepresenteerd, is dat niet het einde van een (onderzoeks-)traject, maar de start van een nieuwe fase in de besluitvorming. Zowel Data uit eigen geledingen als externe Data worden met elkaar in verband gebracht. Complete controle over de uitkomsten is er niet, of niet meer. Selectieve perceptie, die vroeger nog wel eens werd toegepast om vooronderstellingen te onderbouwen, wordt lastig als Data uit onverdachte hoek, dus extern, wordt meegenomen in de besluitvorming. Deze uitbreiding en nuancering van beschikbare Data vergt van de beslissers ook een nieuwe manier van denken en afwegen van belangen. Een grote ‘Cloud van Data’ geeft namelijk trends aan, geeft afwijkingen weer en is tijd- en plaats afhankelijk. Allemaal factoren die tot een ‘rijkere inkleuring’ leiden bij de besluitafweging. Het is dus niet alleen dat er meer Data is. Ook de verschillende bronnen bepalen de waarde die we kunnen toekennen aan Data. Met meer en nieuwe analysemethodieken. En het beperkt zich niet tot de afdeling: ICT, Management Informatie of Business Control, maar het verlangt ook uitstekende skills in het formuleren van de onderzoeksvraag en het interpreteren van de analyse-data. Met als uiteindelijke doel op een genuanceerde wijze beleid te formuleren en implementeren. De beslissingen worden gedragen door Data. De vaardigheden van de beslissers met dezen nieuwe wijze waarop besluiten tot stand komen, stellen de randvoorwaarden de diepgang van de inhoudelijke analyses en de nuance van de uiteindelijke beslissingen. Ofwel met Data wordt leiderschap verrijkt, maar dat is alleen mogelijk als de leiders ook zich in de vaardigheden bekwamen om de Data goed te kunnen interpreteren.