Toetsen van het onderbuikgevoel
Data zorgt ervoor dat je kritisch kunt zijn. Op jezelf en op heersende meningen over een onderwerp. Inzicht in de feiten helpt om bestaande ideeën te onderbouwen, nuanceren of juist te doorbreken. Om feiten kan je nu eenmaal minder goed heen, zelfs als je gevoel iets anders zegt. Neem bijvoorbeeld de perceptie dat er veel vertraging is bij treinreizen. Op basis van aankomst- en vertrektijden kun je berekenen hoe vaak er ook daadwerkelijk vertraging is. Waarschijnlijk komt het een stuk minder voor dan je denkt. Data neemt zo de vooroordelen die je op basis van gevoel hebt weg.
Data laat je in de toekomst kijken (een klein beetje dan)
Niet alleen óp data kun je rekenen. Ook mét data. En zo kun je soms zelfs een beetje de toekomst voorspellen. Door meerdere oplossingen in verschillende toekomstscenario’s te testen, zie je hoe keuzes waarschijnlijk uitpakken en hoe robuust oplossingen zijn. Dat is handig als je voor een belangrijke beslissing staat en onderbouwing nodig hebt voor je keuze. Maar ook kun je op basis van historische data een bandbreedte berekenen die je een idee geeft over waar het in de toekomst naartoe gaat. Op basis van trends in bevolkingsgroei, huishoudens, de woningmarkt en bouwplannen kun je voorspellingen doen over de krapte op de woningmarkt. Wat dat exacte getal gaat zijn over 5 jaar kun je daar niet uit halen. Maar wel of de krapte meer of minder wordt en in welke ordegrootte dat ligt.
Maar: vergeet de menselijke kant niet
Bij advies gaat het bijna nooit om alleen de technische aspecten van een organisatie of (bouw)project. Om een project of advies te laten landen moet je ook de mensen mee krijgen. Een goed voorbeeld hiervan is hoe een MKBA (maatschappelijke kosten/batenanalyse) die ‘niet goed voelt’ in een stoffige la belandt. Emoties of zachte aspecten hebben geen plek gekregen en daardoor wordt er niks met de analyse gedaan. Zonde van het werk. Dat wil je natuurlijk voorkomen. Draagvlak en herkenning zijn hierin sleutelwoorden. Om een advies te laten landen is er draagvlak nodig vanuit de betrokken personen. Dat draagvlak verkrijg je als zij zich herkennen in advies en zich misschien zelfs mede-eigenaar voelen van het probleem en de oplossing. Met data alleen red je het dus niet. Jouw oplossing kan volgens de data nog zo goed zijn, zonder mensen komt er niets van terecht. Neem daarom altijd de kwalitatieve aspecten mee!
Verschillende mensen, meerdere perspectieven
De menselijke kant van het verhaal betekent ook dat verschillende mensen dingen verschillend zien. En dat als je met andere mensen aan tafel zit, er ook andere conclusies uitkomen. Hoe belangrijk iemand bijvoorbeeld het waterbergend vermogen van een ontwikkeling vindt, verschilt per persoon. Hier gaat het dus om de discussie tussen mensen over wat belangrijk is en niet om de data over of een maatregel ergens aan bij zou dragen. Data kan hierin wel ondersteunend werken. Overzicht over wat maatregelen of pakketten van maatregelen als impact hebben en hoeveel ze kosten helpt in het voeren van de discussie. Data is dan de onderbouwing van de discussie, maar geen doel op zich.
Zegt de data wel wat we denken?
Niet alles kan uitgedrukt worden in data. Want betekent meer lantaarnpalen op straat inderdaad een groter gevoel van veiligheid? Of ligt dit aan de context: was het eerst een niet-verlichte straat of een straat die al wel verlicht was? Of zijn er nog andere aspecten die het gevoel van veiligheid op straat bepalen? Waarschijnlijk al het bovenstaande. De minder tastbare aspecten, zoals maatschappelijke waarde of architectonische kwaliteiten, zijn nauwelijks uit te drukken in data. We kunnen zo’n aspect misschien wel versimpeld benaderen door iets dat te ‘tellen’ is, zoals die lantaarnpalen, maar dat dekt de lading nog steeds niet.
Is de data genoeg?
In niet alle gevallen is data op orde. Data kan verouderd zijn, ontbreken of niet kloppen. Dan geldt natuurlijk gewoon ‘garbage in, garbage out’. Het is daarom belangrijk om te begrijpen hoe representatief en accuraat de data is. Want dit zegt iets over of en hoe je de data kan gebruiken en welke beperkingen er aan de data zitten. Om dan nog niet te spreken over interpretatie van data. Mensen zijn geneigd harde conclusies te trekken terwijl er mogelijk wat kanttekeningen zijn te maken bij de analyse.
Conclusie: het beste advies is (meestal) onderbouwd met data
Data helpt om scherper te kunnen kijken en kritisch te zijn. En tegelijkertijd is het dus ook belangrijk te realiseren dat er beperkingen aan zitten en dat er altijd een stuk interpretatie aan toegevoegd moet worden om het in de juiste context te plaatsen. Het is fijn als je advies kunt onderbouwen en daardoor minder hoeft uit te gaan van foutgevoelig onderbuikgevoel. Data kan die onderbouwing zijn, maar is nooit een doel op zich of het enige waarop beslissingen gebaseerd worden. Een advies zonder data hoeft dus zeker niet de prullenbak in.
De kunst zit hem in het identificeren wanneer het wel en wanneer het niet waarde toevoegt om data te betrekken. Data is een hulpmiddel waar we steeds meer mee kunnen. Doe daar je voordeel mee!