5 startups die slim de markt vernieuwen met data

Wanneer we denken aan big data-bedrijven, doemen al snel privacy-onvriendelijke Big Brother-taferelen op. Dat bedrijven echter ook data kunnen inzetten voor de consument, bewijzen deze vijf startups.

Silicon Valley-bedrijven als Facebook en Twitter liggen continu onder een vergrootglas vanwege hun databeleid. Ze verzamelen zoveel data van gebruikers; gaan ze wel ethisch met hun gebruikersinformatie om? Beïnvloeden ze de publieke opinie niet door hun slimme algoritmes? Een boek als The Circle van Dave Eggers voorspelt al een dystopische toekomst, waarin databedrijven het lijken te winnen van de mensheid. Airbnb kreeg afgelopen week zelfs een tik op de vingers van de Nederlandse Autoriteit Persoonsgegevens, omdat het illegaal BSN-nummers van gebruikers verzamelde.

Wie het nieuws bijhoudt, zou dan ook al snel kunnen denken dat het enkel kommer en kwel is in de datawereld. Toch zijn er ook legio bedrijven die met slimme data de burger helpen. Deze vijf Nederlandse startups, bijvoorbeeld. Zij zetten datatechnieken in om de wereld een klein beetje veiliger, eerlijker, efficiënter en smaakvoller te maken.

Voorbeeld 1: minder aanslagen

‘Kunstmest’ kun je gebruiken voor explosieven. Dat woord nemen we mee in de analyse

Dat je data meer inhoudt dan het verzamelen van like-duimpjes, bewijst het Nederlandse securitybedrijf Pandora Intelligence. Voormalig film- en documentairemaker Peter de Kock probeert met data te voorspellen waar in het land de kans op een aanslag groot is. Naast echte terroristische aanslagen, analyseert hij de thrillers van Frederick Forsyth en crimeseries als Homeland om mogelijke scenario’s te creëren voor aanslagen. Door deze data te verzamelen, kun je beter anticiperen, gaat het idee.

Met behulp van geavanceerde datatechnieken speurt hij vervolgens patronen op uit die verhalen. “We hebben bijvoorbeeld een woordenboek aangelegd met termen die aan een bepaald thema gelinkt zijn”, zei De Kock eerder dit jaar aan Sprout. “‘Kunstmest’ kun je bijvoorbeeld gebruiken voor explosieven, waardoor we zo’n woord meenemen in de analyse.”

Voorbeeld 2: Minder discriminatie

Solliciteren moet effectiever kunnen, denkt Barend Raaff van sollicitatiebedrijf Harver. Hij vraagt daarom bedrijven door te geven wie hun beter presterende werknemers zijn en wie er minder scoren, om zo data te verzamelen over de kenmerken waaraan goede kandidaten moeten voldoen. Als een werknemer is aangenomen, onderhoudt Harver nog tot twaalf maanden lang contact met de bedrijven. Raaff vraagt de ondernemingen dan of de werknemer naar behoren presteert; ook dat zijn weer data. Aangesloten bedrijven moeten op hun beurt video’s maken met de voor- en nadelen van hun firma.

Raaff wil met zijn platform niet alleen het aantal loze sollicitaties terugdringen, ook wil hij discriminatie op de arbeidsmarkt terugbrengen. “Op dit moment kijken werkgevers nog naar leeftijden en achternamen”, zei hij eerder dit jaar tegen Sprout. “Ons systeem richt zich puur op capaciteiten, waardoor pareltjes opduiken die anders misschien onbekend blijven.”

Voorbeeld 3: minder tussenpartijen

De castingwereld is zwaar verouderd

Esmée Pater biedt met iCasting een gratis te gebruiken castingplatform aan modellen en artiesten. De reguliere castingwereld is volgens haar “zwaar verouderd”. Wanneer je je bij een reguliere castingpartij inschrijft, betaal je een instapbedrag. Ook krijg je gagekosten na een succesvolle bemiddeling en heb je te maken met agents. Veel geld dat naar de uitvoerende zou kunnen gaan, belandt hierdoor bij een tussenpartij.

Pater vraagt haar gebruikers nul komma nul gagekosten. Hoe ze toch geld verdient? Van alle particulieren ontvangt iCasting data, waardoor het bureau heel specifiek kan adverteren. “Voor een shampooreclame kunnen we bijvoorbeeld mensen targetten die lang of juist kort haar hebben”, zei ze eerder dit jaar aan Sprout.

Voorbeeld 4: minder tegengoals

Giels Brouwer timmert flink aan de weg met SciSports; een startup die data gebruikt om de juiste spelers aan clubs te koppelen. Deze data halen ze zowel uit oude wedstrijden als online, waarna een algoritme het werk doet. Voetballer Memphis Depay vond al via SciSports zijn huidige voetbalclub Olympique Lyon. Ook werkte Brouwer samen met voetbalclub Vitesse. Door slimme analyses te maken van de tegenstander, gaf Brouwer Vitesse extra munitie en afgelopen seizoen won de club voor het eerst in zijn bestaan een KNVB-beker.

Brouwer’s SciSports werd eerder deze maand door Sprout verkozen als Challenger van 2017. Is ie toch nog ver komen in de voetbalwereld, want zelf is Brouwer naar eigen zeggen geen topvoetballer. “Ik ben vooral goed in de derde helft”, zei hij eerder dit jaar aan Sprout.

Voorbeeld 5: minder slechte biertjes

We willen weten of je van blonde, donkere, zure of juist bittere bieren houdt

Een tegenvallend speciaalbiertje? Niet bij Beer in a Box van Victor Küppers, Tim Remmerswaal en Armand Haan. Deze abonnementsservice voor speciaalbieren vraagt zijn abonnees data op over hun smaak. Hoe meer ze weten, hoe beter ze de gebruiker kunnen voorzien van passende bieren.

Wie zich aanmeldt bij Beer in a Box krijgt eerst een vragenlijst voorgeschoteld met een kleine tien vragen over zijn of haar smaak. “Zo weten we in hoofdlijnen in welke hoek je zit”, zei Küppers eerder dit jaar tegen Sprout. “Dus: of je meer van de blonde, donkere, zure of juist bittere bieren houdt.” De gebruiker krijgt per bier vervolgens een vragenlijst voorgeschoteld: was hij lekker, of viel hij tegen? Om ervoor te zorgen dat gebruikers niet in hun ‘smaakbubbel’ wegzakken, voegt het bedrijf bij iedere box een bier toe dat een beetje afwijkt van de standaard. “Als kind vind je mosterd bijvoorbeeld ook nog niet lekker.”

Volg ons ook op Twitter en Facebook

Tips? Mail redactie@sprout.nl