Blog Hoe haalt u meer uit data?
Door Insight Editor / 27 Jun 2019 / Onderwerpen: Data analyse Data and AI
Al jaren groeit de hoeveelheid data binnen organisaties enorm. Om van al die data informatie te maken, moeten organisaties waarde toevoegen. Maar dan? Hoe benut u die enorme hoeveelheden informatie om waarde voor uw klanten te creëren? Of om uw eigen processen te optimaliseren? Wij geven u enkele praktische tips.
Van data naar informatie
Data is het vastleggen van, bijvoorbeeld, hoeveel klanten product X van afnemer Y koopt. Daar kunt u op zich niets mee. Pas op het moment dat u daar eigen kennis aan toevoegt en de data gebruikt om te zorgen dat uw logistiek beter aansluit op behoeftes, pas dan is data ook informatie. De eerste stap om van data bruikbare informatie te maken, is goed na te denken wat u met al die data kunt en de resultaten omzetten naar beleid en een actieplan. Uit welke gegevens bestaat die data? Waar passen die binnen uw organisatie? Welke afdelingen kunnen baat hebben bij die data? Misschien nog wel belangrijker, hoe kunt u dat wat u weet en hebt inzetten om te innoveren?
Data ordenen
Zodra u weet welke data informatie gaat worden en hoe u dat wilt inzetten, is het belangrijk om alle data te ordenen. Dat is niet per definitie alles vastleggen in aparte databases of folders. Sterker nog, veelal zal dat uw innovatie remmen. De kracht ligt namelijk in het meervoudig inzetten van informatie om maximaal resultaat te behalen. Wat wel slim is, is het oormerken of anders gezegd, het ‘labelen’ van de informatie. Aan elke ‘soort’ informatie hangt u een label waar op staat wat die informatie is, de bron en het doel. Op die manier schept u orde in de grote hoeveelheden. Nog mooier is het wanneer u dat oormerken kunt doorzetten naar de data direct vanaf de bron. Op die manier kunt u sneller resultaat krijgen.
Wanneer alle data geoormerkt is dan is het op zich ook geen probleem wanneer u één groot ‘data lake’ (een meer van data) aanlegt waar iedereen – mits geoorloofd – in kan vissen. Verder is het oormerken van data essentieel om in de toekomst machine learning en AI-oplossingen te kunnen gebruiken. Diverse aanbieders leveren inmiddels tal van praktische oplossingen voor het oormerken van data, deels zelfs volledige geautomatiseerd.
Zelf doen of …
Natuurlijk kunt u zelf in uw datacenter een ‘data lake’ aanleggen en natuurlijk kunt u zelf oplossingen bouwen om al die informatie optimaal te benutten. Dat kost echter wel een grote hoeveelheid tijd, inspanning en daarmee geld. Nog los van de vele softwareproducten en bijbehorende onderhoudskosten die u nodig heeft. Voor hele grote organisaties óf voor organisaties waar gebruik van de informatie sterk geclassificeerd is, valt dit aan te raden.
Grote en middelgrote organisaties kunnen beter gebruikmaken van oplossingen van aanbieders, zoals: Microsoft, Dell EMC, Oracle, VMware en Citrix. Groot voordeel van dergelijke aanbieders is dat zij kant en klare innovatieve oplossingen voor Internet of Things (IoT), kunstmatige intelligentie (AI – Artificial Intelligence) en Machine Learning-oplossingen hebben die u met slechts enkele muisklikken kunt activeren. Deze oplossingen grijpen direct op de data die u in de cloud heeft staan. Eenvoudig, flexibel en tegen kosten waarvoor u dat zelf niet kunt realiseren.
Veilig
Een punt van zorg bij het verzamelen en gebruiken van grote hoeveelheden data, is deze data / informatie veilig te houden. Er is veel wet- en regelgeving die u dat oplegt, zoals de welkbekende AVG , ISO27001 (dataveiligheid binnen IT) en NEN7510 (informatiebeveiliging in de zorg). Het is slim om vooraf na te gaan welke richtlijnen voor uw organisatie van toepassing zijn. Stem daarop de beveiliging af. Denk daarbij niet alleen aan technische beveiliging, maar ook aan mensen en processen. Uit de praktijk blijkt immers dat negen van de tien datalekken veroorzaakt worden door menselijk handelen.
Oneindig
De mogelijkheden om data tot nut te brengen zijn nagenoeg oneindig. Het is vaak ons denken dat de beperking oplegt. Stap eens buiten uw kader en bedenkt wat allemaal mogelijk is. Enkele voorbeelden om u te inspireren:
- Zo kan een fabrikant van liften tegenwoordig tientallen sensoren in elke lift plaatsen. Die sensoren sturen data naar een omgeving waar machine learning wordt ingezet om voorspelbaarheid in defecten en storingen te maken. Daarmee zijn ze in staat een lift te laten repareren nog voor die kapot gaat en hebben de gebruikers van die lift (de uiteindelijke klant) minder hinder.
- Noodhulpdiensten als brandweer, ambulancezorg en politie gebruiken data uit hun voertuigvolgsystemen om aanrijtijden te verbeteren. Ook hier worden moderne technologische toepassingen ingezet. In dit voorbeeld redt technologie dus zelfs levens.
- Het moeten plannen van afspraken tussen meerdere mensen van verschillende afdelingen of zelfs organisaties, is ook een uitdagende en tijdrovende klus. Met het inzetten van kunstmatige intelligentie en de toegang tot de cruciale data (agenda’s), is het mogelijk om dit binnen M365 volledig geautomatiseerd uit te voeren. Bedenk u eens hoeveel tijd uw medewerkers hier kunnen besparen om aan meer waardevolle taken te besteden
Starten of meer leren?
Deze voorbeelden zijn ‘slechts’ enkele praktische tips. Echter, er is meer om van platte data naar innovatie voor klanten te komen. Wilt u hier meer over weten of heeft u ondersteuning nodig om meer uit uw data te halen? Neem dan contact op met onze specialisten.
