Veel organisaties beschikken over grote hoeveelheden data. Maar welke informatie is gewenst om betere beslissingen te nemen en processen te verbeteren?

Van data naar inzicht

Data zijn losse feiten, zoals het aantal proces afwijkingen, incidenten, meldingen of audits. Door deze gegevens te ordenen ontstaat informatie, bijvoorbeeld het aantal incidenten per locatie of per maand.

Inzicht ontstaat wanneer je verbanden legt en de cijfers in hun context bekijkt. Dan wordt duidelijk waarom ontwikkelingen optreden en waar mogelijkheden voor verbetering liggen. Een dashboard is daarbij geen doel op zich, maar een hulpmiddel om die patronen zichtbaar te maken.

Waarom dashboards?

Een goed dashboard geeft medewerkers en leidinggevenden op elk moment inzicht in de prestaties van hun team of proces. Daardoor hoeven zij niet te wachten op een maand- of kwartaalrapportage om te zien hoe het ervoor staat. Afwijkingen worden eerder zichtbaar en kunnen sneller worden besproken en opgepakt.

Dat stelt wel eisen aan de kwaliteit van het dashboard. De gegevens moeten betrouwbaar zijn, regelmatig worden bijgewerkt en gebruikers moeten weten hoe actueel de informatie is. Een dashboard dat twee weken achterloopt, kan een heel ander beeld geven dan de actuele situatie en leidt gemakkelijk tot verkeerde conclusies.

Patronen herkennen

De kracht van dashboards zit niet in het tonen van losse cijfers, maar in het zichtbaar maken van patronen. Denk bijvoorbeeld aan:

• een stijging van het aantal incidentmeldingen na een reorganisatie;
• locaties waar structureel meer afwijkingen voorkomen;
• terugkerende oorzaken in incidentonderzoeken;
• seizoensinvloeden;
• werkzaamheden met een verhoogd risicoprofiel.

Soms ontstaat het echte inzicht pas door verschillende databronnen met elkaar te combineren.

Zo koppelde een organisatie waar ik mee werkte, alle incidenten waarbij een veiligheidsbarrière had gefaald, aan de BowTie-analyses waarvoor die barrieres relevant waren. Hierdoor werd zichtbaar welke barrières relatief vaak werden doorbroken. Niet het totale aantal incidenten bleek het belangrijkste inzicht, maar het feit dat steeds dezelfde beheersmaatregelen onvoldoende effectief waren. Dat maakte veel gerichter verbeteren mogelijk.

Leading en lagging indicatoren

Bij dashboards wordt onderscheid gemaakt tussen lagging en leading indicatoren.

Lagging indicatoren kijken terug. Ze laten zien wat er al is gebeurd, zoals het aantal incidenten, ongevallen of klachten.

Leading indicatoren geven juist een beeld van de mate waarin risico’s worden beheerst. Denk aan het uitvoeren van inspecties, veiligheidsobservaties, audits of het tijdig uitvoeren van verbetermaatregelen.

Ook bij BowTie-analyses kan dit onderscheid worden gemaakt. Het aantal incidenten waarbij een barrière heeft gefaald is een lagging indicator. Het periodiek controleren of testen van kritische barrières is juist een leading indicator: je meet of de beheersmaatregelen nog functioneren voordat zich een incident voordoet.

Een goede set KPI’s combineert daarom beide typen indicatoren: terugkijken om te leren en vooruitkijken om risico’s te beheersen.

Data leiden tot betere gesprekken

Een dashboard (en de dataset er achter) heeft pas echt waarde wanneer de cijfers aanleiding geven tot goede analyses en gesprekken tussen collega’s. De nieuwste ontwikkelingen maken het zelfs mogelijk om met chatbots gesprekken te voeren. Die toekomst is veel dichterbij dan je denkt.

Binnen onze afdeling hebben we daarom alle collega’s opgeleid in de AAP-methodiek: Achterhalen, Analyseren en Presenteren. Het doel van deze training was niet om iedereen data-analist te maken, maar om collega’s beter te leren werken met data en analyses.

De training leverde direct waardevolle discussies op. Welke KPI’s helpen ons echt om processen te verbeteren? Meten we wat belangrijk is, of rapporteren we sommige indicatoren vooral omdat we dat altijd al hebben gedaan? Zulke vragen zorgen ervoor dat dashboards geen verzameling grafieken blijven, maar een hulpmiddel worden om processen kritisch te bekijken en continu te verbeteren.

Veelvoorkomende valkuilen

Bij het gebruik van dashboards komen enkele valkuilen regelmatig voor:

• te veel KPI’s, waardoor de aandacht versnipperd raakt;
• alleen sturen op uitkomsten in plaats van op de processen die die uitkomsten bepalen;
• cijfers zonder context interpreteren;
• onvoldoende aandacht voor de kwaliteit en actualiteit van de data;
• dashboards die wel worden bekeken, maar niet worden besproken.

Tot slot

Data en dashboards ondersteunen de Check-fase van de PDCA-cyclus door prestaties en trends zichtbaar te maken. De echte meerwaarde ontstaat wanneer de inzichten worden gebruikt om verbetermaatregelen te bepalen en uit te voeren in de Act-fase.

Een goed dashboard geeft niet alleen antwoord op de vraag ‘Hoe doen we het?’, maar roept vooral nieuwe vragen op: Waarom zien we deze ontwikkeling? Welke oorzaken liggen hieraan ten grondslag? En wat kunnen we doen om het proces verder te verbeteren? Juist die vragen vormen de basis voor continu leren en verbeteren.