Waarde van data ligt in het stellen van de juiste vraag, voor je data gaat verzamelen.
Bij het stellen van de juiste vraag, is het bedenken van de juiste vraagstelling, het meest uitdagende onderdeel.
Wanneer je hoort ‘we hebben dit nodig’ of ‘we hebben dat nodig’. Is dit niet direct te vertalen in tastbare doelen of probleemstellingen. Een doel als ‘Laten we de processen verbeteren’ is relatief duidelijk, maar het is slechts de eerste zin van een opdracht. Verbetering vanaf welk punt? Wat is? Over wat hebben we het? Voor wat? Met wat? Hoe kunnen we de resultaten meten? En wat willen we uiteindelijk? Meer, meer, meer, meer, meer en meer. En wat als het antwoord “al het bovenstaande” is? Nu, dat klinkt zeker als een open vraag.
Er bestaat niet zoiets als een perfecte data, datasets worden gevuld met ontbrekende, ongeldige of inconsistente waarden die uit allerlei bronnen komen. het repareren en standaardiseren van verstrekte gegevens is soms 80% van al het werk.
Daarbij is data niet altijd van onbesproken bron en kunnen gegevens gekleurd zijn door ontbreken van groepen. Of juist een sterke vertegenwoordiging van een groep ten opzichte van andere groepen. Daarbij kan ook de toestemming van de oorspronkelijke bron ontbreken wat de waarde van de data sterk beïnvloed.
Ook kunnen er beslissingen worden gemaakt die verderop in het traject zorgen voor ongewenste neven effecten. Waardoor er groepen in de samenleving niet langer vertegenwoordigd zijn. Dit alles kan samenhangen met de vragen die zijn gesteld bij de start van een traject. Waarbij een vraag prefigeert boven alle andere, hebben de groepen waar vanuit de data afkomstig uitdrukkelijk toestemming gegeven voor gebruik.