Er is een enorme toename in data volume. Het vraagt een duidelijke strategie om de ’spaghetti’ aan data te ontwaren en om te zetten in waarde, merkt Sander Klous op. Hij is hoogleraar Big Data Ecosystems for Business and Society aan de Universiteit van Amsterdam (UvA). Sinds 2010 heeft Klous de leiding over de Data Analytics-dienstverlening bij KPMG Advisory. Om die dataspaghetti onder controle te krijgen is het van belang om te modulariseren, standaardiseren, hergebruiken en integreren, meent Klous.

Zijn de juiste gegevens boven tafel gekomen, dan is volgens Klous de volgende stap het begrijpen van gedrag. “Dat kan zijn van een persoon, een groep, een machine, een organisatie of een proces. Begrijp je dat gedrag goed dan kun je er proactief op inspelen. Daar zijn analyses voor nodig.”  

De volgende vraag die Klous hardop stelt is hoe je dit gedrag op een verantwoorde manier kunt beïnvloeden. “Wil je het vertrouwen bij waardecreatie met data niet schenden dan dien je ethiek, betrouwbaarheid van algoritmes, cybersecurity, IT-architectuur en data-management goed onder controle te hebben.” 

Die complexiteit is lastig beheersbaar. “Dat zie je onder andere bij digitale platformen. De meeste huidige platformen, zoals Uber of Airbnb zijn centraal gestuurd. Bij het simpelweg afstemmen van vraag en aanbod werkt dat prima.” Klous gebruikt de analogie van een kruispunt met centraal beheerde stoplichten Als de complexiteit toeneemt, is een kruispunt met verkeerslichten niet meer te optimaliseren. “Denk bijvoorbeeld aan de zorg of de logistiek, met veel verschillende partijen en belangen. Bovendien verliest men dan het vertrouwen in die ene centrale partij. Dan kan je beter overstappen op een decentraal platform, waar deelnemers zelf hun beslissingen nemen zoals op een rotonde.”

Klous refereert aan het boek ‘Vertrouwen in de Slimme Samenleving’ dat op 1 december verscheen en waar hij samen met Nart Wielaard co-auteur van is. “We laten zien dat systemen en organisaties die gebruik maken van de principes modulair, agile en decentraal over het algemeen beter reageren op een snel veranderende wereld. Ze zijn vaak robuuster en beter schaalbaar.” Modulair staat voor het beheersbaar houden van de complexiteit, agile voor kort cyclisch managen van onzekerheid en decentraal voor het maken van snelheid. 

Computerfabrikant Dell ijvert er voor dat bedrijven investeren in big data en analyseoplossingen, zo laat het bedrijf in een abstract uit 2016 weten. ‘Organisaties moeten dat doen om ervoor te zorgen dat ze de beste klantervaring bieden of concurrerend blijven. Een succesvol big data-project begint met een zakelijke use-case en een strategische roadmap naar waar je als bedrijf naar toe wil.’ Volgens Dell is er nog een wereld te winnen. De fabrikant verwijst in het schrijven naar een onderzoek van PricewaterhouseCoopers (2015). Dit onderzoek toonde aan dat de meeste organisaties niet over de vereiste vaardigheden, technische mogelijkheden en cultuur beschikken om echt groot voordeel uit big data te halen. Sterker nog, drie op de vier bedrijven halen daar weinig tot geen voordeel uit. 

Dat met big data waarde kan worden verkregen, bewijst Dutch Analytics, het bedrijf van Yannick Maltha (26) en Victor Pereboom (24). Zij kregen van BAM Infra de opdracht het onderhoud op het spoor efficiënter uit te voeren met big data. In de informatie over de leeftijd, karakteristieken en onderhoudsgeschiedenis van de wissels, bleken voorspellende patronen te zitten. Een bron aan informatie waren ook de sensoren bij wissels, zoals de temperatuur en het stroomverbruik van een wissel tot het aantal storingen. Op basis van kunstmatige intelligentie kan nu worden voorspeld aan welke wissels onderhoud gepleegd moet worden. En door wissels te repareren voordat ze stuk gaan, wordt de kans op storingen en vertragingen aanzienlijk verkleind. Dutch Analytics wil bij andere infra- en logistieke projecten waar onderhoud moet worden gedaan, een voorspellend model ontwikkelen. 

Klous laat weten dat de slimme samenleving het leven aangenamer of efficiënter kan maken. “Tegelijkertijd lopen we tegen grenzen aan. De complexiteit is groter dan ooit en er ontstaan ethische dilemma’s nu machines steeds meer invloed krijgen. Dat zijn vragen waar we nog geen antwoord op hebben.”