Ga met Big Data op zoek naar nieuwe businessmodellen

Big Data Analytics is niet meer weg te denken uit onze samenleving. Diverse platformen en technologieën zoals social media en sensoren in vliegtuigmotoren, slimme pillen, met het internet verbonden vrachtauto’s, hardloopschoenen, pompen, et cetera genereren aan de lopende band data. Deze data noemen we Big Data omdat het om grote hoeveelheden (ongestructureerde) gegevens gaat. Die enorme brij aan data overspoelt onze wereld. Ergens voel je aan dat je organisatie er iets mee kan en moet. Je vraagt je bijvoorbeeld onder andere af:

  • Wat kan en moet mijn organisatie met Big Data? Hoe ziet een succesvol traject eruit?
  • Welke nieuwe businessmodellen maken Big Data management mogelijk?
  • Waar en hoe sla ik de data op? Welke tools zijn er beschikbaar voor Big Data management?
  • Welke vaardigheden hebben mijn professionals dan allemaal nodig?
  • Hoe moet mijn organisatie omgaan met eventuele privacyvraagstukken?

Big Data is vluchtig, complex, omvangrijk en ongestructureerd

Big Data kan ongekend grote waarde bevatten voor elke organisatie. Maar het valt ook lastig te analyseren en toe te passen. Waarom? Omdat de data vluchtig, complex, groot qua omvang en niet gestructureerd is. De Big Data consultants van Passionned Group kunnen je assisteren bij het verkrijgen van heldere inzichten en duidelijke antwoorden. En we verzorgen natuurlijk graag een succesvolle implementatie voor jouw organisatie.

De Dublin Case: verkeersstromen optimaliseren

De Dublin Case: verkeersstromen optimaliserenHet bestuur van de stad Dublin verrichtte onderzoek naar de mogelijkheden van Big Data Analytics. Het ging na of het mogelijk zou zijn om de verkeersstromen in de stad te optimaliseren en de files te verminderen. In het wegdek werden tal van sensoren ingebouwd, evenals gps-systemen in de bussen. Ook regendetectors werden op belangrijke punten in de stad aangebracht. Tot slot tapte het stadsbestuur data af van alle camera’s.

Nu het systeem live is, verzamelen ze in Dublin alle data realtime en slaan die op in een datalake. Ze presenteren de data op een kaart van de stad. Daarmee visualiseren ze direct waar files zijn of dreigen te ontstaan. Met behulp van de camerabeelden zien de medewerkers van het verkeerscontrolecentrum direct wat de oorzaak van een file is. En ze ondernemen direct daarop de juiste actie.

Bij een ernstig ongeluk waarschuwen ze onmiddellijk de politie en de ambulance. Nog voordat de betrokkenen bij het incident dat kunnen doen. In andere gevallen sturen ze verkeersregelaars naar de plek des onheils om het verkeer in goede banen te leiden. De Big Data gebruiken ze ook om de meest optimale routes van bussen te berekenen.

Bedenk eerst een nuttige Big Data-toepassing

Wat de Dublin-case heel helder maakt is dat ze vooraf een duidelijke toepassing bedachten. Dit is de belangrijkste stap voordat je aan de slag gaat met Big Data management. Welke betere of snellere beslissingen kun je nemen op basis van die data? Te vaak nog ligt de focus bij Big Data op de data zelf. En niet op wat het kan gaan opbrengen en welke nieuwe businessmodellen het mogelijk maakt. Met als gevolg dat de data geen rendement gaat opleveren en de Big Data “machine” al snel vastloopt.

Big Data Analytics en de vijf V’s

Big Data kenmerkt zich door 4 gemakkelijk te onthouden V’sBij één of meer van de onderstaande situaties spreken we van Big Data:

  • Volume: het datavolume is zo groot dat de data niet meer past in een traditionele SQL-database. Opslag vindt plaats in filesystemen of zogenaamde NoSQL databases. Of extracten worden in het datawarehouse opgeslagen.
  • Velocity (snelheid): de data komt snel op en kan weer heel snel verdwijnen. Twitter verplaatst de oudere tweets bijvoorbeeld naar een archief. Die data verdampt snel. Je moet er dus heel snel bij zijn.
  • Variëteit: de data kent veel variatie, zowel in structuur, volume als in betekenis.
  • Veracity (onzekerheid): wisselende (data)kwaliteit en twijfels over de betrouwbaarheid maken het gebruik van de data dubieus.
  • Value (waarde): dit is waar het werkelijk om gaat, welke waarde gaat Big Data voor je klanten en je organisatie opleveren?

Van traditionele BI naar Big Data Analytics

Traditioneel werkt Business Intelligence (BI) met gestructureerde data die je relatief eenvoudig kan opslaan en ontsluiten. Op basis daarvan kun je kubussen of dashboards maken. Met Big Data komt BI op het terrein van het verwerken van (grote hoeveelheden) ongestructureerde data. Hoe kan je die goed verwerken? En waar moet je verder op bedacht zijn?

Een cluster computers met Hadoop geeft enorme rekenkracht

Een bekende technologie is Hadoop. Het biedt een raamwerk om grote volumes data te benaderen en te filteren. Hadoop op een cluster van veel computers geeft een enorme rekenkracht. Daardoor kunnen die computers bepaalde gegevens bliksemsnel aanleveren aan de BI tools voor de eindgebruiker.

Big Data versus Zero Data

Dat Big Data grote toegevoegde waarde kan hebben voor je organisatie, daar zijn wij rotsvast van overtuigd. Toch moet je je niet blind staren op enkel die mogelijkheden. Soms bevat de data die je niet vastlegt over je klanten of processen, de zogenaamde Zero Data, een nog veel grotere waarde dan Big Data. Benieuwd naar hoe dat precies zit? Neem dan gerust contact met ons op.

Kijk verder dan je eigen data

Daarnaast is het raadzaam verder te kijken dan alleen je eigen data. Neem ook externe databronnen en open data mee in je analyses. Daarmee verrijk je de interne blik met relevante context. Denk daarbij aan demografische klant- en marktinformatie, concurrentieanalyses, maar ook aan zaken als het weer, verkeersbewegingen of sentimenten op social media. Tegenwoordig kijk je vaker van buiten naar binnen (outside-in) naar de problemen of kansen, dan van binnen naar buiten (inside-out).

Big Data is het nieuwe goud, de nieuwe olie…

Wat als er een paar spreekwoordelijke goudklompjes in je big data verborgen liggen? Waardoor je bedrijf bijvoorbeeld een maand eerder dan je concurrent weet dat de prijs van een grondstof gaat stijgen. Of dat de sensordata van een vliegtuigmotor laat zien dat deze tijdens een vlucht, op een bepaalde hoogte en onder bepaalde ongunstige weersomstandigheden, haperingen vertoont. Motoruitval betekent in veel gevallen een ramp. Juist dit soort kritische toepassingen, maar ook nieuwe businessmodellen, maken Big Data enorm interessant. Big Data wordt daarom ook wel het nieuwe goud of de nieuwe olie genoemd, vanwege de grote potentiële waarde die het vertegenwoordigt.

Ontdek nieuwe kansen en reduceer risico’s

Of denk aan de analyse van miljoenen camerabeelden van psychiatrische patiënten. Je kunt dan een model bouwen waardoor je snel afwijkend gedrag kunt opmerken bij een patiënt. Die patronen vertellen je dat er een grote kans bestaat dat een bepaalde persoon aan het “doordraaien” is, met alle risico’s van dien. Denk hierbij aan letsel en schade. Door deze gedragsverandering vroegtijdig te signaleren, kun je tijdig (extra) controles en checks uitvoeren. Daarom willen organisaties graag die berg data ontginnen, kansen ontdekken en risico’s beheersen. Wij helpen je graag van reactief naar proactief werken. Lees ook ons artikel ‘Waarom elke controller alles van Big Data moet weten’.

Top case: Big Data bij de brandweer

De Brandweer Amsterdam-Amstelland is als grote winnaar uit de bus gekomen bij de uitreiking van de Dutch BI Award 2013. Zij mochten niet alleen de publieksprijs, maar ook de prijs van de vakjury mee naar huis nemen. De brandweer is nu in staat om op basis van tientallen (open en grote) datasets branden te voorspellen nog voor deze uitbreken. Lees verder…

6 kenmerken van succesvolle Big Data-trajecten

Karakteristieken van succesvolle Big Data-trajectenEen succesvol traject met Big Data kenmerkt zich door een open en lerende analytische bedrijfscultuur. En natuurlijk voldoende betrokkenheid en budgetmogelijkheden vanuit het management. Daarnaast is heel veel bedrijfskennis en creativiteit vereist van zowel de business-mensen als de data scientist. De projectleider zorgt verder voor:

  • Afstemming met de organisatiedoelstellingen en missie: de Big Data doelen komen overeen met de strategische bedrijfsvisie, zodat je je organisatiedoelen kan realiseren. Zomaar in het wilde weg een datalake aanleggen is vrij nutteloos.
  • Betrokken gebruikers: gebruikersparticipatie en vooral bewustzijn bij de gebruikers wat Big Data kan betekenen voor hun werk, is van groot belang voor het slagen van een Big Data-traject. Een agile & scrum aanpak kan helpen om die participatie te realiseren.
  • Bron- en datakwaliteit: de kwaliteit van de data is bij Big Data van nog groter belang dan bij reguliere Business Intelligence-trajecten. Met Big Data ga je bepaalde beslissingen immers automatisch nemen.
  • Bruikbaarheid en gebruiksgemak: de bruikbaarheid, toegankelijkheid en het gebruiksgemak moeten hoog zijn.
  • Een solide data-infrastructuur: de kwaliteit en flexibiliteit van de data-infrastructuur moeten ook hoog zijn. Je hebt een robuust en schaalbaar systeem nodig.
  • Een afgewogen teamopbouw: er zijn voldoende ervaren data science experts en een team waarin je business en IT- & BI-competenties goed op elkaar kunt afstemmen. Zo kan je beter en sneller inspelen op diverse informatiebehoeften.

Hoe kan het dan dat het toch nog soms fout gaat? Het antwoord ligt voor de hand. Bovenstaande zaken goed managen is bepaald geen eenvoudige opgave. Ze werken op elkaar in en vragen om een vaste hand, kennis van zaken en flinke dosis ervaring in Big Data Analytics.

De Big Data & Data Science Quick Scan

Big Data en Data Science Quick ScanOnze Big Data Quick Scan geeft je een goed beeld waar je nu staat qua volwassenheid en welke stappen je kunt nemen om de toegevoegde waarde van je data te verhogen. We kijken daarbij naast inhoudelijke en technische zaken uiteraard ook goed naar de procesmatige en organisatorische inbedding. We vergeten natuurlijk niet de strategische richting waarin je organisatie zich beweegt. Alleen dan kan jouw Big Data vooral ook een strategische, maar ook tactische en operationele, bijdrage leveren.

Succesverhalen over Big Data Analytics

In een rap tempo duiken er steeds meer succesverhalen op over Big Data & Analytics. Die verhalen blijven ook in de grote media niet langer onopgemerkt. Dat de brandweer Amsterdam met Big Data branden voorkomt heeft al het NOS Achtuurjournaal en de BBC weten te halen. Dat de politie Amsterdam boeven kan vangen voordat zij een misdaad begaan, gaf hen recht op een podiumplaats bij ‘De Slimste organisatie van Nederland’.

Dat de stad Dublin haar verkeersstromen optimaliseert met Big Data is een lichtend voorbeeld voor alle publieke instellingen. Die begrijpen nu beter dat je de dienstverlening naar de burgers sterk kunt verbeteren. Kortom: deze succesverhalen overtuigen dat Big Data en Predictive Analytics het verschil uitmaken tussen domme en slimme organisaties. Tussen de verliezers en winnaars.

Ook een slimme datagedreven organisatie worden?

Neem dan gerust contact met ons op voor een oriënterend gesprek met een van onze Big Data-specialisten. We helpen je graag verder om jouw organisatie datagedreven te laten werken en maken een succes van jouw Big Data.

neem contact met ons op

Plaats review

Geef je mening over dit product of deze dienst

Dit veld is verplicht!
Dit veld is verplicht! optioneel
Dit veld is verplicht! optioneel
Dit veld is verplicht! optioneel
Dit veld is verplicht!
Review verzendenHet formulier bevat fouten.

Een selectie van onze klanten

Word nu ook klant

Wil je ook klant bij ons worden? Wij helpen je maar wat graag verder met big data analytics (nieuwe business modellen) of andere zaken waar je slimmer van wordt.

Gustaaf Vocking, Big Data specialist

GUSTAAF VOCKING

Data Scientist

neem contact met mij op

Fact sheet

Aantal organisaties geholpen
9095
Aantal trainingen & workshops
9096
Aantal deelnemers opgeleid
9097
Gemiddelde klantervaring
8,9
Aantal consultants & docenten
9098
Aantal kantoren
3
Aantal jaren actief
14
X

Big Data Analytics opleiding

In drie intensieve dagen word je klaargestoomd om direct binnen jouw organisatie aan de slag te gaan met Big Data & Predictive Analytics. Wanneer je onze Big Data training hebt gevolgd, ben je uitstekend in staat om een big data traject op te starten en vervolgens stap voor stap succes te boeken met geavanceerde analytics.

naar de opleiding.