default logo

8 data-analyse toepassingen die ‘blijven’

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-analyse 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 – oplossen 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 toepassingen op een rijtje gezet waarvan ik denk dat ze ‘blijven’. Dit betekent dat ik van mening ben dat er een business case is of komt en dat er een gezonde balans tussen vraag en aanbod naar deze data-driven toepassing bestaat.

Hierbij de toepassingen in willekeurige volgorde:

1. 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 inzichten te realiseren die waarborgen dat de juiste mensen op de juiste plek van start tot doorgroei tot ontwikkeling komen.

2. Slim sturen in het MKB

Merendeel van de MKB ondernemers sturen op omzet, debiteuren en de hoogte van de bankrekening. Zijn er echter specifieke onderwerpen waar zorgpunten zitten dan kunnen die met inzet van een paar slimme meters worden bewaakt. Het ontsluiten van data (API’s) uit ERP en andere ICT systemen en die omzetten in een paar slimme meters is met de data-analyse technieken van vandaag relatief eenvoudig. Het tijdperk van domweg een dashboard kopen en meten om het meten is voorbij… Zonde van de tijd!

‘Het tijdperk van domweg een dashboard kopen en meten om het meten is voorbij… Zonde van de tijd!’

3. 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 gekoppeld aan marketing campagnes, inzicht in nieuwe omzet, dienst/productontwikkeling bij prijsaanpassingen en liquiditeit zijn een aantal actuele onderwerpen. Predictive analytics is de fase van glazen bol voorbij.

4. Personal IoT

Internet of things – de consumenten kant. Sensors en slimme meters. Twijfel nog steeds, omdat privacy een thema blijft. Aan de andere kant ben ik van mening dat deze ontwikkelingen niet meer te stoppen zijn. IoT Analytics gaat om het analyseren van consumentendata rondom wat u gebruikt, doet of niet doet. Denk bijvoorbeeld aan Runkeeper. Een handige app die registreert hoe hard u loopt. Runkeeper verzamelt data van miljoenen mensen en deze data wordt geanalyseerd en gedeeld met andere partijen.

‘Wellicht rijdt u al in een auto die beter weet wie u echt bent dan uw verzekeringsmaatschappij.’

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. Wellicht rijdt u al in een auto die beter weet wie u echt bent (lees: hoe u zich gedraagt in het verkeer) dan uw verzekeringsmaatschappij. Dit laatste kan snel veranderen.

5. Industrial IoT

Internet of things – waar ik denk dat de groei zit is aan de sensor kant: de verbinding tussen hardware, software en mensgedrag. Sensors worden sneller, slimmer en goedkoper. Het meten, bewaken en verbeteren van bijvoorbeeld logistieke en productieprocessen is reeds in volle gang. Wifi is everywhere. Het aantal toepassingen groeit door.

6. Fraud Analytics

Het gaat hier om het voorspellen van fraudegedrag 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 met behulp van slimme algoritmes het criminele gedrag kon voorspellen. Door inzet van slimme algoritmes (monitoring) in fraudegevoelige omgevingen (banken, Fifa, verzekeraars etc.) kan fraude gedrag (mogelijk) sneller worden geïdentificeerd. Ik geloof in fraud analytics aan de preventieve kant. Overigens is dit ook een vorm van predictive analytics.

7. 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 nog uitgekeken naar concrete toepassingen van IBM Watson. Het controleren van ondernemingen, powered by IBM Watson, is niet zo heel ver weg.

‘Het controleren van ondernemingen, powered by IBM Watson, is niet zo heel ver weg’.

8. Interactive Analytics

De term bestaat niet, maar het is wat mij betreft een beschrijving van type 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 en je partners in het zakelijke domein.

Interactieve analytics gaat over het als onderneming succesvol 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!

WELLICHT OOK INTERESSANT VOOR U

Laat een reactie achter

*

Send this to a friend