Een data-gedreven cultuur bouwen

De mystiek van Decision Science ontrafeld

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

Onbenut potentieel

Data hebben is niet genoeg — je hebt de juiste cultuur nodig

Veel projecten lopen vast, worden niet gebruikt of verliezen vertrouwen
Door dit vroeg te zien kun je het voorkomen
Valkuilen vallen in twee groepen: data‑gerelateerd en business‑gerelateerd

Data‑gerelateerd

Gebrek aan bruikbare of toegankelijke data
Onvoldoende infrastructuur of tools
Te weinig vaardigheden
Zwakke kwaliteitscontrole

Business‑gerelateerd

Geen executive buy‑in of sponsorship
Zwak projectmanagement of onduidelijk eigenaarschap
Onvoldoende communicatie
Onvoldoende investering
Slechte samenwerking tussen teams
Geen gevestigde decision science‑cultuur

Vijf kernstappen

Leer de basisbegrippen
Vind betekenisvolle businessproblemen
Stel goede vragen
Daag aannames uit
Omarm test‑en‑leer

Eén, twee, drie

Stap 1: Beheers de taal

Begrijp kernconcepten als risico, bias en experimenteel ontwerp
Woordenschat creëert gedeeld begrip tussen business en tech

Stap 2: Prioriteer de juiste problemen

Begin bij de businessuitdaging, niet het hulpmiddel
Focus op kritieke én oplosbare problemen

Stap 3: Stel krachtige vragen

Verken doelen, data, modellen en aannames
Ga verder dan de oppervlakte om te vinden wat echt telt

Vier en vijf

Stap 4: Daag aannames uit

Vraag de status quo uit en ontmasker vooroordelen
Gebruik data om aannames te testen, te innoveren en beter te beslissen

Stap 5: Omarm test‑en‑leer

Niet elke proef lukt — en dat is oké
Focus op iteratie, leren en groei op lange termijn

Meer dan modellen: Het gaat om iedereen beter te laten kiezen

Oefening baart kunst!

Laten we oefenen!

De mystiek van Decision Science ontrafeld

Preparing Video For Download...