‘In deze master leer je om data te vertalen naar kansen’

In september start een nieuwe masteropleiding bij Windesheim: Data Driven Business. Data worden steeds belangrijker en er is bij organisaties een dringende behoefte aan professionals die data kunnen vertalen naar mogelijkheden. Paul Jutten (Scania) en Robert van Kooten (Isala), beide manager Business Intelligence in verschillende organisaties, vertellen over de rol die data spelen en hoe de master daarop aansluit.

Robert en Paul zijn beiden lid van de werkveldcommissie en leveren een actieve bijdrage aan de inhoud van de master en zorgen voor input vanuit hun eigen praktijk.

Welke soorten data zijn er en welke hebben jullie gemeenschappelijk?

Paul: ‘Data heb je in vele verschijningsvormen en gelaagdheden. Bij Scania zijn we vooral geïnteresseerd in data die een rol spelen in de bedrijfsprocessen en de logistiek en de mogelijke verbetering daarvan. Ik denk dat bij Isala de gegevens van patiënten centraal staan. In beide gevallen heb je te maken met een doorlooptijd die je wilt verkorten en met processen die je kwalitatief wilt verbeteren. Bij Scania gaat het om goederen in de supply chain, bij Isala om zorgpaden hoe een patiënt door het zorgproces heen gaat.’ 

Robert: ‘Inderdaad. De raakvlakken van onze data zit ‘m in de relatie tot doorlooptijden en in het efficiënter willen inrichten van processen. Wij gebruiken daarbij bijvoorbeeld een tool als Process mining.’    

Hoe ziet het gebruik van data bij Isala eruit?

Robert: ‘Iedere businessanalist werkt het liefst met gestructureerde data. Een groot deel van de data die wij invoeren in het EPD (Elektronisch Patiënten Dossier) – dat is onze grootste bron van data – wordt met de hand veelal door zorgpersoneel in tekst in het dossier van de patiënt gezet. Dat noemen we ongestructureerde data. We willen de gesprekken die artsen met patiënten voeren automatisch wegzetten met behulp van spraakherkenning naar gestructureerde data. Zodra je registraties in gedefinieerde velden hebt staan, worden data eenduidig vastgelegd en kun je er nulletjes en eentjes aan hangen en begint het informatieproces te lopen en kunnen we automatisch orders uitzetten. Denk aan orders voor het laboratorium, een röntgenaanvraag, een diagnosestelling: van analyse naar zorgpad. Je komt met een gebroken been binnen en tot en met de nacontrole aan toe wordt het zorgpad uitgestippeld. Dat hele proces dat wij zorgpad noemen, daarin valt wat betreft het gebruik van data heel veel te leren.’ 

Wat zijn mogelijke verbeteringen?

Robert: ‘Er is nu nog veel variatie in de manier waarop artsen het zorgpad inrichten. Hoe meer we structureren en hoe meer we met behulp van data-analyse kunnen komen tot standaard behandelpaden, met zo min mogelijk praktijkvariatie, des te planbaarder wordt het proces. Hoe minder variatie, hoe beter het wordt. Daarin kunnen we trouwens ook leren van Scania: steeds beter doorlooptijden inschatten en voorspellingen doen met behulp van AI. Zo kun je met data tot tijdwinst komen én tot een beter zorgpad.’

En welke verbeteringen zijn bij Scania mogelijk?       

Paul: ‘ Bij Scania draait het vooral om transportdata die we vooral willen gebruiken en analyseren om zo goed mogelijk vooruit te kijken. Het is voor ons belangrijk om te zien wat er op ons afkomt en om op tijd te weten waar we wat moeten doen in de supply chain. Scania heeft een netwerk dat de gehele wereld bestrijkt, van China tot Brazilië. Stel: je wil een truck bestellen en die over tien weken hebben. Wij gaan er dan vervolgens voor zorgen dat de goederen, die uit dat netwerk komen en die nodig zijn om jouw truck te bouwen, via carriers op de juiste plaats en op het juiste moment bij elkaar komen. Wat we nodig hebben zijn data die het mogelijk maken dat we jouw truck precies op het juiste moment kunnen leveren. We willen kwaliteitsdata waarmee we bedrijfsprocessen en logistiek steeds verder kunnen verbeteren en waarmee we nog meer vooruit kunnen kijken.’       

Wat is op dit moment belangrijk?

Robert: ‘Het vergroten van datakwaliteit en het identificeren van de mogelijkheden. Anders gezegd: we willen de datavolwassenheid vergroten. Daar heb je een leeromgeving voor nodig, proeftuinen waarin je je gegevens met collega’s kunt delen. Naast de eerder genoemde patiëntengegevens hebben we te maken met steeds meer data van datacollectors en tracers die de patiënt op het lichaam draagt. Om die data te analyseren en te monitoren bouwen we dashboards. Dat zijn er inmiddels zo veel dat we terug moeten naar een hanteerbaar aantal zodat we de data ook beter gebruiken. Dat is een voorbeeld van kwaliteitsverbetering en datavolwassenheid. Bij sommige afdelingen hebben we 40 dasboards, wellicht kunnen we dat aantal in enkele gevallen terugbrengen naar één.’

Wat kan de meerwaarde zijn van de master Data Driven Business?

Paul: ‘De master gaat mensen afleveren die in staat zijn om kansen te zien. Mensen die in gesprek gaan met een IT-afdeling en een brugfunctie kunnen vervullen met de klantvraag als uitgangspunt. De rol van een analytics translator of data-vertaler zal steeds belangrijker worden. We hebben mensen nodig die goed in staat zijn om een probleem of vraag bloot te leggen. Dat vraagt om specifieke kwaliteiten: inlevingsvermogen in je gesprekspartner én het vermogen om net zo lang door te graven tot je je doel hebt bereikt. We komen nu vaak te snel in actie waardoor we de vraag die we willen oplossen eigenlijk nog niet duidelijk genoeg voor ogen hebben. Daar is veel winst te behalen.’

Robert: ‘Je mag voor een gesprek gerust drie uur uittrekken en daarbij een schets maken om de keten in beeld te brengen. Er is nu inderdaad te veel haast om in actie te komen wat kan leiden tot een wildgroei aan dasboards. Heel veel data, maar geen duiding.’

Welk type professional heeft jullie organisatie nodig? 

Paul: ‘Een professional met kennis van zaken bij wie de meerwaarde hem zit in nieuwsgierigheid, vaardigheid in het interpreteren en doorgronden van vraagstukken en in het maken van keuzes. En vooral: vaardigheid in het vertalen van data naar mogelijkheden. Goede communicatieve vaardigheden en presentatietechniek spelen daarom ook een belangrijke rol.’

Wat is op het gebied van data de belangrijkste transitie die nu plaatsvindt?

Robert: ‘Aanvankelijk werd er gekeken naar de vraag hoe we data konden bemachtigen. Ik denk dat de vraag die nu aan de orde komt is: wat kunnen we ermee doen? Welke problemen en vraagstukken zien we eigenlijk met behulp van data? De programma’s om data te verzamelen worden nu al grotendeels door AI gemaakt. Dat is slecht nieuws voor programmeurs en daarmee samenhangend, ook daarin zie ik een belangrijke taak voor onze toekomstige collega’s: het bijhouden van de laatste ontwikkelingen en die vertalen naar mogelijkheden binnen de organisatie.’

Welke meerwaarde heeft een analytics translator binnen jullie praktijk?

Paul: ‘Van het verzamelen van data komen we steeds meer in de fase waarin we de waarde gaan zien in het verhaal achter de data. Mensen die dat verhaal goed kunnen communiceren met visualisaties kunnen ervoor zorgen dat we met behulp van dat inzicht doorlooptijden kunnen verkorten, kwaliteiten kunnen verhogen en kosten kunnen verlagen.’

Robert: ‘De zorg in de ziekenhuizen wordt steeds complexer, de zorgtaken nemen toe terwijl het aantal professionals afneemt. We moeten met minder mensen meer gaan doen en dat geldt eigenlijk voor iedereen. Daarom is het vertalen van data naar een gestandaardiseerde en betere zorg onmisbaar en daarmee dus ook de professional die zich in deze materie specialiseert.’

De master Data Driven Business start in september 2026 en wordt gegeven in een voltijd- en deeltijdvariant. Meer informatie over het studieprogramma, toelatingseisen en aanmelden vind je hier.