MENU SLUITEN
Datavisualisatie: onmisbare communicatieve vaardigheid voor nieuwe generatie managers en professionals

Datavisualisatie: onmisbare communicatieve vaardigheid voor managers

 

Nog niet zo heel lang geleden was het maken van heldere datavisualisaties vooral een nice-to-have skill voor managers en professionals. Anno 2020 is dat wel anders. We leven in een snel veranderende wereld waarin alles draait om data. Datavisualisatie is nu een onmisbare communicatieve vaardigheid voor een nieuwe generatie managers en professionals. Organisaties verzamelen in rap tempo enorme hoeveelheden data. Met zoveel data is datavisualisatie de enige manier om echt inzicht te krijgen in al die gegevens. Maar hoe ga je als manager aan de slag met datavisualisatie? Aan welke communicatie skills moet ik zelf werken als manager ? En welke skills zijn nodig voor mijn team? Dit is de beschrijving van een praktisch raamwerk dat steeds meer managers succesvol toepassen om vast te stellen welke tools en vaardigheden nodig zijn in hun team om visuele presentaties te maken die ook echt resultaat opleveren.

DOOR: ERIC JANSSEN

9 OKTOBER 2019

LEESTIJD: 7 MINUTEN

Datavisualisatie is nieuwe kansen ontdekken

Voorheen waren het professionals met een persoonlijke belangstelling voor data en design wilden investeren in het leren van deze nieuwe communicatievaardigheid. Nu besluitvorming in organisaties in toenemende mate afhankelijk is van data, is datavisualisatie echter een onmisbare skill geworden. Dat geldt niet alleen voor data scientists, maar ook voor managers en andere professionals.

Organisaties visualiseren data om er nieuwe kansen in te ontdekken. Tesla is daar een goed voorbeeld van. De autofabrikant gebruikt analytische visualisatie om nieuwe inzichten te krijgen in de veelvoud van terabytes aan data die ze verzamelen. Tesla: “We kunnen geen nieuwe verbanden ontdekken in spreadsheets of door het queryen van databases. We móeten de data wel visueel maken. Dan pas ontstaan er voor ons nieuwe inzichten waar we iets mee kunnen.”

Communicatieve vaardigheid die iedereen kan leren

Door cognitief neuropsychologisch onderzoek weten we steeds beter hoe het menselijk brein werkt bij het verwerken van informatie. Onderzoek laat zien dat visualisatie ons helpt complexe informatie sneller te begrijpen en beter te onthouden. We kunnen informatie daardoor ook effectiever gebruiken. Wat minder bekend is, is dat datavisualisatie geen technologisch probleem is dat om een oplossing vraagt, maar een communicatie probleem. We lossen dit probleem voor organisaties niet op met de aanschaf van een aantal dure softwareprogramma’s. Datavisualisatie is vooral het ontwikkelen van de juiste mindset in een organisatie. Met zoveel ongestructureerde data die in hoog tempo op ons afkomt, is het beheersen van visuele analyse en visuele communicatie een must-have skill geworden. Maar het goede nieuws is, dat iedereen die skill kan leren.

Verschillende visualisatievormen, verschillende tools

Er zijn verschillende soorten informatievisualisaties en die vragen om verschillende tools en verschillende vaardigheden. Informatievisualisatie is te verdelen in vier categorieën. Op basis van die indeling kun je als manager vaststellen welke vaardigheden en welke tools nodig zijn voor je team of project.

1. Is de informatie conceptueel of data-gedreven?

De eerste vraag die je jezelf kunt stellen, is of de informatie conceptueel of data-gedreven? Conceptuele informatie is kwalitatief. Denk hierbij aan een processchema, organisatiestructuur of visualisatie van een productiecyclus. Data-gedreven informatie is kwantitatief. Denk aan omzet, percentages, euro’s, enzovoorts.

Deze vraag is er om vast te stellen over welke informatie je beschikt.
Informatievisualisatie: conceptueel of data-gedreven?

2. Wil ik gegevens analyseren of uitleggen?

Verkennende analyse is wat je doet om data beter te leren begrijpen. Je wil uitzoeken welke waardevolle informatie in een dataset verscholen ligt. De methode die je daarvoor gebruikt, heet analytische visualisatie. Met hulp van visualisaties probeer je verbanden te ontdekken in de data. Vergelijk het met het zoeken van een parel in een bak met 100 oesters. Om de parel te vinden zul je de oesters één voor één moeten openen. Dit is het werkterrein van data scientists.

Verklaren of uitleggen daarentegen is bedoeld om mensen te informeren. De verkennende analyse die je hebt uitgevoerd op de data heeft je belangrijke informatie opgeleverd en de uitkomst daarvan wil je delen met anderen. Bijvoorbeeld klanten of je baas. Vergelijk het met het laten zien van die ene parel die je heb ontdekt in al die 100 oesters. Verklaren, uitleggen en informeren is het werkterrein van managers.

Valkuil

Mensen die data presenteren aan anderen, willen vaak uit enthousiasme álle data laten zien die ze in hun analyse hebben betrokken. Terwijl de gebruiker van de informatie eigenlijk alleen geïnteresseerd is in de uitkomst. De drang om al die data te laten zien, kunnen we maar beter weerstaan. Want willen toch niet de baas nog eens alle 100 oesters laten openen om ze zelf te laten ontdekken wat wij al lang weten? Als we iets meer tijd nemen en nadenken over wàt we de directie willen laten zien, kunnen we data omzetten in informatie die ze wél bruikbaar vinden.

Informatievisualisatie, verkennende of verklarende analyse

Vier categorieën

Dit zijn de vier categorieën van informatievisualisatie:

a. Concept visualisatie
b. Ideeën visualisatie
c. Analytische visualisatie
d. Datavisualisatie

a. CONCEPT VISUALISATIE
a. CONCEPT VISUALISATIE
b. IDEEËN VISUALISATIE
b. IDEEËN VISUALISATIE
c. ANALYTISCHE VISUALISATIE
c. ANALYTISCHE VISUALISATIE
INFORMATIEVISUALISATIE: datavisualisatie
d. DATAVISUALISATIE

a. Concept visualisatie

Concept visualisatie heeft weinig te maken met kwantitatieve gegevens. Het gaat hier om het eenvoudig weergeven van complexe ideeën. We maken daarbij gebruik van het menselijk vermogen om metaforen sneller te begrijpen en beter te onthouden dan tekst.

Informatievisualisatie: concept visualisatie

Dit is het terrein van consultants, strategen en executives. Concept visualisatie maakt gebruik van metaforen, beslissingsbomen, processchema’s en organogrammen om complexe processen, hierarchieën of informatiestromen in kaart te brengen en duidelijk uit te leggen.

b. Ideeën visualisatie   

Ideeën visualisatie is het genereren van nieuwe ideeën door het maken van snelle en eenvoudige schetsen. Het gebeurt op whiteboards in brainstormsessies, strategiesessies of innovatie projecten en is bedoeld om abstracte ideeën in de hoofden van mensen om te zetten naar tastbare ideeën op papier, zodat ze beter bespreekbaar worden. Deze vorm van visualisatie is vaak een mix van snelle schetsen, diagrammen en mindmapping technieken om helder denken te bevorderen. Het is een beproefde en veelgebruikte manier voor het genereren van nieuwe ideeën in een organisatie.

Informatievisualisatie: Ideeën visualisatie

c. Analytische visualisatie

Analytische visualisatie wordt gebruikt om hypotheses te kunnen bevestigen of patronen en trends in een dataset te ontdekken.

  • Visuele bevestiging is een methode die gebruikt wordt om een hypothese te bevestigen.
  • Visuele verkenning wordt gebruikt om te onderzoeken of zich verbanden, patronen of trends ontplooien in de data.

Hier wordt vooral gebruik gemaakt van grote datasets en geavanceerde software en het vraagt skills op het gebied van data science en business analyse.

Informatievisualisatie: analytische visualisatie

d. Datavisualisatie

De grafieken die gebruikt worden in datavisualisatie zijn vaak de gangbare grafieken die we kennen van Excel. Het zijn eenvoudige grafiekvormen zoals lijn-, staaf- en taartdiagrammen. Managers gebruiken deze grafieken om collega’s, klanten of de baas te overtuigen met data in presentaties of rapportages. Data scientists daarentegen houden zich bezig met analytische visualisatie en gebruiken andere soort grafieken. Ook de data sets die managers gebruiken zijn meestal kleiner dan die van data scientists.

De uitdaging is, het streven naar duidelijkheid. De boodschap moet duidelijk zijn. Dat is overigens niet hetzelfde als simpel. Verder dient de boodschap eenduidig te zijn. De grafiek mag niet leiden tot verdeeldheid. Daarom is vormgeving hier zo belangrijk. Dat wil niet zeggen dat grafieken niet mogen leiden tot discussie. Juist wél. Datavisualisatie dient de discussie te starten. Maar de discussie moet dan gaan over inhoud en oplossingen, niet over de grafiek zélf.

Informatievisualisatie: datavisualisatie

Welke skills en tools zijn nodig in mijn team?

  1. Doel en doelgroep

Verklarende analyse is vooral gericht op het uitleggen van een nieuw idee, overtuigen van de doelgroep en het geven van praktisch nieuw inzicht. Stem de visualisatie af op de gebruikersdoelgroep: eenvoud en helderheid is belangrijk. Voor verkennende analyse hoef je je minder zorgen te maken over hoe de visualisatie eruit ziet en gaat het vooral om het genereren van nieuwe ideeën en is het belangrijk dat je zelf en je team leert van de nieuwe inzichten.

Informatievisualisatie-DOELGROEP

2. Skills

Het belang, de complexiteit, frequentie en deadline van een project bepalen of vaardigheden intern moeten worden ontwikkeld of dat expertise moet worden ingehuurd. Misschien dat voor een belangrijke presentatie aan een klant of de aandeelhoudersvergadering expertise moet worden ingehuurd. Iedere manager zou in ieder geval moeten beschikken over een goede basiskennis op het gebied van ideeënvisualisatie en datavisualisatie. Kennis van ideeënvisualisatie is belangrijk om samen met het team nieuwe ideeën te kunnen bedenken. En kennis van datavisualisatie is belangrijk om de directie in staat te stellen data-gedreven beslissingen te nemen. Controllers en financieel analisten dienen goede kennis te hebben van datavisualisatie vanwege hun steeds belangrijker wordende rol als business partner. Business managers vragen steeds meer om heldere visualisaties op basis waarvan ze de juiste actie kunnen ondernemen.

Informatievisualisatie-SKILLS

3. Medium

Hulpmiddelen in de verkennende analyse (onderste helft) zijn vooral bedoeld om interactie en iteratie mogelijk te maken. Tools in de verklarende analyse (bovenste helft) ondersteunen vooral een goed ontwerp en duidelijke presentatie.

Informatievisualisatie-MEDIA

4. Workflow

De verkennende analyse resulteert vaak in nieuwe inzichten. Die informatie wil je delen met behulp van heldere visualisaties delen met een bredere doelgroep (verklarende analyse).

Informatievisualisatie-WORKFLOW

De 2×2 matrix kan op verschillende manieren dienst doen als een soort template. Door het invullen van matrix, kun je vaststellen welke aanvullende middelen nog nodig zijn voor het maken van effectieve informatievisualisaties. Je kunt ook invullen welke expertise nodig is voor het invullen van een bepaalde functie en het evenwichtig samenstellen van het team. Of nagaan welke cursussen je kunt volgen om een bepaalde vaardigheid verder te ontwikkelen.

5. Software

Informatievisualisatie: software

6. Tijdsbesteding

Informatievisualisatie: tijdsbesteding

Door op deze manier naar informatievisualisatie te kijken, zien we dat er niet één soort visualisatie bestaat, maar dat er meerdere varianten zijn. De skills en tools die je team nodig heeft, zijn verschillend voor elke categorie. Ook de definitie van wat een ‘geslaagde’ grafiek is, verschilt per soort visualisatie. Zo zal een effectieve grafiek in een formele presentatie er heel anders uitzien dan de snelle schets in een brainstormsessie. Door na te denken over twee vragen, zul je informatievisualisaties kunnen maken die de beoogde impact hebben.

1) Is de informatie conceptueel of data-gedreven (statistisch)?
2) Analyseer ik de data (begrijpen) of probeer ik data uit te leggen aan anderen (informeren)?