Business Intelligence trends 2018 | Data Science | Data Analytics

De 8 belangrijkste Business Analytics trends in 2018

Geschreven door

Passionned Group is dé specialist in datagedreven werken. Onze bevlogen en ervaren consultants helpen grotere en kleinere organisaties bij de kanteling naar een intelligente, datagedreven organisatie. Om het jaar organiseren wij de prestigieuze prijs voor de Slimste organisatie van Nederland.

1. De Chief Data Officer (CDO) is geen trend

De afgelopen 20 jaar is de verantwoordelijkheid voor Business Analytics binnen organisaties verschoven. Eerst viel BI onder de IT-manager, later werd het belegd bij een CIO of CFO. En soms viel het onder de CMO (Chief Marketing Officer). Nu is het idee dat BI & analytics onder de Chief Data Officer (CDO) komt te vallen. Een van de onderzoeksbureaus voorspelde twee jaar terug dat 90% van de grotere organisaties een CDO zal hebben in 2019. Een rondgang onder onze grotere klanten maakt duidelijk dat dit percentage bij lange na niet wordt gehaald.

Maar nog belangrijker: duidt de opkomst van de CDO niet op het mislukken van de functie van CIO? Want wat is nog dan zijn verantwoordelijkheid? En zal een CIO toestaan dat naast hem een CDO komt?

De volgende ontwikkelingen vallen op:

  • De Chief Data Officer heeft nu vaak een tijdelijk doel en dat is enerzijds een ‘sense of urgency’ creëren binnen een MT en de organisatie voor onbelegde terreinen als datakwaliteit, een datagedreven architectuur en mensen, het experimenteren en innoveren met data en tot slot het vertalen van de business strategie naar datastrategie. De Chief Data Officer is eerder een rol dan een functie. Belangrijk hierbij is om als MT de kerncompetenties te benoemen en deze te stevig te beleggen.
  • Organisaties blijven zoeken hoe zij nieuwe kerncompetenties snel in kunnen passen. Veelal leidt dit tot de neiging om nieuwe kerncompetenties in één persoon, functie of afdeling te passen. Dit hokjes-denken blijkt vaak niet productief te zijn en niet meer van deze tijd. (Zie ook dit artikel.)
  • In wendbare organisaties waarin teams vrij beschikken over veel data zou je tot slot eigenlijk de vraag moeten stellen: wie in de organisatie is eigenlijk geen data officer? En wie maakt geen gebruik van data science?

2. Open Data bronnen blijven sterk toenemen

Het aantal opendatabronnen met grote datasets neemt snel toe. De meeste vrij toegankelijke datasets bestrijken nu de volgende gebieden of worden door de volgende organisaties aangeboden:

  • Politiek, overheid, en overheid-gerelateerde opendatabronnen. Denk hierbij aan datasets met betrekking tot verkiezingen, beleid, gezondheidszorg, wetenschap, klimaat of bijvoorbeeld onderwijs. Belangrijke bronnen zijn data.gov van de Amerikaanse regering, de opendataportal van de EU of de open data van de Engelse overheid . Maar denk ook aan het CIA world factbook, data van UNICEF, UNESCO, World Health Organization of onze eigen sets in Nederland vanuit verschillende gemeenten of vanuit de Rijksoverheid en de open data aangeboden door het CBS. Uit onderzoek van de European Data Portal blijkt de Nederlandse overheid met een derde plaats een trendsetter te zijn binnen Europa.
  • Nieuwsbronnen en encyclopediesites waaronder ook uitgebreide datasets rondom klimaat, weer en sport. Mooie voorbeelden hiervan zijn de sets van de New York Times die teruggaan tot 1851 of die van Wikipedia. En wat te denken van een dataset in Nederland als van het KNMI.
  • Datasets beschikbaar gesteld door sociale netwerken zoals bijvoorbeeld Facebook of Instagram.
  • Overige datasets beschikbaar gesteld door instellingen en bedrijven. Denk hierbij aan gebruiksdata met betrekking tot energieverbruik of die van de Kamer van Koophandel (KvK).
    De overheid neemt hier nu steeds meer het voortouw zoals bijvoorbeeld rondom transport en mobiliteit in het volgende filmpje uitgelegd:Startups worden regelmatig al opgericht op basis van meer externe data dan interne data. Het is nu wachten op het moment dat bestaande bedrijven volledig gestuurd gaan worden op basis van externe open data in plaats van interne bedrijfsdata. Kunnen onze KPI’s en het datawarehouse straks definitief de deur uit?

3. Agile organisaties creëren een REST-API-strategie

Organisaties kiezen steeds vaker voor een agile architectuur die snel en soepel meebeweegt met nieuwe informatievragen. Die maakt het mogelijk data binnen en buiten de organisatie te delen zonder tussenkomst van de mens of BI-software. Via een REST-API krijgen interne en externe klanten, leveranciers en andere (externe) partijen toegang tot een deel van het datawarehouse (DWH). Zodra deze partijen de behoefte voelen kunnen ze desnoods geanonimiseerd via een call naar het DWH geautomatiseerd toegang tot de data krijgen en deze gebruiken, uitwisselen, verrijken door data mining, data science en algoritmes, en de opgewerkte resultaten weer delen. Veel organisaties bewegen richting transparantere, meer schaalbare en flexibelere koppelingen. Veelal wordt REST gebruikt in plaats van SOAP, omdat dit makkelijk te gebruiken en te begrijpen is en daarmee ideaal voor schaalbaarheid en snelheid van het delen en toevoegen van nieuwe datasets.

JavaScript Object Notation (JSON)

Daarnaast is er een duidelijke verschuiving in standaarden waarop de data is gestructureerd. Vroeger veelal op basis van CSV, later XML en nu steeds meer JSON (JavaScript Object Notation) als een taalonafhankelijk dataformaat. Trouwens ook goed te zien aan de groei in open data bronnen die dit steeds meer als formaat ter beschikking stellen. De code voor het lezen en maken van JSON-data is daarbij beschikbaar in een grote diversiteit aan programmeertalen.

4. Een beeld spreekt boekdelen

De communicatie in plaatjes en icoontjes neemt nog altijd toe, denk aan eerste emoticons en nu emoji’s. Het interpreteren en converteren naar en van deze ‘universal picture language’ biedt enerzijds nieuwe data science mogelijkheden en anderzijds nieuwe communicatiekansen. Daarbij worden wekelijks miljarden foto’s en ander beeldmateriaal gemaakt. Deze beelden zijn steeds beter te gebruiken voor data-analyse en bij het ontwikkelen van nieuwe verdienmodellen. Organisaties die hier in excelleren, bereiken al snel een voorsprong op anderen.

Schademelding via emoji

Ook steeds meer bedrijven spelen in op deze trend, zoals verzekeraar Ditzo. Het was al mogelijk via WhatsApp en foto’s een melding van schade te maken, tegenwoordig nodigt het bedrijf klanten zelfs uit die schade enkel in emoji uit te beelden. Autootje, schaapje, slootje, spettertjes, verdrietig gezichtje… het zou een vliegensvlug alternatief kunnen zijn voor het traditionele schadeformulier.

Diagnose op basis van sensoren en beelden

Ten tweede maken beelden en foto’s analyse op afstand mogelijk. Zeker in de gezondheidszorg denkt men na over mogelijkheden om op afstand te diagnosticeren op basis van sensoren en beelden. Goed voorbeeld is hiervan de app SkinVision die een foto analyseert. Met deze applicatie op je telefoon maak je een foto van een moedervlek waarnaar de app analyseert of dit plekje huidkanker is of niet. Door verschillende media en door het Catherina Ziekenhuis te Eindhoven werd onderzocht of deze app goed werkte. De uitkomst was dat de resultaten het gemiddelde oog van een dermatoloog benaderen. Maar denk ook aan toepassingen in de verzekeringsbranche of vastgoed.

5. AI gaat delven

De algoritmen waren er al, maar de grote hoeveelheden data ontbraken in het verleden. Hierdoor kwam Artificial Intelligence in de breedte nog niet goed uit de verf. Nu er meer open databronnen beschikbaar zijn en meer verschillende soorten datadragers (foto’s, video’s, blogs, posts, logfiles en sensordata) krijgen investeringen in AI echte meerwaarde voor organisaties.

AI bij bankiers en verzekeraars

De impact van AI op onze samenleving, organisaties en functies zal toenemen. Met een steeds grotere regelmaat zien wij bij de Passionned Academy cursisten deelnemen aan onze BI- of Data Science-opleidingen. En dan in het bijzonder uit de financiële en de onroerend goedsector. Bankiers en taxateurs die willen begrijpen hoe AI in te zetten is om onderscheidend voordeel te creëren ten opzicht van concurrenten. Maar denk bijvoorbeeld ook aan Waterschappen die middels drones met infraroodcamera’s en AI snel en zorgvuldig dijken kunnen inspecteren. De toepassing van een drone in combinatie met AI is zo effectief, omdat het snel inzicht geeft en de gegevens direct bruikbaar zijn. Ook kan de drone op locaties komen die per voet moeilijk bereikbaar zijn.

Sensoren en IOT-devices

Veel activiteiten en banen zullen op een ingrijpende wijze te maken krijgen met de inzet van AI-oplossingen in combinatie met sensoren en IOT-devices. Zo denkt Gartner dat we in 2020 al met 26 miljard devices verbonden zijn. Laat staan wanneer we ook steeds meer sensoren toevoegen. Een schat aan informatie en tegelijk een noodzaak om middels AI hier daadwerkelijk informatie uit te laten delven.

6. De intelligente assistent

Natural Language Processing (NLP), AI en BI zullen steeds bepalender worden in huis en op onze werkplek. Verschillende ‘voice assistance’-oplossingen zijn al op de markt. Apple heeft Siri, Amazon heeft Alexa, Microsoft heeft Cortana en Google werkt met Google Assistant. Veelal oplossingen gebaseerd op de ingrediënten: stemherkenning, interpreteren van je boodschap met behulp van NLP, het vergelijken van jouw verzoek met bestaande verzoeken en oplossingen en tot slot het teruggeven van resultaten in gesproken zinnen. Via smartphones raken we er steeds meer mee bekend. Er zijn inmiddels zelfs oplossingen zoals een robot die mensen ontvangt in een gemeentehuis.

Antwoorden leiden tot nieuwe zoekopdrachten

Maar zodra antwoorden weer leiden tot veel nieuwe zoekopdrachten, ontstaat vaak de behoefte om zelf handmatig te zoeken. Daarnaast is het nog maar de vraag of een manager ook daadwerkelijk op de werkplek gaat praten tegen zijn computer of device waar anderen bij zijn, het kan immers om vertrouwelijke of gevoelige informatie gaan. Tegelijk zijn de mogelijkheden onbegrensd als we met name denken aan de combinatie met AI en BI. Denk aan een gesproken boodschap wanneer bijvoorbeeld een bepaalde drempelwaarde is geraakt. Of scenarioberekeningen uitvragen of vragen hoeveel tijd er nog is totdat de drempelwaarde in zicht komt.

Snelle adaptatie

Daar waar slimme NLP-oplossingen als een volwaardig teamlid worden beschouwd, zal de adaptatie sneller gaan. Mens en machine leren pas van en met elkaar als er in alle openheid en zonder gene geleerd kan worden. Een lerende machine vraagt om een lerende mens en lerende teams

7. Cloud en BI nog geen gelukkig huwelijk

Veel BI-oplossingen zijn tegenwoordig prima bruikbaar vanuit de cloud. Veel succesverhalen over cloud computing zijn voorhanden zoals Salesforce.com voor CRM, Amazon.com en Google Apps. Als business analytics tools uit de cloud zie je steeds vaker Microsoft PowerBI en Tableau. Passionned Group heeft veel ervaring met het ondersteunen van organisaties bij de keuzes voor de beste BI tools.

BI cloudoplossingen groeien moeizaam mee

Maar we zien vaak dat BI cloudoplossingen nog onvoldoende kunnen meegroeien in volwassenheidsniveaus van organisaties. In de opstartfase voldoen veel oplossingen prima, maar zodra er meer verlangd wordt ontstaan problemen. De beperkingen in beheer en gebruik van Cloud BI-oplossingen nemen af maar organisaties blijken nog niet in de rij te staan om hun volwassen BI-systeem aan de cloud toe te vertrouwen. Zeker wanneer er tientallen of honderden interne en externe databronnen gecombineerd moeten worden is de perceptie blijkbaar dat de cloud nog niet de juiste plek is.

Gebruiksvriendelijke BI-tools

Gebruiksvriendelijke BI-tools worden vaak in de cloud ingezet als ze een bepaald thema afdekken (bijvoorbeeld HR of Marketing), snel en eenvoudig data analyses moeten worden gegenereerd of als de IT-organisatie zelf niet snel genoeg kan leveren. Veelal door een gebrek aan wendbaarheid binnen de interne BI-organisatie of BI-architectuur. Kortom, veel organisaties zullen nog steeds voor oplossingen in eigen huis kiezen, of in combinatie met de cloud (hybride).

8. Realtime Augmented intelligence

Augmented reality, location intelligence en mobile BI: deze combinatie is erg interessant. Alle bedrijfsactiviteiten waarbij locatie van belang is, zullen te maken krijgen met de eerste stappen naar het integreren van deze informatie en bijbehorende data-analyses in het dagelijks gebruik. In de krachtige combinatie van de AI, locatie intelligence en BI zal op basis van wat wordt waargenomen – via een smartphone, bril, drone of contactlens – op een bepaalde locatie data-analyses beschikbaar worden gemaakt.

Locatie data-analyses

Wat te denken van data over de voortgang van een bouwproject dat wordt waargenomen, actuele omzetcijfers op de locatie van een bedrijf, of de prestaties en onderhoud van een machine in een productiehal. Maar het kan ook data zijn ten behoeve van het diagnosticeren, volgen en behandelen van ziektebeelden. Ongekende mogelijkheden die tijd gaan besparen en real time continu verbeteren stimuleren.

Reageer op dit artikel van Daan van Beek

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Een selectie van onze klanten

Word nu ook klant

Wil je ook klant bij ons worden? Wij helpen je maar wat graag verder met business intelligence trends 2018 (data science) of andere zaken waar je slimmer van wordt.

Daan van Beek, Eindbaas Passionned Group

DAAN VAN BEEK MSc

Eindbaas Passionned Group

neem contact met mij op

Fact sheet

Organisaties geholpen
___
Trainingen & workshops
___
Deelnemers opgeleid
___
Beoordeling klanten
8,9
Consultants & docenten
___
Kantoren
3
Jaar ervaring
15