Karien Verhagen

Karien Verhagen begon in 1982 een carrière als automatiseringsdeskundige; via betrekkingen als programmeur, systeemanalist en projectleider werd zij uiteindelijk programmamanager. Sinds 1993 houdt zij zich beroepsmatig vrijwel uitsluitend bezig met datawarehousing en Business Intelligence. Zij is bekend van lezingen en cursussen via 4BIS Scholing en Advies. Sinds 1 juli 2009 is zij verbonden aan Kadenza.

Er moeten meer vrouwen de techniek in. Een van de middelen om dat te bereiken is scholieren te confronteren met rolmodellen. Ik mag meedoen en moet er dus over nadenken wat ik de meiden ga vertellen.  Geen zure, negatieve verhalen over discriminatie, ook al is die er nog steeds. Daarover hebben we het een andere keer. Vrouwen aannemen uit charitatieve overwegingen of om wettelijk gestelde normen te halen heeft niet mijn voorkeur.

Vrouwen zijn nodig in BI en ik zal u vertellen waarom.
BI heeft uiteindelijk tot doel het proces te verbeteren.  We halen gegevens uit het proces, we meten ze, we vergelijken ze met de door het management gestelde normen. Dan gaan we evalueren en modelleren (in EXCEL !) en implementeren  de maatregelen om het proces te verbeteren . Daarna meten we de effecten weer van onze maatregelen en rolt de procesverbeteringscyclus idealiter door.

Tenzij dat proces helemaal door machines wordt uitgevoerd is procesverbetering mensenwerk. Onze machines meten. Mensen interpreteren, reageren op meetgegevens, reageren op de presentatie van meetgegevens, praten over meetgegevens en hebben een mening over procesverbetering.  Waar het om gaat is dat mensen in het proces de voorgestelde wijzigingen begrijpen, het er bij voorkeur mee eens zijn en hun gedrag  als team aanpassen om het proces (niet de meetgegevens !) te verbeteren.

Die procesverbeteringscyclus is een delicaat en creatief samenspel van geschakelde gebeurtenissen, uitgevoerd door een goed ingewerkt team. Business experts die op grond van de gewenste bedrijfsstrategie goede normen stellen, ICT-ers die de data uit de systemen toegankelijk kunnen maken, functionele experts die echt weten wat er in die data staat en gedragsdeskundigen die snappen hoe U de gewenste verbeteringen bij de mensen die werken in het proces voor elkaar kunt krijgen.

Vrouwen zijn veel beter in teamwerk, ze hebben meer oog voor de menselijke kant, zijn beter in de perifere perceptie. In tegenstelling tot het holistische mannendenken, observeren vrouwen in een ruimer kader. Een BI team met bijvoorbeeld vijftig procent vrouwen heeft gewoon meer kans van slagen.

Dat is onwetenschappelijk en generiek geklets, zegt u ?  Generiek wel ja. Natuurlijk kent u meneer De Wit die uiterst creatief is en een teamplayer die zijn gelijke niet kent. Natuurlijk kent u mevrouw De Zwart die daar nu juist helemaal niets van begrijpt. Onwetenschappelijk zijn die stellingen niet. Barry Devlin had het op het Datawarehouse en BI congres nog over dit onderwerp in zijn presentatie over Business Insight. Er is ruim voldoende wetenschappelijk onderzoek en bewijs dat die stellingen juist zijn. Op de vraag uit de zaal of Barry een pleidooi hield voor meer vrouwen in de BI, antwoordde hij dan ook gewoon met “Ja”. 

Of U het nu eens bent met de stelling of niet, feiten zijn :
1. Op de deelnemerslijst stonden vijf vrouwen en zestig mannen !
2. De afgelopen jaren heeft dat grote overwicht aan mannen in de BI vooralsnog geleid tot een  groot aantal hele kostbare mislukkingen om BI aan het rollen te krijgen.

Wat hebben we te verliezen ?