Data science is een vakgebied dat in deze tijden van cruciaal belang is. De trends in aantal besmettingen, opnames, IC opnames en overlijdens, maar ook de relaties tussen verschillende omstandigheden zijn enkele van de zaken die met data analyse tot nieuwe informatie kunnen leiden in de voorkoming van verspreiding van het Covid-19 virus. Het interessante van recente publicaties, interviews en onderzoeken is dat de juistheid van de interpretatie van de data ter discussie wordt gesteld.
Net als in de maakindustrie is dit van cruciaal belang om goede (management)besluiten te nemen. Alleen onderbuikgevoel is niet voldoende maar de feiten juist interpreteren om tot de juiste conclusies en besluiten te komen. Succesvolle ondernemingen blinken daarin uit en de minder succesvolle ondernemingen ‘missen hier de boot’.
Verkeerde uitgangspunten
Als het gaat om de interpretatie van de data die is verzameld over het Covid-19 virus wordt door onder andere Maurice de Hond gesteld dat het referentiekader onjuist is gekozen. Op basis van de (ruime) ervaring met de ontwikkeling van het reguliere griepvirus worden de recente ontwikkelingen vergeleken. Volgens Maurice de Hond kenmerkt het Covid-19 virus zich heel anders volgens de data die nu beschikbaar zijn. De maatregelen vanuit het RIVM (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu) en de WHO (World Health Organisation) zijn gebaseerd op de ervaringen met de reguliere griepvirussen.
Enkele zaken die Maurice de Hond aanhaalt betwisten het nut van de 1,5 meter samenleving. Volgens zijn analyse zijn het de zogenaamde aerosols (hele kleine vochtdeeltjes van hoesten, niezen of praten/zingen) die in de lucht blijven hangen. Dat kan gebeuren in ruimtes die slecht zijn geventileerd en waar veel mensen bij elkaar zijn. De ergste besmettingen hebben zich voorgedaan bij aprés ski evenementen, carnaval en voetbalwedstrijden (denk aan de wedstrijd in Bergamo voor de Champions League tussen Altalanta Bergamo en Valencia. Daar hoeft maar een besmette persoon aanwezig te zijn geweest om vele andere te besmetten. Hoe langer in de dezelfde ruimte, hoe ernstiger de besmetting. Dat zijn de conclusies vanuit de analyse van ‘koude data’. Los van alle ellendige beelden en de schrik die dat met zich meebrengt, vormen de feiten de basis voor besluitvorming (dat zou zo moeten zijn).
Er zijn meerdere feiten die 1,5 meter afstand ter discussie stellen. Zo zijn er in Lesbos in de vluchtelingenkampen en in India en Afrika nauwelijks besmettingen. Het afstand houden is daar onmogelijk. De verklaring is eenvoudig. De natuurlijke ventilatie (in Lesbos wel uit armoede) is de reden dat het virus niet lang kan blijven hangen en daarmee ook niet tot besmettingen leidt. Die conclusie is heel anders dan 1,5 meter afstand houden. Dat lijkt te eenzijdig en dat leidt tot andere ingrijpende maatregelen voor economie en sociale contacten. Op termijn geeft dat ook schade en is het middel dan niet erger dan de kwaal…?
Het complete interview is een aanrader, vanuit de data science kant en om tot de juiste interpretatie te komen van feiten.
Relatie met de maakindustrie
In de maakindustrie zijn data steeds van groter belang om tot juiste beslissingen te komen. De snelheid van reageren en acteren blijft toenemen. Dat heeft enerzijds te maken met de technologische ontwikkelingen en anderzijds met marktontwikkelingen.
Met Quick Response Manufacturing wordt een organisatie getransformeerd om sneller en adequater te reageren op veranderende omstandigheden. Doorlooptijdverkorting is de belangrijkste graadmeter! Die verkorting van doorlooptijden lukt alleen als de juiste zaken in één keer goed gedaan worden en op de slimste manier. Daarvoor zijn data en leren van data (de feiten onder ogen zien, zoals in het boek van Jim Collins, Good to Great helder wordt toegelicht) onmisbaar. Wat gebeurt er bij klanten, wat zijn daar de ontwikkelingen, hoe presteert het bedrijf zelf op gebied van financiën, leverperformance en kwaliteit. Met een dashboard met kengetallen die voor jouw situatie relevant zijn, kunnen de data snel worden geïnterpreteerd. Hierin zit ook de vraag: kijk je naar de juiste data en hanteer je het juiste uitgangspunt? Dat is telkens de vraag voor de leiding! Data die gaan afwijken of een andere uitkomst geven dan gedacht, zijn rijp voor nadere analyse.
De juiste interpretatie van data en het gebruik van de juiste data is een vakgebied! Het is daarom steeds gebruikelijker een data analist in dienst te hebben om hierin te faciliteren. Een investering die zich snel terugverdient!
Tot slot
Het interview met Maurice de Hond over de ‘bangmakerij en het (on)nut van de 1,5 meter samenleving’ toont aan dat data-analyse een heel krachtig en objectief instrument is om aannames te toetsen. Daarbij is het hanteren van de juiste data en de uitgangspunten de achilleshiel. Net als in maakbedrijven waar vaak onvoldoende data beschikbaar is, die data toch als ‘waarheid’ beschouwen, bij gebrek aan beter. Al eerder schreef ik een artikel over ‘meten = weten’. Daar start de basis voor de juiste data-analyse!
Meer weten? Of gewoon een keer vrijblijvend praten over de kracht van data-analyse en data science Neem gerust contact met ons op, daar word je altijd wijzer van! Stuur een bericht via onze contactpagina of bel 06-51 38 15 50.
