Denken Over Data

Mijn naam is Richard Steijn en ik ben dol op data dingen. In deze blog deel ik mijn ideeën, ervaringen, hersenspinsels en wat al niet meer over dit onderwerp.

Bezoek ook eens de website van Vaiper, mijn bedrijf.

Categorie: Managementinformatie

  • Waarheid in managementinformatie: perspectief is alles

    Waarheid in managementinformatie: perspectief is alles

    Dit is het vervolg op mijn vorige artikel Datakwaliteit en Managementinformatie: De Noodzaak van een Gouden Standaard. Daarin kwam het begrip “single version of the truth” (SVOT) aan bod, waarbij het vooral ging over het kiezen van betrouwbare databronnen en datakwaliteit in de context van een datawarehouseomgeving. In dit artikel ga ik dieper in op de vervolgstap: het produceren van managementinformatie (dashboards, rapportages, KPI’s, …) in een business intelligence (BI) omgeving, ervan uitgaand dat we alle benodigde broninformatie al hebben verzameld en geïntegreerd in een datawarehouse.

    Ook in de BI-context wordt er vaak gesproken over SVOT. Alleen draait het in dit geval om de zoektocht naar een organisatiebrede consensus over de precieze definitie van kengetallen, categorieën en entiteiten binnen de managementinformatie.

    Het bereiken van zo’n consensus is makkelijker gezegd dan gedaan. Zeker als we te maken hebben met veel verschillende gebruikersgroepen, zal er veel overleg nodig zijn om deze heilige graal te vinden. En zoals het een echte heilige graal betaamt, blijft hij waarschijnlijk onvindbaar.

    Laten we het probleem eens illustreren aan de hand van een voorbeeld waarin het begrip Medewerker een rol speelt.

    Een bedrijf heeft een financiële afdeling. Op deze afdeling geldt de overtuiging dat iedereen die op de loonlijst staat, een Medewerker is. Mensen die niet op de loonlijst staan, worden niet als Medewerker beschouwd.

    De afdeling Operations ziet dit anders. Zij beschouwt iedereen die daadwerkelijk werkzaamheden verricht voor het bedrijf als Medewerker, ongeacht of diegene op de loonlijst staat. Denk bijvoorbeeld aan ingehuurde consultants, freelancers of externe specialisten die tijdelijk betrokken zijn bij projecten. Deze mensen registreren uren, maken gebruik van bedrijfsmiddelen en hebben toegang tot interne systemen.

    De IT-afdeling hanteert op haar beurt weer een iets andere definitie. In aanvulling op de definitie van Operations beschouwen zij ook stagiairs en werkstudenten als Medewerkers, omdat zij toegang nodig hebben tot bedrijfsapplicaties en systemen.

    Hier zien we drie verschillende definities van het begrip Medewerker binnen dezelfde organisatie. Net als in mijn vorige artikel rijst ook hier weer de vraag: Wat is waar?

    Het antwoord is simpel: alle drie zijn natuurlijk waar. Het hangt er maar vanaf vanuit welk perspectief je kijkt. Wil je bijvoorbeeld de gemiddelde loonkosten per werknemer berekenen, dan is de definitie van de financiële afdeling bruikbaar. Wil je echter inzicht in de totale werkdruk binnen het bedrijf, dan zijn de definities van Operations en IT relevanter.

    Elke afdeling heeft waarschijnlijk zijn eigen definitie en zal die niet zomaar veranderen – en dat hoeft ook niet. Binnen hun eigen werkgebied zijn deze definities nuttig en dus prima te verdedigen. Maar als je managementinformatie wilt maken die voor de hele organisatie geldt, kunnen de definities op dat niveau anders zijn dan die van de afzonderlijke afdelingen. Andere context andere definities. Dit betekent dat binnen een organisatie meerdere definities van hetzelfde begrip naast elkaar kunnen bestaan. Een BI-omgeving moet al deze definities kunnen faciliteren, zolang het voor de gebruikers van managementinformatie maar helder is welke definitie wordt gehanteerd.

    Een BI-omgeving moet aansluiten bij de bestaande werkprocessen en mag nooit dicteren hoe de betrokken organisatieonderdelen moeten werken of communiceren. Er moet ruimte zijn voor verschillende zienswijzen die op hun eigen plek in de organisatie gewoon hout snijden.

    Ik ben dan ook, voor wat betreft definities, geen voorstander van het nastreven van een organisatiebrede “single version of the truth” want: “The truth is in the eye of the beholder.”

    PS

    Als u zich afvraagt welk van de kunstwerken bovenaan dit artikel “De Schreeuw” van Munch is, dan is het antwoord: allemaal, behalve de vierde van links. Munch maakte meerdere versies van dit werk in verf, lithografie en pastel. En die vierde? Die heb ik zelf onherstelbaar ‘verbeterd’. 😉

  • Datakwaliteit en Managementinformatie: De Noodzaak van een Gouden Standaard

    Datakwaliteit en Managementinformatie: De Noodzaak van een Gouden Standaard

    In iedere organisatie van enige omvang speelt het uitwisselen van informatie tussen de verschillende organisatieonderdelen een belangrijke rol. Het komt dan ook geregeld voor dat er van bepaalde gegevens verschillende versies circuleren. Stel je voor: een bedrijf slaat alle personeelsgegevens op in een centraal HRM-systeem. Daarnaast gebruikt elke afdeling een eigen, op zichzelf staand systeem voor specifieke operationele processen, zoals projectmanagement, klantrelaties of salarisadministratie. Ook hierin worden personeelsgegevens opgeslagen die oorspronkelijk zijn overgenomen uit het centrale HRM-systeem. Vanaf dat moment kunnen in zowel het HRM-systeem als in de afdelingsspecifieke systemen onafhankelijk van elkaar wijzigingen worden aangebracht. Dit kan ertoe leiden dat er in verschillende systemen tegenstrijdige informatie over een medewerker is opgeslagen. Dit voorbeeld is slechts het topje van de ijsberg. Soortgelijke problemen doen zich bijvoorbeeld voor bij klantgegevens die in CRM-systemen, facturatiesystemen en helpdesksystemen worden beheerd. Ook hier kan dit leiden tot inconsistenties. En wat te denken van productinformatie die zowel in in de productcatalogus, het warehouse management systeem en het ecommerce systeem staat?

    Gegeven deze verschillende registraties van hetzelfde ding, rijst nu de vraag: Wat is waar? Zolang de dagelijkse bedrijfsprocessen maar soepel lijken te verlopen, lijkt deze vraag niet zo belangrijk. Echter wanneer we van onze operationele data managementinformatie willen afleiden zullen we deze vraag moeten gaan stellen. Dit is de beruchte zoektocht naar de zogenaamde “Single version of the truth”. De heilige graal.

    Managementinformatie is natuurlijk geen doel op zich. Het is slechts een middel dat kan bijdragen aan het nemen van betere strategische beslissingen, het nog efficienter maken van de bedrijfsvoering, verbeterde klanttevredenheid, etc. Hoe voorkomen we dat er onduidelijkheid bestaat over welke data we moeten gebruiken voor het genereren van managementinformatie?

    Een antwoord hierop is Master Data Management (MDM). Het komt er dan op neer dat van alle niet transactionele informatie er een centrale administratie wordt aangewezen die als leidend beschouwd wordt binnen alle werkprocessen in de organisatie. Het decentraal wijzigen van gegevens die onder het MDM regime vallen is dan dus vloeken in de kerk. Dit betekent uiteraard wel dat alle werkprocessen en geautomatiseerde systemen hierop geënt moeten zijn. Dit is geen sinecure. Teruggrijpend naar de bovenstaande voorbeelden moet er dan MDM worden toegepast op de entiteiten Medewerker, Klant en Product. Als er gekozen is voor een datawarehouse als middel voor het verkrijgen van managementinformatie is het laden ervan door MDM een stuk eenvoudiger geworden. Transactionele data uit de verschillende bronsystemen kan dan relatief eenvoudig aan de entiteiten gekoppeld worden die onder MDM vallen.

    Bij het ontbreken van MDM “kiezen” veel organisaties noodgedwongen voor een alternatief. Namelijk door voor het verzamelen van brondata voor managementinformatie te kiezen voor een bronsysteem dat als leidend gezien moet worden. Deze leidende data (in deze context wordt nog wel eens gesproken van het “Golden Record”) wordt dan eventueel nog aangevuld met data uit niet leidende bronnen. Dit levert in de praktijk allerlei uitdagingen op met betrekking tot dataintegratie oftewel het aan elkaar koppelen van data uit verschillende bronsystemen. Vaak moet dan dat de trukendoos open om toch maar zoveel mogelijk data wel te kunnen koppelen. Tijdens dit dataintegratieproces zal naar alle waarschijnlijkheid bepaalde data afkomstig uit niet leidende systemen, genegeerd worden. In het beste geval zijn alle betrokkenen (van eigenaren van de bronsystemen tot aan eindgebruikers van de managementinformatie) het eens over de gekozen aanpak en is deze aanpak goed gedocumenteerd. In veel gevallen echter, zullen slechts weinigen kunnen overzien wat de gevolgen zijn van de toegepaste trucs voor de kwaliteit van de managementinformatie die hieruit voortkomt. Waarschijnlijk zijn dit alleen die personen die verantwoordelijk zijn voor de technische realisatie ervan. De verantwoordelijkheid voor datakwaliteit wordt op deze manier bij de verkeerde personen gelegd. Hoe dan ook: deze praktijk komt zeer veel voor.

    Als we eenmaal zover zijn dat de we brondata bij elkaar hebben gezocht, moet er nog managementinformatie van gemaakt worden.  In een volgend artikel ga ik hier wat dieper op in.

  • Managementinformatie: Wat is waar? (II)

    Managementinformatie: Wat is waar? (II)

    In deze post ga ik dieper in op het produceren van managementinformatie in een business intelligence (BI) omgeving, er vanuit gaand dat we alle benodigde broninformatie reeds bij elkaar hebben gezocht. Deze eerste stap heb ik reeds eerder beschreven.

    Als ik het heb over managementinformatie dan denk ik aan beknopte overzichten met gemiddelden en kengetallen op dashboards en dergelijke. Kortom informatie waarop een organisatie gestuurd kan worden. In data warehouse land wordt in dit verband vaak gesproken over de “single version of the truth”. Vaak wordt dit uitgelegd als: Organisatiebreed moet er consensus zijn over de definitie van alle begrippen (kengetallen, categorieën, ..) binnen de managementinformatie. Dit is makkelijker gezegd dan gedaan. Zeker als we te maken hebben met een grote schare aan eindgebruikers afkomstig uit verschillende delen van de organisatie, zal er een hoop overleg nodig zijn om deze heilige graal te vinden. En zoals een goede heilige graal betaamd, blijft hij waarschijnlijk onvindbaar.

    Laten we het probleem eens illustreren aan de hand van een voorbeeld waarin het begrip Medewerker een rol speelt.

    Een universiteit heeft een financiële afdeling. Op deze afdeling heerst de overtuiging dat iedereen die op de loonlijst staat, een Medewerker is. Mensen die niet op de loonlijst staan, zijn geen Medewerker.

    Faculteit A ziet dit anders. Zij beschouwt alle niet-studenten die daadwerkelijk werk verrichten voor de faculteit als Medewerkers. Immers, deze mensen schrijven uren, worden ingepland en leggen beslag op bepaalde ruimtes en hulpmiddelen. Zo komt het voor dat onderzoekers afkomstig van andere onderzoeksinstituten werkzaam zijn binnen de faculteit. Verder zijn er soms gastdocenten die een college verzorgen. Deze mensen staan niet op de loonlijst maar verrichten wel degelijk werkzaamheden.

    Faculteit B hanteert een iets andere definitie. Zij beschouwd in aanvulling op de definitie van Faculteit A ook studenten met een student-assistentschap als Medewerker.

    We hebben hier drie verschillende definities van het begrip Medewerker binnen een organisatie. Net als in mijn vorige blogpost rijst ook hier weer de vraag: Wat is waar?

    Het antwoord is simpel: Alle drie zijn natuurlijk waar. Het hangt er maar vanaf welk gezichtspunt je kiest. Als je wilt uitrekenen wat de student/docent ratio is op een bepaald moment, moet je eerst weten welke vraag je hiermee wilt beantwoorden. Wil je de gemiddelde loonkosten in beeld brengen die gemoeid zijn met het opleiden van een student, dan kun je uit de voeten met de definitie van het begrip Medewerker van de financiële afdeling. Ben je geïnteresseerd in het gemiddeld aantal uren inspanning dat het opleiden van een student kost, dan is de definitie van faculteit A of B wellicht nuttiger.

    De faculteiten zullen mogelijk niet snel bereid zijn de definitie van het begrip Medewerker over te nemen van de financiële afdeling en vice versa. Alle drie de definities hebben echter bestaansrecht. Immers zowel het werkprocessen op de financiële afdeling als de werkprocessen op de faculteiten werken (hopelijk) naar behoren. Je zou kunnen zeggen dat ieder organisatieonderdeel/bedrijfsproces in principe zijn eigen definitie kan hebben van een bepaald begrip en een BI omgeving moet al deze definities faciliteren. Dit hoeft helemaal geen probleem te zijn zolang het voor de eindgebruiker van managementinformatie maar steeds duidelijk is welke definitie gehanteerd wordt.

    Een bijzonder geval vormt die managementinformatie die organisatiebreed en dus afdeling overstijgend is. Dit is typisch het gezichtspunt van het hoger management. Om er hier zeker van te zijn dat we geen appels met peren gaan vergelijken is afstemming nodig met de verschillende organisatieonderdelen waarover we management informatie willen produceren.

    Stel, voortbouwend op het bovengenoemde voorbeeld, dat het College van Bestuur van iedere faculteit een beeld wil hebben van de gemiddelde kosten die worden gespendeerd aan het opleiden van een student per collegejaar. Hiervoor moeten onder anderen de volgende vragen beantwoorden:

    1. In hoeverre kunnen gewerkte uren van Medewerkers worden toegeschreven aan een bepaalde faculteit? Er zijn namelijk Medewerkers met meerdere deeltijdaanstellingen.
    2. Welke kosten kunnen gekoppeld worden aan gewerkte uren van Medewerkers? Denk aan loonkosten en allerhande geldstromen.
    3. Voor welk deel moeten we kosten voor het opleiden van een student toeschrijven aan een bepaalde faculteit? Denk hier aan studenten die cursussen volgen bij verschillende faculteiten.

    Op zich zijn dit stuk voor stuk lastige vragen die ik hier niet ga proberen te beantwoorden. Waar het om gaat is de definitie van het begrip Medewerker in dit verband. Het is duidelijk dat we met de definitie van het begrip Medewerker van de financiële afdeling hier niet uit de voeten kunnen. We kiezen hier de definitie van Faculteit B (dus ook student-assistenten worden als Medewerker beschouwd).

    Vervolgens is het zaak dat dit wordt afgestemd met alle faculteiten. De faculteiten hoeven de definitie van de begrippen die het College van Bestuur hanteert in principe niet over te nemen. Het gaat er hier alleen om dat we voor alle faculteiten inzicht krijgen in de ons ter beschikking staande brondata met betrekking tot Medewerkers. Hiervoor is input van de faculteiten nodig. Het zo verworven inzicht stelt ons technisch in staat om hieruit de management informatie zodanig te construeren dat deze voldoet aan de definities die het College van Bestuur hanteert. De faculteiten kunnen met de brondata op hun managementniveau nog altijd hun eigen ding mee doen, natuurlijk wel met het besef dat er op een hoger gelegen niveau op een (iets) andere manier naar gekeken wordt.

    Ik realiseer mij dat deze zienswijze niet door iedereen wordt aangehangen. In mijn optiek moet een BI omgeving gewoon aansluiten bij de bestaande werkprocessen. De BI omgeving moet nooit dicteren hoe de betrokken organisatieonderdelen moeten werken of communiceren. Er moet ruimte zijn voor verschillende zienswijzen. Hooguit kan de BI omgeving doordat zij inzicht geeft in de verschillen in interpretatie van bepaalde begrippen de aanzet zijn voor een “verbeterproces” om de definitie van begrippen meer op een lijn te krijgen door de organisatie heen.

    Ik ben dan ook een tegenstander van het nastreven van een organisatiebrede “single version of the truth” want: “The truth is in the eye of the beholder.”

  • Managementinformatie: Wat is waar?

    Managementinformatie: Wat is waar?

    In iedere organisatie van enige omvang speelt het uitwisselen van informatie een belangrijke rol.  Het komt dan ook geregeld voor dat er van bepaalde informatie verschillende versies circuleren. Stel je voor: Een hogeschool slaat van alle ingeschreven studenten informatie op in een centraal inschrijfsysteem. Daarnaast gebruikt iedere faculteit haar eigen op zichzelf staande studievolgsysteem (voor de niet ingewijden: een systeem waarin studieresultaten worden bijgehouden).  Ook hierin is informatie over studenten opgeslagen die oorspronkelijk bij instroom is overgenomen van het centrale inschrijfsysteem. Zowel in het inschrijfsysteem, als in het studievolgsysteem kunnen vanaf dat moment onafhankelijk van elkaar wijzigingen worden aangebracht op de studentgegevens. Het is dientengevolge heel goed mogelijk dat in beide systemen tegenstrijdige informatie rondom een bepaalde student is opgeslagen. Dit voorbeeld is slechts het topje van de ijsberg. Soortgelijke problemen doen zich voor bij medewerkers die zowel in het HRM systeem, het financiële systeem en soms ook in het studievolgsysteem (docenten) staan opgeslagen. En nog een (uit eigen ervaring): Als studenten die ingeschreven staan bij faculteit A een cursus volgen bij faculteit B dan wordt de betreffende cursus in het studievolgsysteem van beide faculteiten opgenomen.

    En dan rijst nu de vraag: Wat is waar? Je zou kunnen zeggen dat dit op zich geen interessante vraag is. De student kan immers netjes zijn studie doorlopen en daar is het ons toch allemaal om te doen. Dit is op zich waar. Het punt is alleen dat wanneer we managementinformatie willen gaan afleiden, we voor een dilemma staan. Deze managementinformatie is geen doel op zich maar speelt een belangrijke rol in de kwaliteitscyclus (en uiteindelijk ook in het accreditatieproces). Als de juiste mensen op het juiste moment kunnen beschikken over de juiste managementinformatie, kunnen er beter gestuurd worden.  Misschien doorloopt de student zijn studie dan wel wat sneller, of sluit zijn kennis beter aan op de arbeidsmarkt, om maar eens wat te noemen.

    Hoe voorkomen we dat er onduidelijkheid bestaat over welke informatie we moeten gebruiken voor het afleiden van managementinformatie?

    Een antwoord hierop is Master Data Management (MDM). Het komt er dan op neer dat van alle niet transactionele informatie er een centrale administratie wordt aangewezen die als leidend beschouwd wordt binnen alle werkprocessen in de organisatie. Het decentraal wijzigen van gegevens die onder het MDM regime vallen is dan dus vloeken in de kerk. Dit betekent uiteraard wel dat alle werkprocessen en geautomatiseerde systemen hierop geënt moeten zijn. Dit is geen sinecure. Teruggrijpend naar de bovenstaande voorbeelden moet er dan MDM worden toegepast op de entiteiten Student, Medewerker en Cursus. Als er gekozen is voor een data warehouse als middel voor het verkrijgen van managementinformatie is het laden ervan door MDM een stuk eenvoudiger geworden. Transactionele data uit de verschillende bronsystemen kan dan relatief eenvoudig aan de entiteiten gekoppeld worden die onder MDM vallen.

    Veel organisaties “kiezen” noodgedwongen voor een alternatief voor MDM. Namelijk door voor het verzamelen van brondata voor managementinformatie te kiezen voor een bronsysteem dat als leidend gezien moet worden. Deze leidende data wordt dan eventueel nog aangevuld met data uit niet leidende bronnen. Dit levert in de praktijk bijna per definitie problemen op met betrekking tot het aan elkaar koppelen van data uit verschillende bronsystemen. Het kan in dat geval haast niet anders dan dat de trukendoos open moet om toch maar zoveel mogelijk data wel te kunnen koppelen. Tijdens dit koppelproces zal naar alle waarschijnlijkheid bepaalde data afkomstig uit niet leidende systemen, genegeerd worden. In het beste geval zijn alle betrokkenen (van eigenaren van de bronsystemen tot aan eindgebruikers van de managementinformatie) het eens over de gekozen aanpak. Maar uiteindelijk zullen slechts weinigen kunnen overzien wat de gevolgen zijn van de toegepaste trucs voor de kwaliteit van de managementinformatie die hieruit voortkomt. Waarschijnlijk zijn dit alleen die personen die verantwoordelijk zijn voor de technische realisatie ervan. De verantwoordelijkheid voor datakwaliteit wordt op deze manier bij de verkeerde personen gelegd. Hoe dan ook: deze praktijk komt zeer veel voor.

    Bij het ontbreken van MDM pleit ik ervoor om in ieder geval alle brondata ‘as is’ te bewaren met een tijdsstempel. Namelijk het is best mogelijk dat we bijvoorbeeld door voortschrijdend inzicht bedenken dat het koppelen van data uit verschillende bronnen toch anders moet verlopen. Als we data historisch hebben bewaard, kunnen we met terugwerkende kracht deze nieuwe manier van koppelen alsnog gaan uitvoeren. Een data warehouse ingericht volgens principes als Data Vault  en Anchor Modelling is hier heel geschikt voor.

    We zijn nu op de helft. Als we eenmaal zover zijn dat de we brondata bij elkaar hebben gezocht, moet er nog managementinformatie van gemaakt worden.  In de volgende blogpost ga ik hier wat dieper op in.

  • Managementinformatie wat moet je ermee?

    Managementinformatie wat moet je ermee?

    Managementinformatie wat moet je ermee?

    Managementinformatie, het woord zegt het al, wordt gebruikt om processen die werken binnen de organisatie te managen, bij te sturen. Er zijn verschillende manieren waarop dat kan.

    1. Reactief: het evalueren van reeds doorlopen processen. Op basis van kengetallen analyseren wat goed en wat er minder goed is gegaan tijdens deze processen. Als de vinger op de zere plek is gelegd, kan vervolgens actie worden ondernomen om het de volgende keer beter te doen.
    2. Proactief: met behulp van stuurgetallen monitoren van lopende processen en deze vervolgens meteen bijsturen. Deze manier is gericht op het voorkomen van problemen of het bereiken van nóg betere resultaten.

    In deze blogpost wil ik dieper ingaan op de laatstgenoemde vorm.

    Bij het proactief sturen kan een manager ervoor kiezen om ongewenst gedrag te berispen en/of gewenst gedrag juist te belonen.

    Tijdens een opdracht bij een hoger onderwijs instelling, kwam ik hiervan een toepasselijk voorbeeld tegen. Een van de aandachtspunten binnen deze instelling is dat studenten soms te lang moeten wachten op hun cijfer na het maken van een tentamen. In de Onderwijs en Examenregeling (OER) is vastgesteld wat de maximale nakijktermijn is. Omdat de OER ten allen tijde na moet worden geleefd, maar dit dus niet altijd gebeurt, heeft men op een gegeven moment besloten tot het monitoren van de nakijktermijnen. Een tentamenresultaat is voor een student zichtbaar op het moment dat het door de examinator (vaak een docent) is ingevoerd en definitief gemaakt in het studievolgsysteem. De nakijktermijn kan dus worden bepaald door het aantal dagen te berekenen dat tussen de toetsdatum en de invoerdatum van het definitieve cijfer ligt. Per tentamen kan dan de gemiddelde nakijktermijn worden berekend. De onderwijsmanager, die binnen een opleiding de leidinggevende is van de examinatoren, kan deze informatie vervolgens gebruiken om in de periode na de tentamendatum te monitoren van welk deel van de afgenomen tentamens er daadwerkelijk een resultaat is ingevoerd in het volgsysteem.

    Binnen grote onderwijsinstellingen wordt lang niet alles centraal geregeld. Zo was het ook met deze kwestie. Bij een faculteit zorgde het alleen de gedachte aan het feit dat resultaten invoergedrag nauwkeurig in de gaten werd gehouden al voor zoveel weerstand onder de medewerkers dat dit nooit echt van de grond gekomen is. Een ‘big brother’ die te trage invoer van resultaten zou afstraffen was geen aanlokkelijke gedachte.

    Daar tegenover stond een andere faculteit waar men ondanks de initiële bedenkingen toch is overgegaan tot het monitoren van de nakijktermijnen. Wekelijks kreeg iedere opleidingsmanager daar een vers overzicht met nakijktermijnen van recent afgenomen tentamens, waarmee hij aan de slag ging. Na een jaar bleek deze aanpak zeer succesvol te zijn geweest. Het percentage van tijdig nagekeken tentamens, was met tientallen procenten gestegen. Dit is een formidabel resultaat en tevens het bewijs dat het verzamelen en gebruiken van managementinformatie meerwaarde oplevert. Dat het in deze faculteit wel goed is uitgepakt is waarschijnlijk het gevolg geweest van de manier waarop er gestuurd is door de opleidingsmanagers. Men heeft er bewust voor gekozen examinatoren, die volgens de stuurgetallen, op schema liggen met de resultateninvoer te complimenteren. Examinatoren die achterliepen met de resultateninvoer werden daarentegen niet verwijtend benaderd maar ruim voordat de uiterste nakijkdatum bereikt was, gevraagd of het allemaal lukt en of ze wellicht hulp nodig hebben bij het nakijkwerk. Kennelijk is het aanbieden van ondersteuning in sommige gevallen een stimulans om tempo te maken. In bepaalde gevallen is dit ook een mooi moment om erachter te komen dat het werk niet af komt zoals gepland en er dus extra nakijkcapaciteit moet worden ingeschakeld. Het netto resultaat is een kwaliteitsverbetering van het nakijkproces enkel door positieve bekrachtiging en ondersteuning bieden waar dat nodig is.

    Kortom: managementinformatie een zekere grip geeft op wat er speelt in een organisatie maar managers moeten heel bewust kiezen hoe hiermee om te gaan. Sturen door overtreders op de vingers te tikken kan in bepaalde situaties best werken maar soms zal dit ook de nodige weerstand oproepen en zelfs verlammend werken. Sturen door tijdige positieve bekrachtiging is het alternatief. Ook dit zal soms wel en soms niet werken. Het is het vak van de manager om te bepalen wat de juiste keuze is.