Wat is een datafilosoof?

Cijfers zijn hard. Filosofie is zacht. Dat is in ieder geval het cliché.

Ik ben opgeleid als accountant. Cijfers, structuur, precisie — daar voel ik me thuis. En toch staat er op mijn LinkedIn-profiel: Datafilosoof.

Hoe is dat ontstaan? Nou, ik zat een keer bij een klant. We waren bezig met een dashboard over bezetting en verzuim. En ik was aan het doorvragen op een begrip dat op het eerste gezicht volkomen helder leek: medewerkers. In het kader van een bezettingsoverzicht: hoeveel medewerkers hebben we eigenlijk?

Dat klinkt als een simpele vraag. Maar zodra iemand twee dienstverbanden heeft — op twee verschillende afdelingen — loopt het spaak. De headcount op afdeling A is 1. Op afdeling B is dat ook 1. Maar op organisatieniveau is het ook 1. Want het is dezelfde persoon. Dus: bedoel je medewerkers? Dienstverbanden? Formatieplaatsen? Dat zijn drie verschillende antwoorden op dezelfde vraag, en ze zijn alle drie juist — maar wel afhankelijk van het perspectief van degene die vraagt.

Ik was aan het doorvragen, aan het uitpluizen welke interpretaties er mogelijk waren, welke verwachtingen er achter dat ene woord zaten. En op een gegeven moment zei één van de medewerkers van de klant: “Dit lijkt wel filosofie.”

En toen viel bij mij het kwartje.

Want ze had gelijk. Wat ik doe — het zoeken naar de échte betekenis van een getal, het je verplaatsen in het perspectief van degene die de vraag stelt, het vertalen van “A” naar “B” omdat ik weet dat we hetzelfde bedoelen maar er een andere taal voor gebruiken — dat ís filosofie. Toegepast op data.

Welkom bij Data met impact. De podcast over de zin en onzin van data, mensen en techniek. Ik ben Jeroen Buisman, en met InfoReports help ik organisaties die maatschappelijke impact maken — bijvoorbeeld in de zorg en het onderwijs — om grip te krijgen op hun informatie.

In de eerste drie afleveringen zijn we ingegaan op aannames, op de tirannie van KPI’s, en op datakwaliteit als fundament. Drie onderwerpen die allemaal raken aan hetzelfde: de kloof tussen de wereld van de data en de wereld van de mensen. Vandaag wil ik dat verbindende thema centraal stellen.

Datafilosoof is geen titel. Het is een houding.

Terug naar de basis. Want voordat ik die term, datafilosoof, kan verdedigen, moet ik hem eerst kunnen uitleggen.

De misschien wel bekendste filosoof uit de westerse geschiedenis is Socrates. Hij schreef niets op. Zijn ideeën kennen we alleen via anderen — via Plato, zijn leerling. En wat deed Socrates? Hij liep door Athene en sprak mensen aan. Mensen die golden als wijs. Als expert. Als gezaghebbend.

En hij stelde hen vragen.

En niet om te laten zien hoe slim hij zelf was. Maar uit echte nieuwsgierigheid. Wat bedoel je daar precies mee? Hoe weet je dat? Wat als het ook anders zou kunnen?

En keer op keer bleek dat de expert zijn eigen begrip niet goed kon uitleggen. Dat wat hij zeker wist, bij nader inzien helemaal niet zo zeker was.

Dat heet de Socratische methode. En het is misschien wel het krachtigste gereedschap dat een BI-professional kan hebben.

Want wat is de BI-professional in een organisatie, als het goed is? Degene die doorvraagt. Die niet genoegen neemt met het eerste antwoord. Die vraagt: “Wat bedoel je met ‘opnames’? Wat bedoel je met ‘productie’? Wat bedoel je met ‘verzuim’?” Terwijl iedereen om hem heen al lang denkt dat die termen vanzelfsprekend zijn.

Dat is Socrates in een kantooromgeving.

Ik noem even drie houdingen die ik zie als de kern van filosofisch denken over data.

De eerste: productieve twijfel.

Descartes — zeventiende-eeuws filosoof en wiskundige — begon zijn beroemdste werk met een radicale vraag: wat weet ik eigenlijk zeker? Hij besloot te twijfelen aan alles wat hij dacht te weten, totdat er iets overbleef wat echt onweerlegbaar was. Dat leidde uiteindelijk tot één beroemde uitkomst: cogito ergo sum. Ik denk, dus ik ben. De enige zekerheid die twijfelen overleefde.

Nu hoeven we in de dagelijkse praktijk natuurlijk niet zo ver te gaan. Maar de houding is waardevol.

In BI zijn we gewend om te vertrouwen. Op de brondata. Op de definitie die ooit is vastgelegd. Op het dashboard dat al twee jaar draait zonder klachten. En die vanzelfsprekendheid is gevaarlijk.

Er is een verschil tussen een cijfer dat klopt en een cijfer waarvan niemand weet dat het niet klopt. Die twee zien er in een dashboard precies hetzelfde uit.

Productieve twijfel betekent niet dat je alles ter discussie stelt en niets meer oplevert. Het betekent dat je jezelf regelmatig de vraag stelt: weet ik dit zeker? Of neem ik het aan?

De tweede houding: begrijpen voordat je bouwt.

Als ik een nieuwe dataset tegenkom die ik nog niet ken, dan begin ik niet met queries schrijven. Ik begin met kijken. Waarom staat in veld A de waarde x, en in veld B de waarde y? Wat is de relatie tussen die twee? Waarom is dat veld soms leeg — en wat is de trigger waardoor het soms niet leeg is?

Ik wil de data begrijpen. Ik wil gevoel krijgen bij de data. Hoe is deze waarde hier terechtgekomen? Wie heeft dit ingevuld, en waarom op díé manier? Op een gegeven moment gaat de data voor me leven. Ik snap hoe het in elkaar zit. En pas op dat moment ga ik aan de slag met het technische werk.

Dat klinkt misschien als oponthoud. Maar in de praktijk is het de snelste werkwijze. Want als je de data echt begrijpt, gaat het bouwen snel. En lever je iets op wat klopt — niet alleen technisch, maar ook inhoudelijk. En je legt een fundament voor de onvermijdelijke vervolgvragen.

En het gaat hier ook om het verschil tussen weten en begrijpen. Weten is: het antwoord kennen. Begrijpen is: snappen waarom het antwoord is wat het is. In BI worden die twee dingen te vaak verward. Iemand die weet hoe een query werkt, begrijpt nog niet waarom de data eruit ziet zoals die eruitziet. Iemand die de data begrijpt, kan ook uitleggen wanneer het antwoord anders zou zijn.

Die tweede persoon bouwt betere rapporten. En stelt betere vragen.

De derde houding: de vraag achter de vraag. Ook al vind ik het een enorm cliché begrip.

Maar, terug naar het voorbeeld van de intro. Medewerkers versus dienstverbanden.

Iemand vraagt: “Hoeveel mensen werken hier?” Het is een simpele vraag. Maar zodra je doorvraagt, blijkt er een perspectief achter te zitten. HR vraagt het vanuit de mens: zij hebben te maken met één persoon. De planner vraagt het vanuit de capaciteit: twee dienstverbanden op twee afdelingen zijn twee planningseenheden. De controller kijkt naar formatie: hoeveel fte zit er in de begroting?

Alle drie vragen ze “hoeveel mensen” — maar ze bedoelen drie verschillende dingen. En als je die vraag beantwoordt zonder eerst te weten welk perspectief erachter zit, geef je antwoord op een vraag die niet gesteld werd.

Dit is “kokerdenken”, een vorm van tunnelvisie. Niet als verwijt — het is menselijk. Iedereen kijkt vanuit zijn eigen rol, zijn eigen context, zijn eigen waarheid. De verpleegkundige kijkt anders naar “bezetting” dan de controller. Allebei hebben ze gelijk, vanuit hun eigen perspectief. Maar als ze in dezelfde vergadering zitten en denken dat ze het over hetzelfde hebben, ontstaat er ruis. Verwarring.

De Datafilosoof is degene die dat ziet. Die niet alleen hoort wat iemand zegt, maar ook begrijpt vanuit welk perspectief het zegt wordt. En die vervolgens de vertaling maakt — expliciet, zichtbaar, bespreekbaar.

Ik heb het even opgezocht, maar kennelijk heet dit in de filosofie maieutiek — de “verloskundige” methode van Socrates. Je helpt de ander om zijn eigen gedachte ter wereld te brengen. De gedachte die er al was, maar die hij nog niet volledig had geformuleerd.

Doorvragen voordat je bouwt is geen vertraging. Het is het werk.

Nu wil ik stilstaan bij een minder comfortabel aspect van deze houding.

Socrates eindigde zijn leven niet op een erepodium. Hij eindigde het met een gifbeker. De mensen van Athene ervoeren zijn vragen uiteindelijk als bedreigend. Als ondermijnend. Als lastig.

Dat lot staat BI-professionals niet te wachten. Maar er zit wel een serieuze kern in dit beeld.

De Datafilosoof die doorvraagt, die twijfelt, die zegt “dit cijfer klopt niet” of “we meten hier iets wat we niet bedoelen te meten” — die persoon maakt het soms ongemakkelijk. Voor de manager die het dashboard als waarheid heeft omarmd. Voor de collega die de definitie jaren geleden heeft vastgelegd. Voor de organisatie die liever een groen dashboard wil dan een eerlijk dashboard.

In de vorige aflevering noemde ik de poortwachterrol van de BI-afdeling. De bereidheid om een rapportage op te leveren met een noot erbij: dit klopt niet, en hier is waarom. Dat is de luis in de pels. Niet als doel op zichzelf, maar als dienst aan de organisatie.

Een organisatie die haar eigen data niet kritisch bekijkt, houdt zichzelf voor de gek. En veel organisaties zijn de gevolgen van verkeerde sturing niet abstract. Ze zijn concreet. Ze raken mensen.

De Datafilosoof is dus niet iemand die het weet. Hij is iemand die blijft vragen. Ook als dat ongemakkelijk is. Júist als dat ongemakkelijk is.

De filosofische houding vertaalt zich in heel praktische gedragingen.

Het vertaalt zich in de vraag die je stelt voordat je begint te bouwen. Niet alleen “wat wil je zien?” maar ook “wat ga je ermee doen?” en “hoe weet je dan of het goed gaat?”

Het vertaalt zich in de definitie die je vastlegt voordat je een query schrijft, of een dashboard bouwt. Niet aannemen dat “bezetting” voor iedereen hetzelfde betekent, maar het uitspellen. Inclusief de randgevallen. Dat is de techniek van negatief definiëren die ik in aflevering één noemde: zoek niet naar wat het is, maar naar wat het niet is. Dwing elkaar scherp te zijn.

Het vertaalt zich in de terugkoppeling die je geeft als je iets raars ziet in de data. Niet stilletjes een filter zetten, maar het benoemen. Naar de bron gaan. Bespreekbaar maken.

En het vertaalt zich in de bereidheid om je eigen werk ter discussie te stellen. Dit dashboard draait al twee jaar — maar klopt het nog? Is de werkelijkheid veranderd terwijl het rapport hetzelfde is gebleven?

Dat zijn geen grote filosofische gebaren. Dat zijn kleine, dagelijkse keuzes. Maar ze cumuleren. Een organisatie die consequent zo werkt, bouwt iets op wat je niet koopt met een licentie: vertrouwen in de eigen data.

En dat vertrouwen is het echte product van de BI-afdeling. Niet de dashboards. Niet de rapportages. Het vertrouwen dat als er een cijfer op tafel ligt, dat cijfer de werkelijkheid beschrijft.

We zijn vier afleveringen verder in deze podcast. Ik wil even een stap terugzetten.

Aflevering één: aannames. Data is een interpretatie, verankerd in menselijke keuzes en blinde vlekken.

Aflevering twee: KPI’s. Meten verandert gedrag. Een goed bedoeld cijfer kan een eigen leven gaan leiden dat de oorspronkelijke bedoeling verdringt.

Aflevering drie: datakwaliteit. Klopt wat erin gaat eigenlijk wel? En wie is daarvoor verantwoordelijk?

Al die onderwerpen vragen om hetzelfde: mensen die nieuwsgierig zijn. Die vragen durven stellen. Die begrijpen dat data geen werkelijkheid is, maar een representatie van een werkelijkheid — en dat die representatie altijd onvolledig is. En die begrijpen dat achter elk cijfer een mens zit die het heeft ingevoerd, vanuit zijn eigen perspectief, met zijn eigen context. En dat hetzelfde cijfer door iedereen anders wordt gezien, geïnterpreteerd, gekleurd door eigen context en perspectief.

Dat is de Datafilosoof. Niet als specialisme. Niet als functietitel. Maar als houding die iedereen kan aannemen die met data werkt. Of je nu analist bent, manager, verpleegkundige die een registratie invult, of bestuurder die op een dashboard stuurt.

Vragen stellen is democratisch. Iedereen kan het. Maar het vraagt oefening. En het vraagt een cultuur die het toestaat.

We komen aan het einde van deze aflevering.

Cijfers zijn hard. Filosofie is zacht. Zo begon ik.

Maar wat ik in al die jaren heb gemerkt — als accountant in opleiding, als BI-er, als ondernemer — is dat de hardste cijfers de zachtste vragen vragen. Wat betekent dit getal? Voor wie is het waar? Vanuit welk perspectief?

Twijfel productief. Begrijp voordat je bouwt. Zoek de vraag achter de vraag. En wees bereid om ongemakkelijke dingen te zeggen — niet als doel, maar als dienst.

Dat is wat ik bedoel met de Datafilosoof. En ik denk dat elk vakgebied, elke organisatie, zulke mensen nodig heeft. Mensen die niet alleen weten hoe het systeem werkt, maar die blijven vragen waarom.

Want data geeft antwoorden. Maar antwoorden zijn alleen waardevol als ze de juiste vraag beantwoorden.

Dus onthoud: een goed antwoord begint altijd met een betere vraag.

Bedankt voor het luisteren. Vond je deze aflevering iets om over door te denken? Deel hem dan met iemand die ook wel eens wat meer zou mogen doorvragen. En wil je zien hoe wij bij InfoReports die filosofische houding in de praktijk brengen? Kijk dan op inforeports.nl. Tot de volgende keer!