“Voor veel mensen binnen organisaties blijft data een abstract begrip”
Als chief commercial officer van trainingsplatform Data Booster, heeft Danique Hekkema het tot haar missie gemaakt om organisaties het datagedreven werken bij te brengen. Ze vertelt waarom dat belangrijk is.
Door Robert Heeg
Danique Hekkema raakte al vroeg verzeild in de wereld van startups, waar datagedreven beslissingen de norm zijn. Met name de innovatieve kant trok haar aan. Toen zij ontdekte dat grote organisaties vaak niet op dezelfde manier met data omgaan, wekte dat haar nieuwsgierigheid. ‘Het zette mij aan het denken: hoe kunnen bedrijven beter met data werken? Bij Data Booster kwam dat allemaal samen; niet alleen de technologische kant van data en AI, maar vooral het menselijke aspect, hoe je een organisatie meeneemt in de transitie, hoe je mensen helpt om data te begrijpen, ermee te werken en het onderdeel te maken van hun dagelijkse beslissingen.’
Je werd vorig jaar bij de DataIQ Awards uitgeroepen tot New Talent or Data Apprentice (Enabler); wat betekende dat voor jou?
‘Ik voel me vereerd en ontzettend blij! Voor mij was het ook een bevestiging van mijn werk. Data & AI-geletterdheid is een relatief nieuw onderwerp, en het is soms lastig te bepalen wanneer je echt een expert bent. Ik heb vaak last van imposter syndrome, dus erkenning van buitenaf geeft me echt een boost.’
Je kreeg de prijs voor het bevorderen van ‘data literacy and data-driven decision making.’ Waarom is dat belangrijk?
‘Voor mensen uit de datawereld is het vanzelfsprekend om eerst data te analyseren voordat we een beslissing nemen. We vertrouwen op onze analyses omdat we begrijpen wat er achter de schermen gebeurt. Maar voor veel anderen binnen een organisatie is dat niet zo. Voor hen blijft data een abstract begrip; een getal of een dashboard waar vervolgens een beslissing op gebaseerd moet worden. Dit kan ertoe leiden dat data makkelijker terzijde wordt geschoven en men vooral op intuïtie vertrouwt, ook al is die niet altijd accuraat. Daarom is het belangrijk dat een organisatie haar mensen de vaardigheden geeft om met vertrouwen datagedreven beslissingen te nemen. Zeker als AI ook een grote rol speelt.’
Waar liggen de grootste uitdagingen op het terrein van data literacy and data-driven decision making?
‘Veel mensen in organisaties hebben beperkte kennis over hoe data werkt, hoe analyses worden opgebouwd en hoe ze data op de juiste manier kunnen interpreteren. Ditzelfde zien we nu gebeuren met AI: mensen zien de output maar begrijpen vaak niet hoe deze tot stand komt. De grootste uitdaging in onze maatschappij is ervoor zorgen dat mensen kritisch blijven kijken naar data en de output van bijvoorbeeld generatieve AI, in plaats van deze blindelings te accepteren.’
Wat doe je daaraan vanuit Data Booster?
‘Wij helpen businessprofessionals van grote organisaties de data- en AI-skills te ontwikkelen om productiever in hun werk te zijn en betere beslissingen te maken. We doen dit op ons eigen interactieve platform, op maat gemaakt naar de context van de organisatie, met hands-on opdrachten en in cohorten voor een communitygevoel.’
Geef eens een voorbeeld van wat je met deze methode hebt bereikt.
‘Samen met organisaties onderzoeken we waar skill-gerelateerde knelpunten liggen. Spreken de business- en data-afdelingen dezelfde taal? Begrijpen medewerkers hoe een metric tot stand komt? Deze uitdagingen pakken we gericht aan in de programma’s die we ontwikkelen. Zo heb ik samen met Skyscanner 34 uur aan content uitgestippeld om deze problemen binnen de organisatie zo effectief mogelijk te adresseren.’
Je hebt ook een bibliotheek samengesteld met ruim 1000 skills in data en AI. Wat moeten wij ons daarbij voorstellen?
‘Ik merkte dat het voor bedrijven lastig is om een startpunt te vinden. Neem bijvoorbeeld de skill data storytelling; die bestaat uit honderden subskills, die op hun beurt ook weer subskills hebben. Met behulp van AI heb ik een dynamisch skill-framework ontwikkeld dat helpt om precies in kaart te brengen welke vaardigheden getraind moeten worden voor welk persona binnen de organisatie. Dit maakt de aanpak concreter en gerichter.’
Over Danique Hekkema
Danique raakte al vroeg verzeild in de wereld van startups, waar alles draaide om data. Datagedreven beslissingen maken was de norm, en zij leerde van meet af aan het belang van data. Met name innovatieve kant trok haar aan. Bij Data Booster kwam dit tweeënhalf jaar geleden allemaal samen. Zij startte er in sales en is inmiddels Chief Commercial Officer (CCO). Vorig jaar werd zij bij de DataIQ Awards uitgeroepen tot New Talent or Data Apprentice (Enabler).