Artikelen door beheer

IT is mensenwerk: tot de kern komen is als pellen van een ui

Als informatieanalisten en functioneel ontwerpers is het ons dagelijks werk om bedrijfsprocessen te vertalen naar passende IT oplossingen en werkende functionaliteit in software applicaties. We vertalen een vaak dynamische praktijk met allerlei uitzonderingen op de regel naar een oplossing met nullen en enen. IT is gebaseerd op rationaliteit en logica. Ook al kennen we de business van onze klanten goed, het is nog steeds een kunst om de essentie van het probleem of de wens in beeld te krijgen. Communicatie, doorvragen en structuur aanbrengen zijn daarbij cruciaal. Uiteindelijk is IT voor 80% mensenwerk.

Waarom Agile software ontwikkeling leidt tot het IKEA-effect

Ooit gehoord van het IKEA-effect? Dit effect staat bekend als de neiging van mensen om dingen hoger te waarderen wanneer ze zelf hebben bijgedragen tot de totstandkoming ervan. Laten we eerlijk zijn, het is een feest van genoegdoening om na wat geploeter en gezweet naar die zelf in elkaar gezette boekenkast te zitten kijken. Maar dit effect komt niet alleen tot stand bij een nieuwe boekenkast of een nieuw bed. Ook bij Agile software ontwikkeling merken wij een dergelijk effect. Waarom dit zo is en hoe dat in z’n werk gaat vertellen we in dit blog.

Datakwaliteit in de AGF sector: hoe hou je je data vers?

Tussen bedrijven binnen de AGF sector en in de keten wordt steeds meer data uitgewisseld. Om als bedrijf in deze complexe voedselketen te kunnen opereren is goede datakwaliteit steeds belangrijker. Maar uit de praktijk blijkt dat datakwaliteit nog niet altijd hoog op de agenda staat. In de AGF sector is er een initiatief van GS1, Frug I Com en het GroentenFruit Huis om, in samenwerking met retailers, voorlichtingsbijeenkomsten over datakwaliteit voor de sector te gaan houden. Het doel is om de supply chain nog verder te professionaliseren. De voorwaarde daarvoor is wel dat de datakwaliteit optimaal moet zijn. Maar hoe realiseer je dit?

Hoe je met data de ‘olifantenpaadjes’ in werkprocessen kunt ontdekken

Olifantenpaadjes zijn paadjes die mensen fietsend of wandelend creëren om een stukje van de officiële route af te wijken. Sporen in het gras maken dat werkelijke gedrag van mensen mooi zichtbaar. Eigenlijk laten ze hiermee de — in hun ogen — ‘ontwerpfouten’ bij de aanleg van fiets- of wandelpaden zien. Behalve in de openbare ruimte kom je olifantenpaadjes ook in werkprocessen tegen. Medewerkers creëren zo hun eigen ideale lijn. Dat leidt soms tot grote ergernis, maar bedenk dat ze daarmee ook ‘ontwerpfouten’ in de werkprocessen zichtbaar maken. Met behulp van data analyse kun je dit in beeld brengen om vervolgens relevante en zinvolle verbeteringen in je processen doorvoeren. En een volgende stap naar optimale werkprocessen te zetten.

Wat simpel lijkt is soms toch moeilijk: de kunst van het omgaan met data

De startup what3words heeft een revolutionair alternatief systeem bedacht voor plaatsaanduiding op aarde en voor adresseren in het algemeen. Ze hebben de hele wereld opgedeeld in vakjes van 3×3m, die elk worden aangeduid met een unieke combinatie van 3 woorden. Een combinatie van dwelled.relate.bouncing is gemakkelijker te onthouden dan de GPS aanduiding 52.373278, 4.8920175. Er zijn inmiddels bedrijven en organisaties die erin investeren. Is dit een prachtig voorbeeld van een simpele oplossing voor een ingewikkeld probleem? Of is het lastiger dan het lijkt? Goed omgaan met data is ook in dit nieuwe systeem cruciaal.

De glazen bol de deur uit! Data-driven besluitvorming in vijf stappen

Van een glazen bol wordt gelukkig maar zelden gebruik gemaakt, maar de weg naar data-driven besluitvorming is er een die veel bedrijven nog moeten in slaan. Dergelijke besluitvorming hoeft niet direct op basis van big data en complexe algoritmen te gebeuren. Maar adequaat datamanagement en data-analyse, ondersteund door optimale processen, tools en systemen is noodzakelijk om die besluitvorming ook daadwerkelijk op betrouwbare data te kunnen baseren. Wat is er nodig voor data-driven besluitvorming op basis van verifieerbare data?

Datakwaliteit is cruciaal: guesstimates geven geen zekerheid

Guesstimates zijn schattingen die worden gemaakt zonder gebruik van adequate en volledige informatie. Het is een combinatie van een guess (gok) en een estimate (schatting). Je kunt je voorstellen dat de datakwaliteit en betrouwbaarheid van deze gegevens twijfelachtig is. Het blijkt echter dat op basis van guesstimates belangrijke besluiten worden genomen, zoals bijvoorbeeld bij klimaatdoelstellingen rondom emissie van methaan en rondom tellingen van bedreigde diersoorten. Waarom zijn sommige berekeningen gebaseerd op schattingen? En kloppen die gegevens wel?

Broccoli eten risicovol? De complexiteit van data analyseren

De EFSA heeft in een rapport over de resultaten van 2015 geconcludeerd dat het risico voor consumenten voor wat betreft residuen van pesticiden laag is. Het rapport is volledig publiek en transparant, maar toch blijkt het lastig om de data goed te analyseren en interpreteren. Ook al is de conclusie dat het risico laag is, lees ik dat in 3,4% (34) van de broccoli monsters de residu concentraties de MRL overschrijden, voornamelijk door dithiocarbamates. En 1.2% (12) van de monsters waren non-compliant. Mijn eerste reactie is verontrustend. Voor een liefhebber als ik betekent dit namelijk dat ik bij iedere honderd keer dat ik broccoli eet, één keer te hoge hoeveelheden dithiocarbamates binnenkrijg. En als ik op internet google op de potentiële negatieve gezondheidseffecten van dithiocarbamates, dan word ik daar niet vrolijk van.