Bruk 3D-briller på reisen mot en datadreven organisasjon

Dette er derfor en bloggartikkel for alle dere som tenker:

For å gjøre en organisasjon mer datadreven må man sette folkene i organisasjonen i stand til å jobbe mer datadrevet. Det betyr at man må gjøre mye mer enn å utvikle ny teknologi. Noen tenker kanskje at dette er en selvfølgelighet. Men vi har erfart at teknologien lett kan få for stor plass, og at en gir for lite oppmerksomhet til organisasjonen. Kanskje det skyldes at den enklere å forholde seg til ved at teknologien er mer håndfast og kan “skrus” på?

Nå skal vi først fortelle hva vi to: Øyvind og Kristin har forstått av en modell som gjør det lettere å snakke om alle de aktivitetene som må til for å bli mer datadrevet. Deretter gir Øyvind eksempler fra intervensjoner han har jobbet med de siste årene.

Kristin har vært i Nijmegen på Radboud-universitetet i høst for å lære organisasjonsutvikling og organisasjonsdesign direkte fra kilden, nemlig Jan Achterbergh og Dirk Vriens. De har laget en modell som gjør at man kan snakke om både hva man må gjøre både for organisasjonen og for teknologien. Den kaller de for 3D-modellen, og den tror vi du vil ha nytte av. Vi er sikker på at 3D-modellen kan hjelpe oss å være mer konkret når vi snakker om de endringene som må skje i organisasjonen, fordi den tilbyr et sett med briller for å “se” hva en må skru på i organisasjonen i ulike dimensjoner. Dermed blir det vi må tenke på og gjøre mer håndfast.

3D-modellen beskrives av Achterbergh & Vriens i deres bok om organisasjonsutvikling: "Organizational Development: Designing Episodic Interventions". Figuren vi bruker her en tilpasning av modellen som illustreres i boka.

Ifølge Achterbergh & Vriens har alle intervensjoner disse egenskapene: 

1. Et mål med intervensjonen
2. Et objekt for intervensjonen
3. En funksjonell dimensjon
4. En sosial dimensjon
5. En infrastrukturell dimensjon
6. En gjennomtenkt og bevisst karakter
7. Er eksperimenter
8. Utfordrer det bestående, og endrer dermed maktposisjoner
9. Har et moralsk aspekt.

Aksene i 3D-modellen

For å forklare aksene i modellen tar vi utgangspunkt i eksempelet om en organisasjon som vil bli mer datadrevet.

X-aksen, den funksjonelle dimensjonen, er den vi er mest kjent med i dag, det er de aktivitetene vi gjør for å finne ut hva vi skal gjøre for å bli mer datadrevet, gjøre dem og teste det ut. Dette snakker vi noen gang om som Bygge-Måle-Lære eller andre varianter av en iterativ prosess. 

Y-aksen, den sosiale dimensjonen, handler om den organisasjonen som skal bli mer datadrevet. Denne organisasjonen må selvsagt være i tankene hele veien, og jobbes med for at man skal få en datadreven organisasjon. Alternativet hvis man bare fokuserer på den funksjonelle dimensjonen er at man finner ut hva som skal lages, lager det og så er det ingen i organisasjonen som tar det i bruk – eller er interessert i å ta det i bruk.

Den sosiale dimensjonen har tre nivå: motivasjon, adopsjon og integrasjon. Achterbergh & Vriens beskriver dem slik: 

• Motivasjon: Organisasjonens medlemmer bør utvikle motivasjon til å slippe tak i måten de gjør ting, og se hvordan samspillet og måten å gjøre ting på vil endre seg med innføringen av det nye.
• Adopsjon: Organisasjonens medlemmer prøver frivillig å jobbe på nye måter som bringer organisasjonen nærmere målet med intervensjonen.
• Integrasjon: Organisasjonsmedlemmene har tatt i bruk nye måter å jobbe på, og går ikke tilbake til “den gamle måten”.

Z-aksen er den midlertidige infrastrukturen som vi må få på plass for å få til endringen av organisasjonen. Denne infrastrukturen består av folk, teknologi (f.eks. Photoshop) og måter å jobbe på (f.eks. hypotesedrevet). Den kalles en intervensjonsorganisasjon fordi den skal gjøre en intervensjon i den “vanlige” organisasjonen. Folkene som er med er f.eks. de som får nye roller i organisasjonen – f.eks. produkteier, de som skal sikre at dette blir bra – f.eks. ledere, tillitsvalgte, endringsagenter, konsulenter, ledere hos konsulentene og underleverandører. Alle som blir påvirket av organisasjonsutviklingen skal i utgangspunktet være representert enten direkte eller via en representant som de anerkjenner som en representant for dem.

Endringer som ikke skjer av seg selv trenger en intervensjon

Først, så er det slik at alle endringer av organisasjonen som ikke skjer av seg selv trenger en intervensjon. Du er sikkert vant til å tenke på en intervensjon som det vi ser på film – venner som griper inn i en persons liv for å få til en korrigering. F.eks. i How I met your Mother når Lily bruker engelsk aksent og vennene hennes stiller opp for å få endret på det. 

Når en organisasjon bestemmer seg for at den trenger ny teknologi så kan det noen gang gå med bare en liten intervensjon, f.eks. hvis man skal bytte fra en mailklient (Outlook) til en annen (Google). Men selv der er det mange som må lære seg noe nytt, og det vil ta tid. En større intervensjon er f.eks. når Fiskeridirektoratet skulle lage ny saksbehandlingsløsning for tilsyn og kontroll (Saga). Da skal store deler av organisasjonen begynne å jobbe på en annen måte. Den utfordringen kan man se på som en pedagogisk utfordring - altså at det vil handle om å lage gode opplæringsvideoer og kurs. Men, et bedre alternativ er å se på dette som en intervensjon som folkene i organisasjonen skal være en motivert del av allerede fra starten. I Fiskeridirektoratet gjorde de det ved å kjøre landsdekkende demoer og inspirere til at alle ga innspill til hva som trengtes i Saga.

Måten å jobbe på 

Underveis i utviklingsløpet så må intervensjonsorganisasjonen spørre seg om hvor de er på både den funksjonelle og den sosiale dimensjonen. I tillegg må intervensjonsorganisasjonen spørre seg om de jobber på den beste måten - f.eks. ved å gjennomføre retrospektiver. Målet er at man skal komme like langt på den funksjonelle og sosiale dimensjonen slik at når diagnosen/analysen er ferdig så er også alle i organisasjonen motivert til å få til denne endringen. Mens hvis man er for langt ned mot x-aksen bør man ta rev i seilene og finne nye aktiviteter som inkluderer den sosiale dimensjonen mer.

Man jobber iterativt, og de spørsmålene man skal stille seg når man skal planlegge hver iterasjon av intervensjonen er:

• Hva er temaet?
• Hvem må involveres?
• Hvilke aktiviteter skal vi gjøre

Så ser vi på hvilke aktiviteter som vi har tro på vil bringe oss både bortover X-aksen og oppover Y-aksen samtidig. Når aktiviteten er gjort er det lurt å teste – klarte vi å få til aktiviteter som gjør at vi vet mer om hva vi skal lage og at organisasjonsmedlemmene er giret på å få det til?

Reelle eksempler sett med 3D-briller

Et konkret eksempel på en småskala intervensjon var da vi skulle forbedre et datafangstverktøy som vi forvaltet på vegne av en av kundene våre. En omorganisering hos kunden resulterte i at løsningen ville få nye brukere, uten den samme ekspertisen som den opprinnelige målgruppen. En datafangstløsning som ikke fungerte tilfredsstillende for de nye målgruppene, ble oppfattet som en trussel mot datakvaliteten. Derfor var det nødvendig å forenkle datafangstprosessen (objektet for intervensjonen), for å sikre mest mulig komplette data av god kvalitet (målet med intervensjonen). 

I denne sammenhengen snakker vi egentlig om to intervensjoner. Den første hadde vi helt i starten, da en ny løsning ble utviklet for ekspertene. Den andre ble startet som følge av omorganiseringen. Intervensjonen var at en omorganiserer måten data legges inn på, ved at teamet, med sin kompetanse og de verktøyene som ble brukt til å løse oppgavene (infrastrukturdimensjonen), samarbeidet om å forbedre det opprinnelige verktøyet (den funksjonelle dimensjonen) i samspill med nye brukere av løsningen (den sosiale dimensjonen).

Verktøyene som ble brukt (f. eks. Photoshop, Kibana og Maven) regnes som en del av den infrastrukturelle dimensjonen fordi disse ikke blir brukt i det daglige i kundens organisasjon, men ble brukt for å legge til rette for endringen. I dette utviklingsløpet hadde den funksjonelle dimensjonen, forbedringen av verktøyet, en sterk avhengighet til den sosiale dimensjonen der en bygger motivasjon, og jobber for at ulike brukergrupper adopterer og integrerer arbeidsprosessene verktøyet skal støtte.

Clegg ville sagt at dette burde være omvendt (se egen bloggartikkel), at det er folk organisasjonen som har eierskap til den funksjonelle dimensjonen, og på den måten ivaretas den sosiale dimensjonen. Når mange organisasjoner nå ansetter f.eks. UX-designere og utviklere selv er det dette man prøver å oppnå. Da blir det viktig å være bevisst den domeneforståelsen som de interne nyansatte må opparbeide seg slik at de faktisk blir representanter for den sosiale dimensjonen i organisasjonen. Ved å ta et større eierskap selv som organisasjon for sin teknologiutvikling, øker organisasjonen sitt behov for å jobbe i parallell med den funksjonelle og sosiale dimensjonen. Det vil si bygge kompetanse og nye roller og strukturer i organisasjonen samtidig som en utvikler løsningen. Dess mer vant organisasjonen er til å kjøre intervensjoner (“utvikling”; “prosjekter”), dess enklere er det å gjøre det på nye områder. 

Å bli en datadrevet organisasjon

Hvorfor er dette viktig når man skal bli en datadrevet organisasjon? Først og fremst fordi det å bli datadrevet betyr at organisasjonen skal endre måten de tar beslutninger på, og velge hva som skal automatiseres ved hjelp av tilfanget av data og bedre prediksjoner. Det betyr at man skal endre teknologien organisasjonen bruker – f.eks. lage dashboards eller helautomatiske flyter, hvilket også betyr å endre måten folkene i organisasjonen jobber på, og man skal tilføre ny kompetanse og utvikle de folkene man har. Alle de tre grunnelementene i en organisasjon (folk, teknologi, struktur og måter å jobbe på) skal altså endres mer eller mindre. Dette kan være mer eller mindre utfordrende, avhengig av utgangspunktet for organisasjonen. Noen steder er kanskje teknologien en hovedutfordring, mens andre har jobbet på samme måte i mange år, og ser ikke behovet for å endre på måten ting gjøres på.

Det illustrerer behovet for en midlertidig organisasjon (Z-aksen i 3D-modellen) som har mandat, tid og kompetanse til å bidra til endring.

La oss si at vi har etablert en intervensjonsorganisasjon som består av både ledere, ildsjeler i organisasjon og ansatt eller innleid ekspertise. De ønsker å komme i gang med aktiviteter for å identifisere og teste ut aktiviteter ut hva som kan gjøre organisasjonen mer datadrevet. Med andre ord begynner de å tenke langs den funksjonelle dimensjonen (X-aksen). Men hvor bør en starte? For å svare på spørsmålet kan det være nyttig å tenke langs den sosiale dimensjonen (Y-aksen). Finnes det mennesker i organisasjonen som selv kjenner på utfordringer som datadrevne beslutninger kan bidra til å løse? Det kan være et godt utgangspunkt for intervensjonsorganisasjonen (Z-aksen) til å eksperimentere med aktiviteter for å få dette til på en måte som bidrar til at mor-organisasjonen sine folk får den nødvendige motivasjonen til å adoptere og integrere nye måter å jobbe på.

Å bli mer datadrevet betyr at man bruker tilgjengelige data til å informere og forbedre det man gjør. La oss si at ledelsen i Kantega har bestemt at vi skal bruke data for å forbedre måten teamene jobber på. Da må vi finne ut hvor grensene for intervensjonsorganisasjonen går (Z-aksen). Vi må inkludere teamet, kunden og folk rundt teamet – f.eks. avdelingsleder - til å finne ut hva det betyr å forbedre måten å jobbe på, og hva slags data man kan finne for å gjøre det. Kanskje vil kunden ønske å gi en tilbakemelding etter hver leveranse, f.eks. en karaktersetting. I tillegg kan teamet kanskje hente ut statistikk, for eksempel hvis de har blitt enige om at det er en fordel at minst to personer jobbe på hver sak, og at det kan være et faretegn hvis bare én person eller alternativt veldig mange personer jobber på samme sak. Ved å finne ut sammen hva som vil være ønskede forbedringer i teamet og hvordan de kan måles har man allerede også laget motivasjon (Y-aksen) for at det faktisk skjer. 

Hvis vi ikke hadde tatt hensyn til den sosiale dimensjonen, og bare fokusert på den funksjonelle dimensjonen ville vi f.eks. ha satt et krav til at minst to skal jobbe på en sak uten at det var enighet i teamet og hos kunden om at det ville føre til kvalitetsforbedringer. Vi har erfart at det er i situasjoner der den funksjonelle dimensjonen har blitt kjørt alene at man ofte etterpå snakker om at nå skal endringen bare implementeres, eller at man får prosesser for at alle skal “føle eierskap/ta eierskap”.

Hvorfor er 3D-modellen nyttig?

Vi synes 3D-modellen er nyttig fordi den illustrerer at for å få til de endringene en ønsker, så må en tenke og jobbe i flere dimensjoner samtidig. Den bidrar også til at vi kan være mer konkrete om hva vi kan gjøre for å påvirke organisasjonen. Samtidig hjelper den alle som har ansvar for endringen med å se at arbeidet både er tid- og ressurskrevende, og det ikke er nok å kunne noe om teknologi for å bli datadrevet.

Anbefalt lesning:

Achterbergh, Jan; Vriens, Dirk. Organizational Development. Taylor and Francis. Kindle Edition