Big data krijgt bij veel bedrijven, onterecht, nog niet de juiste aandacht. In deze blog zal ik uitleggen waarom big data een van de belangrijkste pilaren van digitale transformatie is op dit moment naar mijn mening.
Automatiseren met behulp van advanced analytics
Waar draait het om bij digitale transformatie? Digitale transformatie is geen doel op zich. Meegaan met de veranderende wereld, gebruik maken van nieuwe mogelijkheden en transformeren tot een digital enterprise is eerder een noodzaak om te kunnen overleven als bedrijf. Bedrijven zijn hier al mee bezig sinds de eerste rekenmachines werden geïntroduceerd in het bedrijfsleven. Efficiëntere operatie middels automatisering zodat het dure intellectuele kapitaal in een bedrijf kan worden ingezet om te innoveren. En als je niet innoveert ga je vroeger of later failliet.
Veel handelingen zijn de afgelopen decennia geautomatiseerd. Met name repetitieve handmatige handelingen natuurlijk maar ook steeds meer complexe handelingen. Deze complexe handelingen worden in softwarematige algoritmes ingebakken in computers door programmeurs die exact
moeten begrijpen dat 1 + 1 = 2 bijvoorbeeld. Je kunt rustig stellen dat deze automatisering een revolutie teweeg heeft gebracht. De volgende revolutie komt voort uit het automatiseren
van activiteiten waarvoor we geen algoritme kunnen bedenken omdat ze te complex zijn. Hier
bestaat echter een oplossing voor. Dit kan met machine learning en big data verwerking, twee belangrijke ingrediënten van advanced analytics.
Grotere, data-rich companies hebben al langer in de gaten dat data extreem waardevol is en sommigen baseren daar zelfs hun bedrijfsmodel op. Er wordt zo veel mogelijk data verzameld die op de een of andere manier te gelde wordt gemaakt. Deze bedrijven begrijpen dat de data omgezet kan worden in waardevolle informatie en kennis en dat er veel meer mogelijk is dan het optimaliseren van marketing campagnes of het produceren van grafieken t.b.v. mooie rapporten voor het management.
Met advanced analytics technieken kunnen bijvoorbeeld vele (onderdelen van) bedrijfsprocessen verder worden geautomatiseerd. Ze kunnen op deze manier efficiënter dan wel effectiever worden ingericht. Elk denkbaar proces kan in principe worden verbeterd op deze manier, mits er voldoende en kwalitatief goede data beschikbaar is. Er zijn grote voordelen te behalen bij het verbeteren van de klantervaring, de operationele efficiëntie en het transformeren van finance processen teneinde fraude te voorkomen en risico’s te verminderen.
Zo toegepast is advanced analytics dus niets anders dan automatisering nastreven maar dan met nieuwe tools. Als bedrijven meer kunnen automatiseren, hebben ze ook meer tijd en geld beschikbaar om te innoveren, en daarmee de concurrent voor te blijven.
Concurrentievoordeel met Systems of Intelligence
De systemen waarin de modellen en daarmee de intelligentie wordt vastgelegd, en die onderdeel van de bedrijfsprocessen worden, kunnen we, heel toepasselijk, classificeren als Systems of Intelligence. We kennen al de Systems of Record die fungeren als opslag voor data voor verschillende domeinen en de Systems of Engagement, welke interactie met personen (klanten) mogelijk maken. De meeste bedrijven bieden ondertussen wel het hele scala aan online engagement opties aan. Bedrijven die dat niet hebben gedaan zijn verdwenen of verdwijnen binnen afzienbare tijd. De competitieve voorsprong die behaald wordt middels Systems of Engagement slinkt met de dag. Bedrijven zijn dus op zoek naar nieuwe mogelijkheden om de voorsprong te behouden of weer te bereiken en een manier waarop dit gerealiseerd kan worden is investeren in Systems of Intelligence. Uiteindelijke overlevenden in dit tijdperk van digitale transformatie zullen naar mijn mening dan ook een strategie op dit vlak moeten formuleren als onderdeel van de algehele digitale strategie.
Groeiende Big Data en AI markt
Maar waarom duurt het dan zo lang voordat de belofte van big data wordt ingelost? Hier zijn verschillende verklaringen voor te bedenken. Ik noem er een paar.
- Opslag van de enorme hoeveelheden data was alleen voor de echt grote bedrijven weggelegd. Hetzelfde geldt voor compute power.
- Er was een grote investering nodig om met big data aan de slag te gaan.
- Decisionmakers binnen bedrijven hadden vaak geen idee wat er allemaal mogelijk is met de data.
- Er waren weinig mensen met de juiste skills om uit die big data informatie te halen.
Welnu, dit is allemaal erg hard aan het veranderen de laatste tijd. Met de komst van on-demand cloud resources zijn er geen investeringen vooraf meer noodzakelijk, je personeel even daargelaten natuurlijk. Tegelijkertijd zie je dat veel start-ups diensten op het gebied van advanced analytics en machine learning aanbieden. Je ziet 
ondertussen al AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) verschijnen op de markt, hoewel dit eigenlijk louter PaaS diensten zijn. In rap tempo worden junior data scientists, machine learning experts etc. opgeleid en nog sneller worden ze aangenomen door deze bedrijven. De markt groeit dus. Er wordt volgens cijfers van IBM 266 Miljard USD omgezet in de Big Data industrie in 2017 en de wereldwijde markt voor Artificial Intelligence groeit van 644 miljoen USD in 2016 naar 37 miljard USD in 2025.
Tooling en services
De tooling om data tot kennis en zelfs intelligentie te verwerken wordt dan ook in snel tempo beter. GUI based tools zoals Azure ML en AWS ML maken het mogelijk zonder de noodzaak een taal als Python of R te leren. Hiermee kan je AI modellen maken die vervolgens als een API of webservice worden ontsloten naar applicaties of gebruikers. De volgende generatie software, die het analytics proces zelf automatiseert staat al klaar. Daarnaast zie je ook steeds meer diensen van CSPs gebruik maken van AI technologie. In een blog van collega Christian van Barneveld lees je bijvoorbeeld meer over hoe AWS Macie kan helpen bij het voorkomen van datalekken.
Om dit alles in perspectief te plaatsen; Gartners Hypecycle for Emerging Technologies van 2017 leert ons dat technologieën zoals deep learning en machine learning nog geen mainstream zijn op dit moment. Maar dat betekent juist dat dit hét moment is om met behulp van Systems of Intelligence de concurrentie voor te blijven.
