‘Ingewikkelde en interessante vraagstukken motiveren ons’

Emma Gottesman, hoofd van Data Analytics

Als hoofd van Data Analytics stuurt Emma zestig gedreven data analisten en data engineers aan. Haar team verzamelt data uit alle hoeken van de bank. Tot wel twintig jaar oud. Door die te ordenen, analyseren en prepareren, ontstaan betrouwbare bouwstenen voor modellen om de toekomst mee te voorspellen.

‘Je kunt op veel manieren naar data kijken en er betekenis aan geven. Voor ons betekenen data de banken, klanten en hun financiële gedrag. We kijken terug in de tijd om dit gedrag te bestuderen. Van daaruit proberen we te voorspellen hoe klanten zich in de toekomst zullen gedragen. Zo kunnen we leningen verstrekken die begrijpelijk en gecontroleerd tot stand zijn gekomen en waarvan de risico’s verantwoord zijn.’

Een doos met appels of peren

‘Twintig jaar oude data ziet er anders uit dan die van nu. Andere bestanden en structuren, benamingen, valuta, enzovoorts. Hier komt ons vakmanschap om de hoek kijken. We nemen het verleden, laten het er uitzien als het heden, zodat we er de toekomst mee kunnen voorspellen. Om dit te kunnen doen, moeten we de business en de bank goed kennen. En gevoel voor data hebben. We kunnen er niet zomaar een SQL-query op loslaten en koffie gaan drinken. Wat doen we wel? We nemen de data scherp onder de loep en vragen ons af: ‘Is dit logisch, is dit het aantal ontbrekende gegevens dat ik verwacht? Klopt deze volgorde?’ Met historische data moet je altijd op je hoede zijn. Dat er ‘appels’ op de doos staat, betekent niet dat er ook appels in zitten. Soms zijn het peren, en als je echt pech hebt, is het een tractor.’

Samen puzzelen en uitpluizen

‘In de kantoren waarin we werken, zie je vaak puzzels liggen. Sudoku’s, kruiswoordpuzzels, noem maar op. Het is de manier waarop veel mensen uit mijn team zich ontspannen. We zijn hier allemaal een beetje geeky en nerdy. En om eerlijk te zijn is dat een groot genoegen. Het is heerlijk om omringd te zijn door collega’s die net zo denken als jijzelf. Mensen die ergens naar kijken en zeggen: ‘Hier klopt iets niet helemaal’, en dan anderhalve dag besteden om uit te pluizen wat het probleem en wat de oorzaak is.’

‘Die analytische kwaliteit is ook belangrijk bij het werk dat we hier doen. Heel taaie problemen oplossen. Zoals omgaan met regelmatig veranderende spelregels in de bankenwereld. Vijftien jaar oude data zó interpreteren dat ze weer in lijn zijn met huidige regelgeving – dat is net zoiets als een grote puzzel oplossen waarvan iemand een hoop stukjes gestolen heeft en alle kleuren verkeerd zijn. Dit soort ingewikkelde en interessante vraagstukken is wat mij en mijn team motiveert.’

Data analytics en engineering zijn teamsporten. Ons werk is altijd beter als er meerdere breinen mee bezig zijn. Daarom werken we veel samen.
Emma Gottesman

Ons meest krachtige gereedschap

‘De technologie raast vooruit in ons vakgebied. Maar toch zijn we terughoudend met innovaties. Banken zijn sterk gereguleerd, en met goede redenen. We moeten 110 procent zeker zijn van wat we doen, en van de modellen waarop we bouwen. Op dit moment zijn de neurale netwerken in opkomst. Met deze krachtige systemen kun je fantastische dingen doen. Er is maar een probleem. Je weet niet hoe ze doen wat ze doen, en kunt dus niet beredeneren waarom er een bepaalde uitkomst uitrolt. Bij het maken van modellen die de financiële risico’s van de bank en onze klanten moeten voorspellen, mogen we niet vertrouwen op dit soort black boxes.’

‘Om datapuzzels op te lossen gebruiken we dus eenvoudige software: SQL. We staan op het punt om een completere programmeeromgeving uit te rollen, maar om eerlijk te zijn: het belangrijkste en meest krachtige gereedschap is het brein van de persoon die met de data werkt. We laten allerlei statistische tests los op de data, maar het echte werk is om daarna naar de uitkomsten te kijken. ‘Is dit wat we verwachten? Betekent het wat we denken dat het betekent?’ We schrijven code, maar het is je brein dat het probleem echt oplost.’

Community van gelijkgestemden

‘Van buitenaf ziet het er misschien niet altijd zo uit, maar data analytics en engineering zijn teamsporten. Ons werk is altijd beter als er meerdere breinen mee bezig zijn. Daarom werken we in koppels en in teams. Je hoeft een probleem dus nooit helemaal in je eentje op te lossen. Op zijn minst is er iemand om mee te sparren. En dat maakt ons werk beter. Het team steunt én daagt uit. Je collega’s kijken naar je werk en stellen vragen over wat je hebt gedaan. En als je vastloopt, steunen ze je door mee te denken over een oplossing.’

‘Veel mensen in ons team komen rechtstreeks van de universiteit. Ze zijn hier voor het eerst in een community van gelijkgestemden; van mensen die doen wat zij doen. Waar ze oudere collega’s hebben om van te leren, en zelf lesgeven aan jongere mensen. Waar ze kunnen groeien in hun rol, en waar ze gewaardeerd en gevierd worden. Voor dingen die buitenstaanders misschien niet eens zouden begrijpen.’

Falen en impact hebben

‘Waar ik energie van krijg, is als ik mijn mensen met passie en plezier aan hun puzzels zie werken en nieuwe manieren van werken zie bedenken. Iets wat ik zelf heb geïntroduceerd is ‘fail fast’. Een andere manier om naar falen te kijken en ermee om te gaan. Probeer iets uit, en als het faalt … geweldig! Probeer dan iets nieuws. Het belang hiervan is het besef dat falen niet slecht is. Je hebt iets geprobeerd en ervan geleerd. Op zijn minst dat het niet werkt. Mooi! Raap jezelf bij elkaar en probeer iets nieuws.’

‘Nóg een reden waarom ik ’s ochtends mijn bed uitstap, is de wetenschap dat mijn werk hier grote impact heeft. Samen met mijn team verzeker ik dat onze data modellers met betrouwbare informatie werken, die reflecteert wat er in het verleden echt is gebeurd. Hier vloeien modellen uit voort die de stabiliteit van de bank en het bancaire systeem bepalen, van de economie van Nederland en Europa en uiteindelijk van de wereld. Deze impact zorgt ook dat de lat hoog ligt. Alleen door samen te werken en te leren, verzekeren onze toekomstmodellen ook werkelijk de toekomst.’

Wil je aan de slag bij Data & Analytics?

Rabobank.jobs gebruikt cookies
Door cookies werkt de site goed en veilig. Ook kunnen we u beter informeren. Welk niveau van cookies en verwerken van persoonsgegevens wilt u dat wij gebruiken?
Meer informatie over cookies