Elke dag worden meer gegevens gecreëerd dan de dag ervoor. Hoeveelheden en snelheden gaan ons voorstellingsvermogen te boven. Iedere dag worden 2,5 exabytes (één exabyte is een miljard gigabyte) aan data gecreëerd. Het vakgebied dat hiermee de laatste tijd veel aandacht heeft gekregen wordt Big Data genoemd. Eigenlijk een foute bewoording.
De term Predictive Analytics geeft het al beter weer: data gebruiken om voorspellingen te doen. Of Data-driven decisions, het destilleren van waardevolle informatie uit gegevens om het beslissingsproces van onzekerheid te ontdoen.
Organisaties die optimaal gebruik weten te maken van deze data zorgen voor concurrentievoordeel. Data gebruiken om de markt te voorspellen is een krachtig middel. Op een lager aggregatieniveau leer je je klanten beter kennen. Merken voorspellen met steeds meer zekerheid welk product de consument gaat kopen. Het lijkt beangstigend. Maar er komt geen glazen bol aan te pas.
Data Analysts
Het zijn de whizzkids die hierachter zitten. De data analysts worden ze genoemd. En ze zijn schaars op dit moment. Ze schrijven de algoritmes om data te vormen tot waardevolle informatie. De ideeën om data te analyseren, te koppelen en te verrijken komen van de creatievelingen. Want data vormt zichzelf niet automatisch tot waardevolle informatie, daar blijven mensen voor nodig.
Het is een discussie die altijd actueel blijft, in de maatschappij en ook zeker binnen organisaties: gaan we af op de feiten en cijfers, of kiezen we voor onze gut feeling. En precies daar wringt de schoen wanneer het Big Data betreft. Volgens de Hype Cycle van Gartner komen we écht wel weer tot bezinning, nadat we van deze 'piek van overschatte verwachtingen' zijn afgegleden. Maar op dit moment schatten we de voorspellende gaven van data erg hoog in. Dat zie je met name bij veel artikelen, experts op het gebied van Big Data en boeken over dit onderwerp.
Momenteel lees ik de Big Data Revolutie. Erg inspirerend met prachtige voorbeelden van wat data kan doen: het voorkomen van criminaliteit door preventieve controle in risicogebieden, brandstofverbruik naar beneden brengen door efficiënte routes van post- en pakketbezorgers en analyse van patiëntgegevens om oorzaken van ziektes te ontdekken. Op deze gebieden is de ondersteuning door datagebruik een perfecte partner. En het kan fantastische resultaten opleveren.
Correlaties zijn voldoende
De schoen begint te knellen als bedrijven data gaan gebruiken om consumentengedrag te voorspellen. Het aanbieden of verbeteren van producten op basis van gegevensinzichten is een goede zaak. Maar we komen op een punt dat elke organisatie over deze aanpak kan beschikken. Waar de data, de expertise én de ideeën voorhanden zijn. Waar Big Data de status van hygiënefactor bereikt. Wat is dan het vervolg?
Big Data zorgt voor een verschuiving van causale verbanden naar correlaties. Geen hypotheses meer die bevestigd of ontkracht worden, maar correlerende gegevens. We kijken niet meer naar het 'waarom', maar naar het 'wat'. Als de data zeggen dat er tijdens orkanen in Amerika meer Pop Tarts (zoete snacks) met aardbeiensmaak bij Walmart worden gekocht, dan komen die opvallender in de schappen te liggen. Waarom? Doet er niet toe, de correlatie bestaat.
Data en disruptie
Als we ons te veel laten leiden door data, gaan we dan minder Blauwe Oceanen zien? De Blue Ocean-theorie van Kim en Mauborgne gaat over het creëren van nieuwe markten, in plaats van elkaar te beconcurreren in door bloed gekleurde red oceans. Blijven we niet steken in deze rode oceanen als we enkel data extrapoleren en vertrouwen op correlaties? Stel dat er in de vorige eeuw zoveel data voorhanden was over gebruikers van vaste telefoons, dat de conclusie was dat de snoeren langer gemaakt moesten worden? Of dat Henry Ford had geluisterd naar de mensen die meer paarden voor de wagen wilden? Waren er dan ook mobiele telefoons of auto's gekomen?
Misschien enigszins overtrokken, maar zonder personen zoals bijvoorbeeld Steve Jobs, ontstaan er geen nieuwe markten of disruptieve productinnovaties. Jobs extrapoleerde de data en trends niet en maakte tegen de stroom in een telefoon met mínder knoppen in plaats van meer.
Data-analyse biedt veel mogelijkheden, zal oplossingen bieden voor problemen die we al decennia lang niet kunnen oplossen en zorgt voor inzichten die we met onderzoek nooit hadden kunnen verkrijgen. Maar voor de echte innovaties die markten creëren en disruptie in producten en diensten teweegbrengen, blijft een creatieve en visionaire houding nodig. Een houding waarbij niet altijd wordt geluisterd naar consumenten of data.
Personen en organisaties die de data die voorhanden zijn, ten goede gebruiken, maar zich daarnaast vrij kunnen bewegen in de zelf gecreëerde blauwe oceanen.
Plaats als eerste een reactie
Ook een reactie plaatsen? Word lid van Adformatie!