Vijf data-oplossingen die de investering waard zijn
In een aantal sectoren hebben bestuurders van grote ondernemingen scherp op het netvlies in welke data- oplossingen ze geld moeten steken. Maar er zijn eveneens bedrijven die zich wat verloren voelen in de wereld van data. Bestuurders van die bedrijven zijn doordrongen van het belang van data, maar het is hun niet altijd duidelijk waar te starten. Aan welke investeringen geef je prioriteit? Steek je je geld in artificial intelligence of in je data-huishouding? Deze bedrijven vragen zich bovendien af waar concurrenten zich op richten en wat de relevante grote thema’s zijn. De betreffende bestuurders zijn bang om de boot te missen en die angst wordt steeds groter.
In verschillende sectoren kan veel gewonnen worden met de juiste investeringen in data-oplossingen. Zo doen bedrijven in de utilities- of manufacturing-sector er goed aan hun datamanagement op orde te brengen om processen verder te optimaliseren en nieuwe producten of diensten te ontwikkelen. Bovendien zouden ze hun data kunnen aanwenden om dynamische prijsmodellen in te zetten. Ook onze overheid kan veel efficiënter werken door tijdrovende werkzaamheden te automatiseren. Zo is het verstandig te investeren in document mining-oplossingen; medewerkers kunnen dan sneller en kwalitatief betere beslissingen nemen.
De top-5 datainvesteringstrends
De urgentie om in data te investeren, is om verschillende redenen groot. Investeringen leveren bedrijven allereerst veel efficiëntere processen op. Als je je data goed op orde hebt en modellen goed inricht, scheelt dat menskracht. Maar dat niet alleen: als je technologie inzet, leidt het tot kostenbesparing en kwalitatief betere beslissingen. Dat maakt de organisatie uiteindelijk sterker.
Bestuurders hoeven niet per se veel kennis te hebben van data en technologieën. Het is echter wel belangrijk te weten wat de laatste ontwikkelingen zijn en in welke data-oplossingen concurrenten investeren. Daarom geef ik een top-5 van investeringstrends voor 2023, opgetekend vanuit onze praktijk.
- Datamigratie naar de cloud
Veel bedrijven – ook de wat grotere, loggere organisaties – hebben hun data nog vaak on-premise, dus op lokale servers staan. Steeds vaker migreren zij momenteel hun lokale data naar de cloud. Dit stelt hen in staat om efficiënter te werken, hun data sneller te verwerken, zowel interne als externe bronnen toe te voegen, realtime beslissingen te nemen en gebruik te maken van schaalbare infrastructuur en services. - Computer vision, scherper dan het menselijk oog
Met computer vision is het mogelijk visuele informatie te analyseren en te interpreteren. Deze ai-technologie werd aanvankelijk vooral omarmd door de academische wereld, bijvoorbeeld voor medisch onderzoek, maar wordt nu ook steeds vaker toegepast in het bedrijfsleven. Laat ik twee praktijkvoorbeelden geven: het onderhoud aan treinrails vond tot voor kort plaats middels manuele inspectie. Dat kostte veel tijd – inspectieteams moesten daarvoor langs het spoor lopen om te beoordelen of onderhoud noodzakelijk was op bepaalde trajecten. En dat terwijl hetzelfde werk met ai-technologie accurater, kwalitatief beter en goedkoper kan. Dat gebeurt nu ook. Treinen zijn uitgerust met een camera; de beelden worden gebruikt om te voorspellen waar op korte termijn onderhoud nodig zal zijn. Een ander voorbeeld komt uit de retail. Zo gebruiken webshops steeds vaker computer vision om producten van concurrenten visueel te vergelijk met eigen producten. - Het belang van data governance groeit
Bij veel bedrijven staat data governance – de afspraken en standaarden waarmee een organisatie vastlegt hoe data op een juist, veilige en betrouwbare manier behandeld zullen worden – hoog op de agenda. Er wordt fors geïnvesteerd in systemen om de data-huishouding op orde te krijgen. Deels is deze investeringstrend te verklaren doordat er steeds stringentere wet- en regelgeving komt die voorschrijft wat wel en niet mag met data. Daarmee is data governance geen vrije keuze meer, maar pure noodzaak. Bedrijven riskeren niet alleen hoge boetes, maar kunnen vooral ook reputatieschade oplopen als ze niet voldoen aan de wet- en regelgeving. Vooral dat laatste is voor bedrijven een doemscenario; je kunt klanten afschrikken als blijkt dat je niet zorgvuldig genoeg omgaat met hun gegevens. Daarnaast realiseren steeds meer bedrijven zich dat hun data in de basis op orde dienen te zijn om er waardevolle inzichten uit te halen. Bedrijven hechten er steeds meer waarde aan om de kwaliteit van hun data te verbeteren. - Een modern data platform is een must
Veel bedrijven kiezen momenteel voor implementatie van een modern data platform. Ze hebben er veel geld en tijd voor over. Waarom? Modern data platforms leveren veel voordelen op ten opzichte van traditionele data-platformen die nogal statisch waren; data werden opgeslagen en bewerkt tot waardevolle informatie. Dit statische concept voldoet niet meer. Databronnen worden dynamischer, bedrijven willen over realtime informatie beschikken om beslissingen te nemen. Ook willen bedrijven naast hun eigen data graag externe data gebruiken. Nog een belangrijk argument: anders dan de traditionele data warehouses zijn modern data platforms in staat onbeperkt data te verwerken. Kortom, voor veel bedrijven is een modern data platform een absolute must om sneller en altijd toegang te kunnen hebben tot een onuitputtelijke berg aan data om betere beslissingen te kunnen nemen. - De inzet van hybride data teams neemt toe
Ook opmerkelijk: bedrijven hebben steeds meer behoefte aan snel opschaalbare data teams. Ze hebben vandaag twee consultants nodig, volgende week vragen ze om tien data-experts. Dat lukt niet altijd op de Nederlandse markt. Daarom maken ze steeds meer gebruik van hybride data teams. Dat betekent dat een aantal consultants bij de klant zit, terwijl de overige specialisten op afstand werken. Dit zijn vaak professionele data engineers, die werken vanuit een near shore-locatie zoals Kroatië, Servië of Bosnië en Herzegovina. De ervaringen zijn positief, bedrijven vertrouwen steeds meer projecten toe aan deze hybride teams. Het werken met hybride teams is weliswaar ook vanuit kostenaspect interessant, toch is de mogelijkheid om extreem snel op te schalen het belangrijkste pluspunt.
De impact van ai
Er is veel vraag naar ondersteuning bij investeringen in data- oplossingen en ai-advies. Bedrijven willen weten wat de impact is van ai en generated ai – dat wil zeggen artificiële intelligentie die in staat is nieuwe content te creëren, voor hun organisatie. En of ze er iets mee moeten. Begrijpelijk, dagelijks berichten de media over nieuwe ontwikkeling rondom ai. Het is lastig hier een goed en eenduidig antwoord op te geven. Voor elk bedrijf is het verstandig zich te verdiepen in de ontwikkelingen en te onderzoeken wat ai kan betekenen voor de specifieke business. Het is ook duidelijk dat ai tot een enorme efficiency-slag zal leiden in alle bedrijfstakken; bedrijven kunnen snellere en kwalitatief betere beslissingen nemen en slimmere oplossingen voor klanten bieden.
Toch brengt ai ook gevaren met zich mee, omdat we de risico’s nog niet volledig kunnen overzien. Het is dus beter niet blind te vertrouwen op generated ai. Algoritmes kunnen bijvoorbeeld leiden tot discriminatie. Daarnaast is het op dit moment nog niet verstandig om gevoelige data via ai-tools te delen. Het is als een black box waarbij het moeilijk is te voorspellen wat ermee gebeurt. Desondanks kan het zeker geen kwaad om in bijvoorbeeld ChatGPT met onschuldige data te experimenteren. Uiteindelijk gaan deze technologieën toch de toon zetten in onze samenleving van morgen. Je kunt er dus maar beter op voorbereid zijn.
Essay door Sander de Jongh, partner bij Valcon. Gepubliceerd in Management Scope 06 2023.