Waarom is werken met data juist nú zo relevant?

Er zijn grofweg drie hoofdredenen waarom bedrijven steeds meer datagedreven kunnen werken: Er is 1) meer data; 2) meer rekenkracht; 3) meer mogelijkheden en software voor het verzamelen, verwerken en analyseren van gegevens.

Meer data

Allereerst worden sinds de jaren 90 meer en meer bedrijfsprocessen gedigitaliseerd, hierdoor groeit de hoeveelheid digitaal opgeslagen gegevens. Denk aan elektronische kassa’s, websites als digitaal verkoopkanaal, social media om met klanten te communiceren, bedrijfssystemen (CRM, SCM, WMS, ERP, etc.). Verder wordt steeds meer elektronische apparatuur aangesloten op het internet, een ontwikkeling die vaak “Internet of Things (IoT)” wordt genoemd: elk aangesloten apparaat verandert hierdoor door in een sensor die gegevens kan verzamelen en verzenden. Kortom, de hoeveelheid gegevens die wordt verzameld neemt exponentieel toe. In 2012 gingen er elke seconde meer gegevens over het internet dan de totale hoeveelheid gegevens die 25 jaar eerder op het hele internet werd opgeslagen[i]. Als gevolg van de corona crisis, die bedrijven over de hele wereld dwong om hun workflows en meetings zoveel mogelijk te digitaliseren, zal deze ontwikkeling alleen maar worden versneld.

Meer rekenkracht

Ten tweede, krijgen we steeds krachtigere computers met een grotere opslagcapaciteit en een steeds sneller netwerk om gegevens te verzenden. Door de opkomst van cloud computing-oplossingen van grote techbedrijven als Google, Microsoft en Amazon kunnen we deze rekenkracht vanaf elke locatie op een betaalbare manier inzetten, zonder zelf een supercomputer te hebben[iii].

Meer geavanceerde software en data-analysetechnieken

Ten slotte, heeft de toegenomen rekenkracht de snelle ontwikkeling mogelijk gemaakt van nieuwe en meer volwassen technieken, modellen en algoritmen voor gegevensanalyse. De enorme en gevarieerde bundel van nieuwe data-analysetechnieken, modellen en algoritmen wordt omvat door het vakgebied ‘Data Science’. Het vakgebied waar de studenten bij JADS in worden getraind.

Om een beeld te krijgen van hoe snel de ontwikkelingen elkaar opvolgen kun je kijken naar de mobiele telefoon die je nu gebruikt in vergelijking met de telefoon die je 10-15 jaar geleden gebruikte. Je verzamelt veel meer gegevens, in bijvoorbeeld goede kwaliteit fotos, groepsgesprekken in WhatsApp, je locatie, YouTube voorkeuren, social media likes, streamingdiensten, aantal stappen dat je zet, hoeveelheid schermtijd, en ga zo maar door. Je telefoon is ook een stuk krachtiger/sneller geworden, kan veel meer data opslaan, verwerken en verzenden. Internet is sneller en goedkoper geworden en je slaat veel van je gegevens op in ‘de cloud’ in plaats van op je eigen telefoon. Dus als je je ooit afvraagt hoe snel de techniek en daarmee de wereld om ons heen verandert dan heb je het antwoord eigenlijk al in je eigen handpalm.

Wat betekenen deze ontwikkelingen voor het bedrijfsleven?

De combinatie van de toegenomen hoeveelheid data als gevolg van digitalisering, de toegenomen rekenkracht en toegankelijkheid daarvan, en de ontwikkeling van Data Science als werkveld brengt ons in een nieuw tijdperk waarin er een substantiële hoeveelheid digitale informatie over vrijwel elk onderwerp te vinden is. Daarom wordt zelfs beweerd dat Data Science-toepassingen “de nieuwe grens bepalen op het gebied van innovatie, concurrentie en productiviteit”[iii], en “een belangrijke onderscheidende factor tussen goed presterende en slecht presterende organisaties” is, omdat het bedrijven in staat stelt om op een meer proactieve en toekomstgerichte manier zaken te doen[iv].

Als men zich het niet heeft gerealiseerd tijdens de corona crisis en de versnelde en gedwongen digitaliseringstrend die daarop volgde: het feit dat zoveel meer aspecten van onze samenleving digitaal zijn gegaan, betekent dat het makkelijker is geworden om gegevens te verzamelen, op te schonen en te analyseren. Om te begrijpen of je budget efficiënter kan worden besteed, om te begrijpen of jouw personeel productiever zou kunnen werken, om te begrijpen of je klanten tevreden zijn met jouw product of dienst – nooit was het zo eenvoudig om deze input te gaan meten, van de data te leren en op deze inzichten te handelen. Wanneer een bedrijf in staat is om deze nieuw gecreëerde data om te zetten in informatie, kan het bedrijf betere (datagedreven) beslissingen nemen, processen optimaliseren, leren en innoveren en daardoor klantrelaties versterken, het operationele risico verminderen, en de operationele efficiëntie en de algehele bedrijfsprestaties verbeteren[ix].

Zelf aan de slag om een meer datagedreven bedrijf te worden?

Ben jij benieuwd wat data voor jouw bedrijf kan betekenen? Stuur ons dan even een berichtje, wij vinden het leuk om samen met jullie te sparren over de mogelijkheden binnen jullie bedrijf!

[i, ii] McAfee, A., Brynjolfsson, E., Davenport, T.H., Patil, D.J. and Barton, D., 2012. Big data: the management revolution. Harvard business review, 90(10), pp.60-68.
[iii] Manyika, J., 2011. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. http://www. mckinsey. com/Insights/MGI/Research/Technology_and_Innovation/Big_data_The_next_frontier_for_innovation.
[iv] Liu, Y., 2014. Big data and predictive business analytics. The Journal of Business Forecasting, 33(4), p.40.
[v] Bean, R.A.N.D.Y. and Kiron, D., 2013. Organizational alignment is key to big data success. MIT Sloan Management Review, 54(3), pp.1-6.