Big Data: mythes en feiten

Met het uitgebreide rapport van McKinsey Global Institute is Big Data ook voor de commercie op de kaart gezet. Het belang voor marketing is evident. Er kan een grote hoeveelheid nieuwe data – zoals web data, social data, geotracking etc. – worden ontsloten om een rijker en scherper klantbeeld te ontwikkelen. Hiermee kunnen consumenten beter worden bediend vanuit zowel service als commercieel perspectief. Naast het ‘juiste’ product voor de juiste klant, kan dan echt invulling gegeven worden aan de dimensies ‘juiste kanaal’, ‘juiste moment’ en ‘juiste plaats’. Echter, er klinken ook kritische geluiden: Big Data is niet nieuw, maar een manier om Business Intelligence (BI) opnieuw op de kaart te zetten. Wat is het nu eigenlijk? En wat moet marketing ermee? We beschrijven de drie belangrijkste mythes en feiten rondom Big Data en laten zien hoe marketing dit kan gebruiken.

Door Hiek van der Scheer en Remco Wilting

Wat is Big Data? Google er even op en veel definities komen naar voren. De essentie is echter hetzelfde: er is een explosieve toename van data door de digitale revolutie. Door de grootte van de datasets voldoen zowel reguliere database- als analyse- oplossingen niet meer om hier op een goede wijze mee om te gaan. Een andere manier van werken is daarom vereist voor Big Data.

Drie mythes rondom Big Data

Mythe 1: Big Data is nieuw
De explosieve toename van data is al gaande sinds het tijdperk van automatisering. Vanaf dat moment was het immers mogelijk data op een efficiënte manier op te slaan en te gebruiken. Dit is in een stroomversnelling gekomen door de PC en natuurlijk helemaal door het Internet. De recente ontwikkelingen op het gebied van social media en smartphones geven hier weer een extra impuls aan. Op het gebied van databeheer gaat de ontwikkeling met efficiënte opslag zeer snel. Een USB stick van 32 GB is exemplarisch hiervoor en opslag in de cloud is hiervan het meest in het oog springende voorbeeld.

Een aantal bedrijven maakt al volop gebruikt van Big Data. Zo drijft het volledige business model van Google op het gebruik van Big Data. Gebruikers profiteren daarvan met toepassingen als Google map en Google analytics. Een andere goed voorbeeld is Walmart, dat een nieuw bedrijf WalmartLabs heeft opgericht om competitief voordeel te behalen uit Big Data. Amazon laat dit al lange tijd zien, onder andere door user rating en gebruik te benutten om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen en biedt daarnaast een Big Data cloud service.

Mythe 2: Big data is just a buzz word en gaat weer weg
Als een ding zeker is, dan is het wel dat de hoeveelheid data zal blijven toenemen. De feiten spreken boekdelen:

• 90 procent van alle beschikbare digitale informatie is vanaf 2010 gecreëerd en opgeslagen.
• In 2020 is de hoeveelheid data 44 keer zo groot als in 2009. De omvang daarvan is 35 zetabite (1 zetabyte is 1 miljard terabyte).
• Toename: 95 miljoen tweets per dag, 1 miljard berichten worden per dag gepost op Facebook, LinkedIn heeft meer dan 100 miljoen profielen, Flickr heeft meer dan
5 miljard foto’s et cetera.

Een onvoorstelbare hoeveelheid informatie die veelal in een ongestructureerde manier is opgeslagen (tekst, foto’s, audio, video’s, …).

Tot nu toe kon de toename van data worden ondervangen door de efficiënte en goedkopere manier van data-opslag. Echter, dat lijkt in de komende periode niet meer mogelijk. De informatie die wordt gecreëerd is groter dan de informatie die kan worden opgeslagen. En dit is één van de belangrijke karakteristieken van Big Data. De uitdaging ligt dan ook in het prioriteren van de data die moet worden opgeslagen.

Mythe 3: Big Data is slechts een IT issue
In de meeste gevallen is het primaire doel van de verzamelde data om de business goed te laten functioneren:

• Een online retailer zal in eerste instantie een zoekopdracht zo efficiënt en compleet mogelijk willen uitvoeren.
• Een online forum is er op gericht klanten met elkaar in contact te brengen en met een moderator, de overall service te verbeteren.
• Verschillende inbound kanalen – telefoon, e-mail, chat, call-me-now etc. – zijn er in eerste instantie op gericht klanten zo goed mogelijk, en op een efficiënte wijze, te bedienen.

De eerste uitdaging hierbij is dan ook de data zodanig op te slaan en te kunnen ontsluiten om deze businessdoelen te realiseren. Dit is in eerste instantie een uitdaging van IT.

Dat hiermee veel data worden gegenereerd is in eerste instantie dan ook vaak een bij-effect. Echter, uiteindelijk zijn deze data noodzakelijk om een competitief voordeel te creëren. Zo zal een online retailer succesvoller worden door naast de gezochte producten, de ‘juiste’ andere producten te tonen. De online forum data kunnen worden ingezet om de voice-of-the-customer goed in kaart te brengen en tijdig te anticiperen op de ‘buzz’. En de data uit de diverse kanalen kunnen worden ingezet om de effectiviteit en efficiency van de kanalen te verbeteren. Dergelijk toepassing staan en vallen bij het slim gebruiken van de beschikbare informatie. Veelal geldt de data zijn er: haal het op en gebruik het. En dat is niet een IT issue, maar een uitdaging voor de hele business.
 
Drie feiten van Big Data

Feit 1: Big Data vraagt een andere aanpak dan Small Data

Big Data is niet gewoon, maar extra data: door de omvang vraagt het namelijk om een andere aanpak dan Small Data. Onderstaande figuur geeft de verschillen. Het start natuurlijk bij de databronnen die bij Big Data veel omvangrijker zijn. Door deze omvang voldoet een conventioneel dataware house niet meer, maar zijn de data verspreid over verschillende databases (vaak in de cloud) die alleen worden gekoppeld indien dit nodig is. Deze data hebben vaak een ongestructureerd karakter (zoals webdata, tekstdata) die vragen om een andere analyse aanpak. Om deze informatie vervolgens goed te gebruiken is veelal een dynamische omgeving nodig om op ‘moment van de waarheid’ de informatie zo optimaal mogelijk te benutten. Location based marketing, dynamic pricing en behavioral targeting zijn voorbeelden waarin dit aspect goed naar voren komen. Ook in de wijze waarop de inzichten worden gepresenteerd zijn anders. Niet meer een statistische omgeving met een voorgedefinieerd rapportageformaat, maar een dynamischer omgeving waarin realtime de informatie beschikbaar is.

Zoals duidelijk is vereisen deze verschillen een andere aanpak door de organisatie, marketing intelligence en IT.

Feit 2: Big Data vraagt een geïntegreerde aanpak van organisatie, analytics en IT

Om echt toegevoegde waarde te kunnen creëren met Big Data zullen verschillende kennisgebieden samen moeten komen. Er is een diepe kennis van de organisatie nodig om te weten welke issues er spelen en waar mogelijkheden liggen om met de beschikbare informatie een oplossing voor deze issues te vinden. Hierbij zijn IT skills nodig om de data op te halen, te structureren en uiteindelijk te integreren in de toepassing. Kennis van analytics – statistiek, data mining, machine learning – is nodig om inzicht te verschaffen, de interessante patronen te vinden en de voorspellingen te maken

Feit 3: meeste organisaties doen nog te weinig met Big Data

Mede door de vereiste andere aanpak van Big Data doen organisaties er nog (te) weinig mee. Digital media blijft vooral het eigendom van de Internet afdeling die het nog voornamelijk voor eigen doeleinden inzet. In een recent onderzoek van McKinsey geeft 71% van de organisaties aan dat data gedreven inzichten erg tot extreem belangrijk worden voor concurrentievoordeel, maar daar nog zeer weinig mee doen. Onzes inziens komt dit mede doordat Big Data gezien wordt als een complexe totaaloplossing en niet als een andere manier van werken die gradueel kan worden ingevoerd.

Voordelen voor marketing
Consumenten bepalen steeds meer hoe en wanneer ze willen communiceren met de organisatie. De impact van de traditionele outbound campagnes neemt af en hiervoor in de plaats komt de tweeweg interactie, met een grote rol voor social media. Het hierbij slim benutten van de beschikbare informatie is voor marketing de sleutel tot echt klantgericht ondernemen. We illustreren dit aan de hand van drie voorbeelden.

Ten eerste, één-op-één marketing daadwerkelijk gestalte geven. Met Big Data is er veel meer kennis over de klant beschikbaar. Dit kan worden gebruikt voor een zeer fijnmazige manier van segmenteren waar vervolgens direct op ingespeeld wordt binnen alle aspecten van de marketingmix. Denk hierbij aan event driven marketing om klanten op het juiste moment, via het juiste kanaal een goed aanbod te geven. Dynamic pricing om prijzen van producten en diensten real time aan te passen aan vraag en aanbod. Of, zoals Marketing Week het verwoordde: “When a customer is standing in the store, a retailer can mine their databases and determine whether this is someone they want to keep and what it will take to keep them”.

Ten tweede, vroegtijdig de vraag nog scherper voorspellen. Consumenten laten op Online veel informatie achter dat kan worden gebruikt de vraag nog beter te kunnen voorspellen. Een mooi voorbeeld is van HP-Lab; zij lieten zien dat ze op basis van tweets over films een 97% accurate voorspelling kunnen geven over het succes van deze films. Dergelijke percentages zijn met marktonderzoek of klantgedrag niet te realiseren.

Ten derde; naast het voorspellen van de vraag, kunnen dergelijke data ook worden ingezet voor productontwikkeling. Klanten geven in de social media aan wat ze van producten vinden, wat ze missen en hoe ze kiezen. Hierbij gaat het over zaken die klanten écht bezig houden en vaak op het moment dat het er toe doet. In combinatie met marktonderzoek en database-analyses geeft dit veel richting voor nieuwe producten en diensten.

Aan de slag
Het klinkt allemaal mooi, maar hoe begin je hier nu mee als organisatie? Het is belangrijk de business als startpunt te nemen en niet de data – hoe verleidelijk dat laatste ook is. Bepaal met de organisatie de mogelijkheden om met extra informatie de business te verbeteren. Hierbij is het de uitdaging in kleine stappen te denken om het behapbaar te houden.

Ontsluit daarna de specifieke informatie op een ad hoc basis. In de analysefase die daarop volgt zijn er twee valkuilen. Ten eerste, om zonder duidelijk doel met datamining aan de slag te gaan. Hierdoor komen veel nice-to-know inzichten naar voren die uiteindelijk te weinig bijdragen aan de business. Ten tweede om te streven naar een aanpak die meteen al schaalbaar is. Het specifieke karakter van de data vraagt in eerste instantie om een custom oplossing. Op termijn kan dat natuurlijk leiden tot een gestandaardiseerde en dus schaalbare aanpak.

Ten slotte, zorg dat de organisatie initiatieven ontplooid naar aanleiding van de analyseresultaten. Hiermee wordt de toegevoegde waarde van Big Data aangetoond en wordt het vanzelf de manier van werken!

Hiek van der Scheer is managing consultant bij VODW, Remco Wilting is expert consultant bij VODW
 
Key learnings over Big Data
• Big Data is niet nieuw
• En het is zeker ‘here to stay’
• Daarnaast is Big Data niet iets voor IT
• Big Data vraagt een andere aanpak dan small data
• En vraagt tevens een geïntegreerde aanpak van organisatie, analytics en IT
• De meeste organisaties doen nog te weinig met BiG Data

Getting started
• Werken met Big Data is een andere manier van werken
• Maar begin klein met de focus op concrete business uitdagingen
• Valkuil is om heel veel data zomaar te ontsluiten en te gaan analyseren