Per seconde verschijnen op twitter drie tweets over “data”. Dat zijn 180 tweets per minuut en ruim 259.000 tweets per dag. Probeer het eens. Type in de search box van Twitter “data” en klik op ‘Live”. Een eindeloze stroom aan tweets over data, een bonte verzameling van nieuws, tools, tips, voorbeelden en discussies.
Ik heb een lange tijd niet geblogd over data, data-analyse of toepassingen. Niet zozeer omdat ik er geen zin in had, maar meer om eens rustig te kijken welke data-analyse thema’s op de radar blijven en welke verdwijnen. Hiernaast was ik de ‘big data’ hype ook wel een beetje zat. Alle wereldproblemen, van honger in Afrika tot het ontbreken van mensenrechten in Noord-Korea, op te lossen met Big Data. Het enige Big aan Big Data in Nederland zijn het aantal congressen en artikelen.
Inmiddels zijn we een tijdje verder en heb ik de onderwerpen op een rij gezet waarvan ik denk dat ze ‘blijven’. Dit betekent dat ik van mening ben dat er een business case is, komt, en er een gezonde balans tussen vraag en aanbod naar deze data driven oplossing bestaat.
De onderwerpen staan in willekeurige volgorde.
Human Resource (HR) Analytics – onder aanvoering van Linkedin heeft data-analyse het HR domein definitief bereikt. Dat er nog veel stappen te maken zijn blijkt uit dit artikel. Verder lijkt mij de scope rondom HR Analytics nog wat breed. Zie bijvoorbeeld deze presentatie. Wat mij betreft gaat HR Analytics in de kern om; die inzichten te realiseren die waarborgen dat de juiste mensen op de juiste plek van start tot doorgroei tot ontwikkeling komen.
Slim Sturen in het MKB –Merendeel van de MKB ondernemers sturen op omzet, debiteuren en de hoogte van de bankrekening. Die zitten niet te wachten op spiegeltjes en kraaltjes dashboard. Heeft de ondernemer specifieke zorgpunten, dan kunnen die met inzet van een paar slimme meters worden bewaakt. Het ontsluiten van data uit ERP systemen en andere ICT systemen via API’s en die omzetten in een paar slimme meters is met data-analyse techniek van vandaag relatief eenvoudig. Self service Analytics als we het een label willen geven. Het tijdperk van een dashboard kopen en meten om het meten is voorbij. Zonde van de tijd. Focus op wat relevant is, keep it simple.
Predictive analytics – de vraag naar predictive analytics groeit fors door. Ondernemingen willen vooruit kijken, met wellicht de recente crisis nog vers in het geheugen. Klantgedrag, loyaliteit, gekoppeld aan marketing campagnes, inzicht in nieuwe omzet en dienst/productontwikkeling bij prijsaanpassingen en liquiditeit zijn een aantal actuele onderwerpen. Predictive analytics is de fase van Glazenbol voorbij.
Personal IoT – internet of things – de consumenten kant, sensors, slimme meters, even getwijfeld, twijfel nog steeds, dit omdat privacy een thema blijft. Aan de andere kant ben ik van mening dat deze ontwikkelingen niet meer zijn te stoppen. IoT Analytics gaat om het analyseren van consumentendata rondom wat u gebruikt, doet of niet doet. Denk aan Runkeeper. Een handige app die registreert hoe hard u loopt. Runkeeper verzamelt data van miljoenen mensen en wordt door Runkeeper geanalyseerd en gedeeld met andere partijen.
Maar denk ook aan een slimme meter als Toon. Bij Eneco weten ze wanneer u thuis bent, hoe laat u naar bed gaat en veel meer op basis van uw elektriciteit- en gas verbruik. Overigens rijdt u wellicht al in een auto die beter weet wie u echt bent (lees: hoe u zich gedraagt in het verkeer) dan uw verzekeringsmaatschappij op dit moment weet. Dit laatste kan snel veranderen.
Industrial IoT – internet of things – waar ik denk dat de analytics groei zit dan is het aan de sensor kant, bij de verbinding tussen hardware, software en mensgedrag. Sensors worden sneller, slimmer en goedkoper. Het meten, bewaken, verbeteren van productieprocessen, logistieke processen is reeds in volle gang. Wifi is everywhere. Het aantal toepassingen groeit door.
Fraud Analytics – het gaat hier om het kunnen voorspellen van fraude gedrag en het voorkomen van fraude in plaats van achteraf fraude bestrijden en bestraffen. Ik ben van mening dat de technologische (data) ontwikkelingen opschuiven naar de setting van Minority Report. De film waarin Tom Cruise m.b.v. slimme algoritmes het criminele gedrag kon voorspellen. Door inzet van slimme algoritmes (monitoring) in fraude gevoelige omgevingen (banken, Fifa, verzekeraars etc) kan (mogelijk) fraude gedrag sneller worden geïdentificeerd. Ik geloof in fraud analytics aan de preventieve kant. Overigens is dit ook een vorm van predictive analytics.
IBM Watson – onderzoek – zonder twijfel een toepassing die een zeer grote impact gaat krijgen. Het automatisch analyseren van grote hoeveelheden data, het vinden van patronen en antwoorden. In een aantal sectoren zoals Healthcare heeft Watson zich al bewezen. In andere domeinen zoals het Accountancy domein wordt uitgekeken naar concrete toepassingen van IBM Watson. Het controleren van ondernemingen, powered by IBM Watson is niet zo heel ver weg.
Interactive Analytics – de term bestaat niet, maar het is wat mij betreft een beschrijving van type data analyses, waarin een aantal thema’s samenkomen. We hebben de gehele hype gezien van Social Media Analytics. Een eigenlijk wat merkwaardige manier om als onderneming ‘achteraf’ naar ‘jezelf’ te kijken door de ogen van je klanten, je partners in het zakelijke domein.
Interactieve analytics gaat over het als onderneming succesvol online, virtueel, communiceren met je omgeving. Hoe snel kun je reageren op klachten, complimenten en vragen? Een ander thema is transparantie. Hoe snel, hoe volledig en juist durf je als onderneming informatie (denk aan integrated reporting) te delen met een bredere omgeving? En hoe wordt op deze informatie gereageerd?
It is all about data, dat duurt nog wel even denk ik zo.
Mis ik nog iets? Ik hoor graag uw mening!
Pieter de Kok 