Winkelmand

Geen producten in de winkelwagen.

Big Data: wat moet ik ermee?

Big Data is hot. Misschien wel een hype. Er gaat bijna geen netwerkbijeenkomst of lezing voorbij zonder dat de term valt. Wat moet een ondernemer ermee?

Big Data belooft een revolutie in informatietechnologie vergelijkbaar met de introductie van het internet. Oei, daar moeten we iets mee. Tegelijk staan we aan het begin van de hype: uit Forrester-onderzoek blijkt dat slechts 7 procent van de IT-beslissers en 9 procent van de bestuurders weet hoe ze geld kunnen verdienen aan big data.

Wat is Big Data?

Een 1 met 18 nullen (een triljoen). Zoveel data komen er iedere dag bij in de wereld. En 90 procent van die berg is de afgelopen 2 jaar geproduceerd. De mens zelf is met zijn smartphone en webbezoek een wandelende datafabriek geworden, in bijna alle apparaten zitten wel 1 of meerdere sensoren die bedoeld of onbedoeld van alles vastleggen. Een gemiddelde smartphone doet niet meer onder voor een hartmonitor. Big Data duidt op de ontwikkeling waarin we steeds beter in staat zijn om van die ongestructureerde berg informatie daadwerkelijk chocola te maken. De hoeveelheid data, de computersnelheid die nodig is om gegevens te verwerken of de vorm waarin ze verwerkt worden; door de ontwikkeling van de technologie lijken er haast geen belemmeringen meer.

Wat heb je eraan?

Momenteel wordt nog het meest verdiend door bedrijven die advies geven over big data. Voor een gemiddeld bedrijf is het nu nog best lastig om er keiharde euro’s mee te verdienen. Maar dat gaat veranderen. Data waar je tot nu toe niets of onvoldoende mee doet, kun je op nieuwe manieren gaan inzetten in en voor je bedrijf. Je kunt er analyses op loslaten waarmee je meer of andere producten kunt verkopen en efficiënter kunt gaan werken. Of je kunt het verkopen aan derden. Het is nu nog vooral voorbehouden aan grote bedrijven voor wie het loont om de nodige investeringen te doen.

Hoe pas je het toe?

Mocht je de mogelijkheid hebben om er iemand in je bedrijf voor vrij te maken, dan kun je gaan onderzoeken hoe Big Data kan bijdragen aan je succes. Wil je het serieus aanpakken moet je namelijk investeren in het opleiden van mensen of je zult kennis extern moeten inhuren. Een andere manier is om een samenwerking aan te gaan met een bedrijf in je branche. Echt doe-het-zelven is er nog niet bij als het om data-analyse gaat, of je moet een beetje een wizzkid zijn. Om van die bergen data iets te maken moeten er algoritmes ontwikkeld worden die patronen kunnen herkennen.

Er zijn wel allerlei analysetools (opgevoerde business intelligence tools) beschikbaar, maar ook daarvoor geldt: je kunt wel een professionele timmerkist kopen, je moet wel eerst een hamer leren vasthouden. Je hebt het liefst mensen nodig in je bedrijf die zowel technisch vaardig zijn, maar ook de business snappen. Ze moeten begrijpen wat je eruit kunt halen, hoe het aan anderen kunnen uitleggen, data kunnen visualiseren en het belang aan de board kunnen presenteren. Formuleer een droom en kijk of je vervolgens daar naartoe kunt werken. Bijvoorbeeld: bij ons gaat alles 100 procent foutloos door het systeem heen als we alle data die we hebben ook daadwerkelijk gebruiken.

 

3 voorbeelden van grote bedrijven

  • Zo heeft een pakketbezorger een slimme toepassing verzonnen. Bijna 10 procent van de vrachtwagens bleef leeg, doordat het bedrijf niet instaat was om pallets met al die verschillende maten pakketjes zo te stapelen dat er geen lege ruimtes waren. Dankzij Big Data konden de gegevens uit allerlei systemen aan elkaar gekoppeld worden en werden patronen ontdekt die tot dan toe niet werden herkend. Zo konden er veel meer pakketjes in de vrachtwagens en werden er minder fouten gemaakt. En bespaart de vervoerder 400.000 euro op jaarbasis.
  • Unilever gebruikte Big Data bij het ontwikkelen van een nieuwe deoderant. Het bedrijf onderzocht vergeleekt genetische data van microben met informatie van het menselijke genoom om op die manier te proberen uit te vinden hoe lichaamsgeuren ontstaan wat kan helpen in het ontwikkelen van nieuwe soorten deodorant. Unilever maakt daarvoor gebruik van de cloud diensten van Amazon. Alle onderzoekscentra moeten binnen een jaar in de cloud zitten. 
  • Rabobank heeft er een heel team op zitten, maar begon ‘klein’: door alle transacties van klanten te analyseren.  Op basis van 3 miljard transcanties werd het finacniele netwerk per klant in kaart gebracht en daardoor konden ze in de mobiele bankierapp automatisch de gegevens van de tegenrekening aanvullen als je een transactie doet.  

Kansen voor startups

Er liggen voor jou wel kansen om een nieuwe business mee te starten. Net als in de begintijd van het internet is er volgens sommigen ook nu veel laaghangend fruit. Investeerders springen er in ieder geval bovenop. Vorig jaar is er volgens schattingen voor 2 miljard dollar in Amerika in startups gestoken die hun business bouwen op Big Data. Dat biedt perspectieven voor Nederlandse startups. 3 voorbeelden:

  • eLeaf heeft een app ontwikkeld waarmee een boer in Zuid-Afrika kan zien of het al weer tijd is om zijn gewassen te irrigeren. De Wageningse startups maakt daarvoor gebruik van sattelietdata.
  • Algoritmica: je zou deze startup als een algoritmtoeleveranciers kunnen zien. De Utrechtse rekenaars hebben ondermeer voorspellende software voor de windturbines van Vattenfall. Met die data kan voorspeld worden wanneer er storingen optreden en daardoor kunnen monteurs gerichter onderhoud plegen. Dat resulteert in lagere kosten.
  • Stockfluence: een dienst voor consumenten om beurskoersen mee te voorspellen, ontwikkeld door 2 studenten. De startup daarvoor analyseert een bulk aan informatie uit online nieuwsbronnen en social media, van Twitter tot LinkedIn en van New York Times tot beleggersfora.

Meer informatie over startup eLeaf 

Met dank aan: Oscar Wijsman, programmamanager Almere DataCapital