8 items tagged "data driven"

  • Are you aware of the value of your data?

    Are you aware of the value of your data?

    While most executives understand that their data is an asset, many haven’t harnessed the valuable insights accessible with a data analytics solution. The immense amount of data you generate may seem impossible to understand, but data analytics will transform it into clear, actionable information. Another way at looking at data, if you closed your doors tomorrow, what would the new owner be most interested in? The products on your shelves or the insights into your customers?

    Better understand your customers

    Leveraging your data can help you better understand your customers. For instance, you can create robust customer profiles that include information such as sector, job title, geographical locations, channels they use, and preferences. Identify their purchasing behaviors such as what they are buying, what they aren’t, when, how often, in what quantity, and their lifetime value.

    Understanding your customers enables your sales team to recognize new cross- and up-selling opportunities and recognize your top performing accounts. Knowing your best customers means you can reinforce those relationships by periodically rewarding them with a special promotion for products they like. Another benefit of analytics is the ability to identify when a customer is declining. By analyzing customer buying habits and visit frequency, your team can quickly detect a reduction in order frequency or volume, and make a sales call to find out if there is a problem.

    Transactional data keeps an eye on product sales

    Transactional data such as time, place, price, discount, and payment methods is generated at the point of sale. This data can help you measure the success of your various product lines. By analyzing your transactional data, you can tell you whether a product is gaining traction with your target customer base or it can reveal an unexpected dip in sales.

    While it’s important to determine which products aren’t selling as expected, it’s equally important to identify the products with high conversion rates. It may be that the price point is too low, for example. Finally, your transactional data can help you identify trends such as seasonal buying patterns. Knowing when sales increase due to the season can help you better manage the trend. If you know that sales for a particular product line typically increase in October, you can prepare for this by adjusting your stock level to meet the upcoming rise in demand.

    Be more strategic

    Even though many companies have adopted data analytics to guide their decision making, many other companies still rely on traditional approaches. Without realizing it, this means they are a step behind their competition. On the other hand, companies that use a data analytics solution to extract the value from their data have greater success. A study from the MIT Center for Digital Business found that companies that adopt a data-driven culture have 4% higher productivity rates and 6% higher profits. Data-driven companies rely on hard, verifiable data to back up their decision-making rather than making decisions based on intuition and gut-alone. An analytics solution can show you where to strategically deploy your business resources so you can gain a competitive advantage.

    Manage costs

    A major business resource is your capital. Managing your costs enables you to make the most profitable investments. Data analytics can help you lower costs companywide. For instance, analytics can help you track shipments and optimize deliveries to lower your shipping costs. Your marketing team can use analytics to trim marketing costs by creating targeted marketing campaigns and assessing their effectiveness. Finally, data analytics can help you improve employee performance and operational efficiencies across your various departments.

    To remain competitive in our data-driven economy, your business decisions must be based on credible evidence rather than on subjective experience. Data analytics helps companies achieve their goals by identifying fact-based, actionable insights so executives can develop effective strategies for each area of the business. 

    Source: Phocas Software

  • Digital transformation: Key goals and leaders

    Digital transformation: Key goals and leaders

    According to Innosight research, the average company tenure on the S&P 500 Index in 1977 was 37 years. By 2027, it’s forecasted to be just 12. At the current churn rate, about half of the companies now on the S&P 500 will be replaced over the next ten years. Digital Darwinism is steadily accelerating.

    '52% of the Fortune 500 have been merged, acquired, have gone bankrupt, or fallen off the list since 2000', notes Constellation Research Founder and Disrupting Digital Business author Ray Wang in a recent webcast. 'That is an amazing stat when you think about the level of disruption that’s happening inside lots of organizations'.

    Wang notes that digital leaders are now creating not just a digital divide, but a winner-take-all market. Overall, digital leaders now take up to 69.8% of market share, versus 30% for everyone else. And in percentage of profits, they lead with 77.1% versus 22.9% for everyone else. 'Using data-driven business models, they are able to create an unfair advantage, and it’s happening in every single marketing and every single industry', says the analyst and author.

    In Constellation Research’s latest digital transformation study, 68% of businesses with digital transformation projects are now seeing a positive ROI. Goals widely shared by these businesses include:

    • Reaching and engaging with customers more effectively
    • Building a competitive advantage in their current market
    • Implementing new, data-driven business models
    • Increasing revenue
    • Modernizing legacy IT and reducing costs
    • Improving agility
    • Faster innovation cycles
    • Improving the employee experience
    • Greater transparency
    • Compliance

    Who's leading the digital transformation charge?

    In 33% of organizations, notes Constellation’s survey, it’s the CIO who’s leading digital transformation initiatives. In 23% of organizations, it’s the CEO. In 20% of organizations, it’s the CDO (being chief digital or chief data officers). And depending upon who’s leading, the digital transformation priorities for the business may be different.

    When a CIO leads, their top three priorities tend to be:

    1. Building a competitive advantage (38%)
    2. Modernizing legacy IT and reducing costs (38%)
    3. Implementing data-driven business models (33%)

    When a CEO leads, their top three priorities are:

    1. Engaging with customers more effectively (57%)
    2. Building a competitive advantage (50%)
    3. Increasing revenue (43%)

    For CDOs (chief digital or chief data officers), the top priorities are also different, with:

    1. Implementing data-driven business models and engaging in faster innovation cycles tied for first place (50%)
    2. Engaging with customers more effectively, modernizing legacy IT, and reducing costs tied for second (43%)

    Conclusion

    No matter who leads your organization's digital transformation, it is obvious that businesses trnsforming digitally and data-driven are having a competitive edge in the present and future. When taking on the process of digital transformation for your business, make sure to align your data strategy with company goals and primary processes. Choosing the right person to lead this process is key to a successful transformation.

    Author: Tricia Morris

    Source: MicroStrategy

  • Hoe zorg je voor een datacultuur in je organisatie?

    Hoe zorg je voor een datacultuur in je organisatie?

    Organisaties met een duidelijke datacultuur zijn winstgevender dan bedrijven die dat niet doen. Maar waar is een datacultuur? En als je dat wilt, waar dan te beginnen? Alleen software installeren is niet genoeg volgens Tableau, maker van software voor data-analytics en -visualisatie.

    Op reis spreken mensen over de cultuur van een land: de taal die de inwoners spreken, de omgangsvormen, de manier waarop mensen de dingen doen en de producten die ze maken. In een organisatie met een datacultuur spreken alle werknemers de taal van data. Zij werken datagedreven en data vormen de basis van wat ze doen en maken. In bedrijven met een datacultuur heeft iedereen toegang tot de gegevens die men nodig heeft om betere beslissingen te nemen in het werk. 'Om dat voor elkaar te krijgen vraagt om meer dan software installeren', zegt James Eiloart, SVP EMEA van Tableau. 'Steeds vaker worden wij gevraagd onze klanten te helpen met het creëren van een datacultuur in hun organisatie. Wat dat inhoudt is dat wij hen heel veel vragen stellen en dan met behulp van data een kaart schetsen van waar zij nu zijn, en de weg naar het punt waarop alle werknemers hun werk beter kunnen doen met behulp van data'.

    Eiloart gebruikt graag de frase 'driving insights', wat in deze context zoveel betekent als het vergroten van inzichten op basis van data. 'Het einddoel is een organisatie waarvan de werknemers met zelfvertrouwen data gebruiken om vragen te beantwoorden en inzichten te vergroten, zodat zij hun werk in de organisatie beter kunnen doen. Feit is dat de meeste organisaties daar nog heel ver van verwijderd zijn'.

    Visie

    Het bewerkstelligen van verandering begint, zoals zo vaak, met een visie. Op het visitekaartje van Simon Beaumont staat dat hij Global Director is van het BI Centre of Excellence van vastgoedbedrijf Jones Lang LaSalle (JLL). Op de Tableau Conference 2019 noemt hij zichzelf liever Tableau Zen Master, wat betekent dat hij een bepaalde vaardigheid heeft in het werken met de software en spreekt als ambassadeur. Hij legt uit dat JLL vastgoed verhuurt en beheert over de hele wereld. Zij gebruiken data niet alleen om te de waarde van vastgoed te bepalen voor hun klanten of dashboards te bouwen met responstijden voor onderhoud. JLL onderzoekt desgewenst ook in welke steden de meeste softwareontwikkelaars wonen, voor bedrijven die een nieuwe vestiging willen openen. Of hoe kamertemperatuur de productiviteit van de werknemers beïnvloedt. Of de relatie tussen de hoeveelheid parkeerruimte om het kantoorpand en het op tijd komen van mensen. Beaumont: 'Onze directeur Paul Chapman had een visie: hij wilde dat JLL data op een andere manier ging gebruiken dan gebruikelijk was in de vastgoedwereld. Die visie werd medegedeeld aan alle werknemers, vanaf de top. Daarna begon de zoektocht naar passende software'.

    Datavaardig

    In een datacultuur werkt iedereen in meer of mindere mate met data. Datavaardigheid is niet voorbehouden aan een handvol specialisten. Dat vraagt om een investering in mensen, om opleiding en training. Mark Jewett is VP Marketing bij Tableau: 'Data is een taal die iedereen kan leren, maar niet iedereen hoeft hem vloeiend te spreken. Niet iedereen hoeft een deskundige te worden, maar de basis van werken met data moet wel bekend zijn, zoals logica en het verschil tussen correlatie en causaal verband. Als er in analytics een verband is tussen twee getallen, betekent dat niet dat het ene getal het andere heeft veroorzaakt. Veel mensen vinden dat een lastig concept om te begrijpen, maar is wel belangrijk om hen dat bij te brengen. Geweldige data in de handen van mensen die ze niet begrijpen, leidt niet automatisch tot geweldige beslissingen'.

    Opleiden

    Werknemers hoeven niet gelijk jaren naar school, kies een opleidingsvorm die past bij het werk en de persoon. Korte e-modules, hackathons, workshops, de mogelijkheden zijn legio. Jewett: 'Maak mensen enthousiast voor data. Laat ze een onderwerp kiezen dat ze leuk vinden en ga grasduinen in openbare data'.

    Wie bereid is zelf op te leiden kan bij het aannemen van mensen voor een team ook verder kijken dan de gedoodverfde kandidaten. In de Tweede Wereldoorlog had het Westen een enorm tekort aan codebrekers, omdat de jonge mannen aan het front waren. De militaire leiding besloot, heel innovatief, om vrouwen in te zetten. Wie weet welk talent er verscholen zit in 'de ander'? Voor wie huiverig is voor zoveel om- en bijscholing, citeert Eiloart een bekende cartoon: De CFO zegt tegen de CEO: ‘wat als die mensen, waarin we investeren, daarna vertrekken?’ Waarop de CEO antwoordt: ‘wat als we niet in hen investeren en ze blijven?’

    Directiesteun

    'Als de directie of raad van bestuur jouw datavisie deelt, helpt dat enorm', aldus Eiloart. 'Wij zien vaak meer wil en betrokkenheid bij gebruikers dan bij de directie'. Jewett vult aan dat in zijn ervaring het soort organisatie dat het beste presteert, datacultuur zien als onderdeel van de identiteit. 'Een klant van ons, een Europees automerk, heeft ‘driving excellence’ als zijn missie. De wil tot excelleren zit door de hele organisatie. Product-engineering was altijd al belangrijk, maar data-engineering komt daar nu bij. En wordt met diezelfde gedrevenheid uitgevoerd'.

    Begin nu

    Het is verleidelijk te wachten tot alle data op orde zijn, tot ze (bij wijze van spreken) keurig gerangschikt liggen te wachten in het eigen datawarehouse of datalake. 'Niet doen', adviseert Eiolart. 'Begin met de data die er zijn en kijk welke inzichten die opleveren. Iedere dag dat je wacht betekent een grotere achterstand op de concurrent. Begin de reis nu, anders begin je hem nooit. Natuurlijk moet er een mate van governance en control zijn, maar wacht niet op perfectie'. Jewett adviseert onderscheid te maken tussen soorten gegevens. 'Sommige data vereisen een grote mate van nauwkeurigheid, maar niet alle. Als ik snel wil controleren of iets klopt, is dat een andere vraag dan het onderbouwen van het financieel jaarverslag. Maak onderscheid tussen de verschillende eisen aan controle een privacy. Zorg dat de governance varieert waar nodig zodat mensen flexibeler kunnen werken'.

    Bron: Techzine

  • How autonomous vehicles are driven by data

    How autonomous vehicles are driven by data

    Understanding how to capture, process, activate, and store the staggering amount of data each vehicle is generating is central to realizing the future of  autonomous vehicles (AVs).

    Autonomous vehicles have long been spoken about as one of the next major transformations for humanity. And AVs are already a reality in delivery, freight services, and shipping, but the day when a car is driving along the leafy suburbs with no one behind the wheel, or level five autonomy as it’s also known, is still far off in the future.

    While we are a long way off from having AVs on our roads, IHS Markit reported last year that there will be more than 33 million autonomous vehicles sold globally in 2040. So, the revolution is coming. And it’s time to be prepared.

    Putting some data in the tank

    As with so many technological advancements today, data is critical to making AVs move intelligently. Automakers, from incumbents to Silicon Valley startups, are running tests and racking up thousands of miles in a race to be the leader in this field. Combining a variety of sensors to recognize their surroundings, each autonomous vehicle uses radar, lidar, sonar and GPS, to name just a few technologies, to navigate the streets and process what is around them to drive safely and efficiently. As a result, every vehicle is generating a staggering amount of data.

    According toa report by Accenture, AVs today generate between 4 and 6 terabytes (TBs) of data per day, with some producing as much as 8 to 10 TBs depending on the number of mounted devices on the vehicle. The report says that on the low end, that means the data generated from one test car in one day is roughly the equivalent to that of nearly 6,200 internet users.

    While it can seem a little overwhelming, this data contains valuable insights and ultimately holds the key in getting AVs on the road. This data provides insights into how an AV identifies navigation paths, avoids obstacles, and distinguishes between a human crossing the road or a trash can that has fallen over in the wind. In order to take advantage of what this data can teach us though, it must be collected, downloaded, stored, and activated to enhance the decision-making capabilities of each vehicle. By properly storing and managing this data, you are providing the foundation for progress to be made securely and speedily.

    Out of the car, into the ecosystem

    The biggest challenge facing AV manufacturers right now is testing. Getting miles on the clock and learning faster than competitors to eliminate errors, reach deadlines, and get one step closer to hitting the road. Stepping outside of the car, there is a plethora of other elements to be considered from a data perspective that are critical to enabling AVs.

    Not only does data need to be stored and processed in the vehicle, but also elsewhere on the edge and some of it at least, in the data center. Test miles are one thing, but once AVs hit the road for real, they will need to interact in real-time with the streets they are driving on. Hypothetically speaking, you might imagine that one day gas stations will be replaced by mini data centers on the edge, ensuring the AVs can engage with their surroundings and carry out the processing required to drive efficiently.

    Making the roads safer

    While it might seem that AVs are merely another technology humans want to use to make their lives easier, it’s worth remembering some of the bigger benefits. The U.S. National Highway Traffic Safety Administration has stated that with human error being the major factor in 94% of all fatal accidents, AVs have the potential to significantly reduce highway fatalities by addressing the root cause of crashes.

    That’s not to say humans won’t be behind the wheel at all in 20 years, but as artificial intelligence (AI) and deep learning (DL) have done in other sectors, they will augment our driving experience and look to put a serious dent in the number of fatal road accidents every year, which currently stands at nearly 1.3 million.

    Companies in the AV field understand the potential that AI and DL technology represents. Waymo, for example, shared one of its datasets in August 2019 with the broader research community to enable innovation. With data containing test miles in a wide variety of environments, from day and night, to sunshine and rain, data like this can play a pivotal role in preparing cars for all conditions and maintaining safety as the No. 1 priority.

    Laying the road ahead

    Any company manufacturing AVs or playing a significant role in the ecosystem, from edge to core, needs to understand the data requirements and implement a solid data strategy. By getting the right infrastructure in place ahead of time, AVs truly can become a reality and bring with them all the anticipated benefits, from efficiency of travel to the safety of pedestrians.

    Most of the hardware needed is already there: radars, cameras, lidar, chips and, of course, storage. But understanding how to capture, process, activate, and store the data created is central to realizing the future of AVs. Data is the gas in the proverbial tank, and by managing this abundant resource properly, you might just see that fully automated car in your neighborhood sooner than expected.

    Author: Jeff Fochtman

    Source: Informationweek

  • Pyramid Analytics: Main lessons learned from the data-driven drilling and production conference

    Pyramid Analytics: Main lessons learned from the data-driven drilling and production conference

    It was great to be at the data-driven drilling and production conference in Houston on June 11 and 12. The conference was well attended by hundreds of oil and gas (O&G) professionals looking to use technology to minimize downtime, enhance safety, and deliver digital transformation throughout their businesses.

    We talked to dozens of attendees looking to educate themselves about modern data collection and ingestion methods, better information management and integration processes, E&P automation & control systems, more efficient change management, and drilling optimization techniques, and advanced and predictive analytics.

    As an analytics and BI vendor, we were there to learn more about how practitioners are using advanced analytics, particularly AI and machine learning, to extract more value out of their data.

    Three key themes

    In our conversations with attendees and other vendors, three key themes emerged:

    • The persistence of data silos

      No surprise here: data silos aren’t going anywhere. The upstream organizations we spoke to struggle with data sharing across departments. It’s a common scenario for users to have limited access to distributed data. It is also common for upstream organizations to perform analytics using numerous tools (many of the individuals we spoke to freely admitted to using three or four different BI tools). This perpetuates the cliché: there is no single version of the truth. The result is duplicate data, duplicate efforts for reporting, duplicate logic and business rules, and more. As a result, collaboration and efficiency suffer.
    • AI and ML operationalization remain elusive

      Many of the professionals we talked to lack effective systems for putting advanced analytics into production. Here’s a common scenario. A line-of-business user will throw data scientists a set of data and say, 'here’s the data, do your magic'. The data isn’t always optimized, so data scientists often spend time prepping the data before they can even analyze it. Then they analyze the data using standalone ML software applications before outputting a flat file and sending it to a business analyst to reload into one of several desktop-based BI applications. This results in a perpetual cycle of extracting, importing, analyzing, exporting, re-importing, and re-analyzing data. The whole process is cumbersome and inefficient; meaningful insights derived from AI and ML initiatives remain limited.

    • It’s hard to move beyond legacy analytics systems 

      For many O&G companies, there is a strong desire to adopt new data and analytics technologies; they acknowledge legacy tools simply aren’t equipped to quickly accommodate newer sources of data and perform advanced and prescriptive analytics. However, the difficulty of migrating from legacy systems often holds some people back, no matter how siloed their data environment is. Many organizations have had their current desktop-based analytics solutions in place for years, and in some cases decades. However, the huge store of analytic models, dashboards, and reports they have created over the years cannot be easily migrated or re-created. 

    The three challenges identified above are tough. But that doesn’t make trying to solve them any less urgent. And from our perspective, this doesn’t make them any less solvable. The price of inaction is too high. No one can stand on the sidelines while the technology environment changes.

    Author: Brigette Casillas

    Source: Pyramid Analytics

  • Talend: A personal data lovestory

    Talend: A personal data lovestory

    When I was in my mid-twenties, I thought I had it all. I had just recently graduated from a top law school, passed the California Bar Exam, and was working as a junior associate at a prestigious San Francisco law firm. Three short years later, I had turned my back on law and embarked on a career in the technology field, which after many twists and turns, including stints as an analyst at Gartner, positions at a number of start-ups (some of which were actually somewhat successful) and some of the world’s largest companies (Dell and EMC), has landed me at my current position at Talend’s product marketing team.

    Over the years, I have been asked many times why I left the practice of law. My usual answer has always been what you would expect. Quality of life (i.e. no time left for a personal life), office politics (need to cozy up to the right partners to advance), and an unhealthy dislike for billable hours (who wants to document and charge for every minute of every day) were some of my go-to responses. But now that I have been working at Talend for more than half a year, I have realized that the true reason went much deeper than that. Let me try to explain.

    Talend provides data integration, quality and management solutions to organizations of all sizes, from smaller companies to some of the world’s largest enterprises. Our number one goal is to make sure that organizations have all the data they need to make the right decisions and take the right actions, whether it is to have more compelling engagements with customers, develop better products, make better strategic decisions or make more efficient and cost-effective operational decisions. And I believe in this goal. When you think about it, this is the exact opposite of what a lawyer does.

    A lawyer’s job (and I am speaking from the perspective of a trial lawyer, which is what I did) is to limit the amount of data, evidence in the legal parlance, that is used by the ultimate decision maker (whether it is a jury or a judge) as much as possible to what favors your client’s side. Through a variety of motions before a trial and objections during trial (think of terms like hearsay, prejudicial, or irrelevant that you have heard in numerous TV shows or movies), lawyers try to limit the data or evidence that should be considered in making the ultimate decision.

    While this seems to work fine in an adversarial situation, think what it would be like if your business decisions were made the same way. What if a company decided to develop one product over the other because the product development team for the chosen product was able to limit what the other team could share with the executive decision makers. Or, if a decision to expand to a new territory was made based on incomplete market data from all regions.

    I have always been a data head deep down. In college, my favorite class (and my highest grade) was statistics. Looking back on it, I think I realized at a sub-conscious level that limiting or hiding data was not what I wanted to do for a living. That’s why I find it so appropriate that I ultimately ended up at Talend, a company whose goal is the opposite.

    If you are guilty of being as data driven as I am and want to ensure that you have all the information you need to make the right decisions and take the right actions, consider how your organization can benefit from improved data transparency and data access.

    Author: Jason Tolu

    Source: Talend

  • Using the right workforce options to develop AI with the help of data

    Using the right workforce options to develop AI with the help of data

    While it may seem like artificial intelligence (AI) has hit the jackpot, a lot of work needs to be done before its potential can really come to life. In our modern take on the 20th century space race, AI developers are hard at work on the next big breakthrough that will solve a problem and establish their expertise in the market. It takes a lot of hard work for innovators to deliver on their vision for AI, and it’s the data that serves as the lifeblood for advancement.  

    One of the biggest challenges AI developers face today is to process all the data that feeds into machine learning systems, a process that requires a reliable workforce with relevant domain expertise and high standards for quality. To address these obstacles and get ahead, many innovators are taking a page from the enterprise playbook: where alternative workforce models can provide a competitive edge in a crowded market. 

    Alternative workforce options

    Deloitte’s 2018 Global Human Capital Trends study found that only 42% of organizations surveyed said their workforce is made up of traditional salaried employees. Employers expect their dependence on contract, freelance and gig workers to dramatically increase over the next few years. Acceleratingthis trend is the pressure business leaders face to improve their workforce ecosystem as alternative workforce options bring the possibility for companies to advance services, move faster and leverage new skills. 

    While AI developers might be tempted to tap into new workforce solutions, identifying the right approach for their unique needs demands careful consideration. Here’s an overview of common workforce options and considerations for companies to select the right strategy for cleaning and structuring the messy, raw data that holds the potential to add rocket fuel to your AI efforts:

    • In-house employees: The first line of defense for most companies, internal teams can typically manage data needs with reasonably good quality. However, these processes often grow more difficult and costlier to manage as things progress, calling for a change of plans when it’s time to scale. That’s when companies are likely to turn to alternative workforce options to help structure data for AI development.
    • Contractors and freelancers: This is a common alternative to in-house teams, but business leaders will want to factor in extra time it will take to source and manage their freelance team. One-third of Deloitte’s survey respondents said their human resources (HR) departments are not involved in sourcing (39%) or hiring (35%) decisions for contract employees, which 'suggests that these workers are not subject to the cultural, skills, and other forms of assessments used for full-time employees'. That can be a problem when it comes to ensuring quality work, so companies should allocate additional time for sourcing, training and management.
    • Crowdsourcing: Crowdsourcing leverages the cloud to send data tasks to a large number of people at once. Quality is established using consensus, which means several people complete the same task. The answer provided by the majority of the workers is chosen as correct. Crowd workers are paid based on the number of tasks they complete on the platform provided by the workforce vendor, so it can take more time to process data outputs than it would with an in-house team. This can make crowdsourcing a less viable option for companies that are looking to scale quickly, particularly if their work requires a high level of quality, as with data that provides the intelligence for a self-driving car, for example.
    • Managed cloud workers: A solution that has emerged over the last decade, combining the quality of a trained, in-house team with the scalability of the crowd. It’s ideally suited for data work because dedicated teams develop expertise in a company’s business rules over time by sticking with projects for a longer period of time. That means they can increase their context and domain knowledge while providing consistently high data quality. However, teams need to be managed in ways that optimize productivity and engagement, and that takes something. Companies should look for partners with tested procedures for communication and process.

    Getting down to business

    From founders and data scientists to product owners and engineers, AI developers are fighting an uphill battle. They need all the support they can get, and that includes a dedicated team to process the data that serves as the lifeblood of AI and machine learning systems. When you combine the training and management challenges that AI developers face, workforce choices might just be the factor that determines success. With the right workforce strategy, companies will have the flexibility to respond to changes in market conditions, product development and business requirements.

    As with the space race, the pursuit AI in the real world holds untold promise, but victory won’t come easy. Progress is hard-won, and innovators who identify strong workforce partners will have the tools and talent they need to test their models, fail faster and ultimately get it right quicker. Companies that make this process a priority now can ensure they’re in the best position to break away from the competition as the AI race continues.

    Author: Mark Sears

    Source: Dataconomy

  • Van data driven naar data-informed besluitvorming

    intuitie 855x500Veel organisaties starten net met het data driven maken van hun besluitvorming, anderen zijn al verder gevorderd. De prominentere plaats van Big Data en algoritmen in besluitvorming van organisaties lijkt op het eerste gezicht alleen maar een positieve ontwikkeling. Wie wil er nou niet de customer journey kunnen volgen, de lead time verkorten en maximaal wendbaar zijn? Wie wil er geen slimme algoritmen waardoor complex speurwerk én moeilijke beslissingen geautomatiseerd worden?

    Besluitvorming, gedreven door Big Data en algoritmen, kent echter een aantal valkuilen: beslissingen, die teveel steunen op data, bevorderen een cultuur waarin medewerkers minder kritisch zijn, minder verantwoordelijkheid nemen en minder vertrouwen op hun eigen kennis en ervaring. Deze valkuilen zijn vooral van toepassing als de data en algoritmen nog niet ver genoeg ontwikkeld zijn, wat bij veel organisaties het geval is. Daarom pleiten wij voor ‘data-informed’ besluitvorming, waarin organisaties een balans vinden tussen enerzijds data en algoritmen, en anderzijds intuïtie, gestoeld op kennis en ervaring. In deze werkwijze is de medewerker nog in control. Hij verschuilt zich niet achter data en algoritmen, maar gebruikt deze om slimmere beslissingen te nemen.

    De upside van data driven besluitvorming

    De Big Data revolutie ontstond vanuit de groeiende aanwas en rijkere data die wordt verzameld en opgeslagen. Bovendien maakt slimme tooling het onttrekken en analyseren van data steeds gemakkelijker. Organisaties als Google, Tesla en de campagneteams van Hillary Clinton en Donald Trump zijn baanbrekend met hun datagedreven besluitvorming. Zo gebruikt Google Big Data en complexe algoritmen om advertenties te optimaliseren, zodat deze zo goed mogelijk bij de doelgroep aansluiten. Tesla zet sensoren en Big Data in om technische problemen op afstand te detecteren en te verhelpen (of zelfs te voorspellen en te voorkomen), waardoor recalls tot het verleden behoren. Dergelijke toepassingen zijn niet alleen weggelegd voor hippe startups, opgeschaalde multinationals of presidentskandidaten met veel geld. Datagedreven sturen kan iedereen door bijvoorbeeld met één proces of product te starten.

    Nederlandse vervoersbedrijven bepalen aan de hand van een voorspellend model de materieel- en personeelsinzet. Dit helpt hen om de mobiliteit tijdens pieken beter te stroomlijnen en geeft hen de kans om de dienstverlening keer op keer te verbeteren. Energiebedrijven gebruiken data voor het plegen van preventief onderhoud en het verduurzamen van hun processen. Profvoetbalclubs zetten tijdens wedstrijden data in om de klantbeleving te vergroten door spelers op het veld te volgen of zelf beelden te laten maken en te delen via social media en smartphones.

    De valkuilen van data driven besluitvorming

    Wanneer organisaties puur op basis van data en algoritmen beslissingen nemen, noemen we dat ‘data driven’ of ‘data centric’. Veel processen en zelfs beslissingen zijn (deels) geautomatiseerd, het menselijk brein verdwijnt naar de achtergrond en de data staat centraal in de besluitvorming. Wanneer algoritmen en data nog onvoldoende ontwikkeld zijn, verhoogt dit de kans op de volgende valkuilen:

    • Aannames worden onvoldoende getoetst;
    • Contextkennis wordt onvoldoende ingezet;
    • De data is onbetrouwbaar.

    Aannames worden onvoldoende getoetst

    In de aanloop naar de economische crisis van 2008 stuurden veel financiële instellingen op basis van risicomodellen die bijna niemand meer begreep. Het risico van hypotheekproducten schatten zij veel te laag in. Zij stelden de modellen nauwelijks ter discussie, maar gebruikten ze als verantwoording van correct handelen. Het resultaat: een systemische miscalculatie die bijna niemand zag aankomen, met desastreuze gevolgen.

    Dit voorbeeld illustreert dat het risicovol is om aannames van algoritmen niet of minder goed te laten toetsen door de mens én wat er gebeurt als we het vertrouwen in onze eigen intuïtie kwijtraken. Intuïtie kan een waardevolle toevoeging op data zijn, want met één van beiden dek je nog zelden de relevante werkelijkheid af.

    Contextkennis wordt onvoldoende ingezet

    Het CBS stelde dat Nederlanders in 2011 meer gingen lenen. Dit baseerden zij op hogere creditcardbestedingen. Maar wat was het geval? Nederlanders bestelden meer producten online en de creditcard was vaak het enige beschikbare betaalmiddel. Het CBS telde alle creditcardtransacties als leningen, ook gewone betalingen. Oftewel: iemand die online een boek of een vliegticket met een creditcard betaalde, was volgens het CBS iemand die niet meer bij de bank kon lenen en daarom zijn creditcard gebruikte.

    Dit voorbeeld illustreert het gevaar van het blind volgen van de data zonder contextkennis. Mét contextkennis had een analist op een lager detailniveau (type creditcardbesteding) geanalyseerd en geïnterpreteerd.

    De data is onbetrouwbaar

    In de campagne voor de presidentsverkiezingen van 2016 in de VS maakten zowel de teams van Hillary Clinton en Donald Trump gretig gebruik van Big Data en algoritmen. Onder meer voor nauwkeurige peilingen en efficiënte inzet van campagnemiddelen. Trump won, ondanks het beperkte budget (slechts de helft van Clinton). Het verhaal gaat dat de data van team Clinton minder betrouwbaar waren. Deelnemers van polls durfden tegenover haar team er niet voor uit te komen dat ze op Trump gingen stemmen. Tegen team Trump waren ze eerlijker. Zij zagen – tegen alle polls in – de overwinning al vijf dagen van te voren aankomen.

    Het vertrouwen in Big Data bij verkiezingscampagnes wordt nu ter discussie gesteld. Er was echter niets mis met de ontwikkelde algoritmen en de aanpak in het algemeen, maar met onbetrouwbare data zijn deze weinig waard of zelfs schadelijk, blijkt nu. Mensen kunnen nu eenmaal liegen of sociaal wenselijke antwoorden geven. In de sociale wetenschappen worden er niet voor niets allerlei strategieën toegepast om dit te minimaliseren. Het is dus belangrijk om aannames en datakwaliteit regelmatig te toetsen.

    Onjuiste of incomplete kennis kan desastreuze én onethische gevolgen hebben

    In het Amerikaanse rechtssysteem gebruiken ze geautomatiseerde data-analyse om de kans op recidive te berekenen. Er komt geen mens meer aan te pas. Ze crunchen de data en bepalen zo of iemand wel of niet vervroegd vrijkomt. Wetenschappers spreken over het doemscenario van volledig geautomatiseerde rechtspraak. Hoogleraar recht en informatisering Corien Prins: ‘Want op een gegeven moment is het uit je handen, dan heb je er niets meer over te zeggen.’

    Het belang van intuïtie

    Intuïtie wordt vaak als iets vaags of ongrijpbaars gezien. Dat heeft vooral met de definities te maken die worden gehanteerd: “iets aanvoelen zonder er over na te denken” of “het gevoelsmatig weten, zonder erover te hoeven nadenken”. Wat vaak wordt vergeten is dat intuïtie is opgebouwd op basis van kennis en ervaring. Hoe meer kennis en ervaring, hoe beter de intuïtie is ontwikkeld. Intuïtie wordt ‘bovenrationeel’ genoemd. Het werkt immers snel, moeiteloos en onbewust, in tegenstelling tot het ‘normale’ rationele denkproces, wat langzaam, complex en bewust is. Malcolm Gladwell beschreef in zijn boek Blink: The Power of Thinking Without Thinking dat bepaalde kunstcritici in een fractie van een seconde zien of een schilderij echt of namaak is, zonder dat ze daar direct een verklaring voor hebben. De ontwikkeling van kunstmatige intelligentie is nog niet zover dat zij deze experts kunnen vervangen.

    Beslissen op basis van intuïtie of onderbuikgevoel kent echter de nodige beperkingen. We hebben nogal wat vooroordelen (bias). Sommige waarheden zijn contra-intuïtief. Je denkt dat je alleen de boodschappen koopt die je echt nodig hebt. Wat blijkt: je maakt toch regelmatig gebruik van “drie-halen-twee-betalen”, waardoor je regelmatig voedsel weggooit. ‘Confirmation bias’ (tunnelvisie) is een veel voorkomende bias: we zien alleen de datapunten die in onze visie passen en alternatieven maken geen kans. Bovendien zijn we als mens niet in staat gigantische hoeveelheden data in korte tijd zonder rekenfouten te analyseren, zoals een computer dat kan. Bij deze menselijke tekortkomingen helpen data en algoritmen voor betere beslissingen.

    Van data driven naar data-informed

    Het is zaak om als organisatie geen genoegen te nemen met alleen data of alleen intuïtie. Het zijn twee bronnen die elkaar versterken. Wat is de optimale balans? Dat wordt met name bepaald door de stand van de technologie. Op gebieden waar algoritmen en kunstmatige intelligentie intuïtie nog niet kunnen vervangen, is het verstandig om ‘data-informed’ besluitvorming (zie Figuur) te hanteren. In deze aanpak is data niet leidend – zoals bij data driven besluitvorming – maar een verrijking van onze eigen capaciteiten. We hebben namelijk zelf onvoldoende mogelijkheden om alle informatie te kennen, te combineren, toe te passen en foutloos te werken. We hebben wel de kwaliteiten om niet-meetbare factoren mee te wegen, we kennen verklaringen en kunnen betekenis geven aan de data. En bovenal: we kunnen verantwoordelijkheid nemen. Data voorziet ons van informatie, maar wij gebruiken daarnaast intuïtie om beslissingen te nemen. Ditzelfde concept wordt toegepast in het vliegverkeer. Hoe goed de automatische piloot ook werkt, de menselijke piloot blijft eindverantwoordelijk. Zijn kennis en ervaring is nodig om besluiten te nemen, op basis van wat het vliegtuig voorstelt. Zowel data driven werken als volledig op basis van intuïtie werken kent dus beperkingen. Combineer het beste van beiden om als organisatie snel en gedegen besluiten te kunnen nemen.

    data driven data informed 1024x523

    Figuur. Data driven en data-informed (illustratie door Nick Leone, geïnspireerd op Fishman (2014) “The Dangers of Data Driven Marketing”).

    Case: Datagedreven verbeteren bij de Sociale Verzekeringsbank

    De Sociale Verzekeringsbank (SVB) wil hun klanten optimaal bedienen. Daarvoor is inzicht benodigd in de klantreis. De SVB brengt de digitale klantreis in beeld op basis van data, over de klantkanalen heen, met behulp van Process Mining. Deze data wordt uiteindelijk ingezet om de klantreis te sturen en te verbeteren. De SVB formuleerde onderzoeksvragen over de te verwachten klantreis. Bijvoorbeeld “Hoeveel klanten die een transactie uiteindelijk offline regelen zijn wel in de online portal geweest?” en “Op welke webpagina haken klanten af?” Data-analisten genereerden inzicht in de daadwerkelijke klantreis. Uit de data-analyse bleek bijvoorbeeld dat meer klanten dan verwacht afhaakten van online naar offline en dat zij dit vooral deden op een specifieke webpagina in de portal. De resultaten werden geduid door domeinexperts binnen de organisatie. Zij gaven direct aan dat het afhaken zeer waarschijnlijk een gevolg was van een extra authenticatie-stap. Na verdere analyse bleek dat deze stap vrij onverwacht in het proces kwam: de klant was hier niet voorbereid, waardoor zij het niet meer begrepen en/of zij niet bereid waren een extra stap te zetten. Op basis van de gezamenlijke conclusies zijn verbetervoorstellen uitgewerkt op gebied van proces, IT en webcontent. De effectiviteit hiervan is vervolgens weer getoetst door middel van data-analyse.

    Met alleen data had de SVB weinig inzicht gekregen in de context van de customer journey en beweegredenen van klanten en was er geen verbetering gerealiseerd. En met alleen intuïtie zou er veel minder inzicht in de daadwerkelijke klantreis zijn geweest. Klanten bewegen zich vaak anders dan men verwacht. Bovendien is (nog) niet elk gedrag en elke beweegreden van de klant in data te vatten.

    De basisingrediënten van data-informed werken

    Een data-informed besluitvormingscultuur herken je – naast het optimaal inzetten van data – aan kritisch denken, vertrouwen in eigen beoordelingsvermogen en (onderling) begrip van het waarom van besluiten. Een onderdeel daarvan is een periodieke toetsing van de beslismodellen. Bijvoorbeeld door regelmatig geautomatiseerde besluitvormingsprocessen achteraf te analyseren of door de feedback van klanten en andere stakeholders te gebruiken als input voor je beslismodellen. Deze cultuur van data-informed verbeteren vraagt om een datahuishouding die op orde is en expertise op gebied van data science.

    Tot slot nog een aantal concrete tips voor data-informed besluitvorming:

    • Zorg dat je personeelsbestand met data weet om te gaan. Om als organisatie competitief te zijn moeten de medewerkers kritisch zijn, complexe analyses kunnen uitvoeren en interpreteren, en acties kunnen definiëren.
    • Zorg dat je data blijft interpreteren en toetsen met je intuïtie en andersom. Bijvoorbeeld door met hypothesen of onderzoeksvragen te werken en niet te zoeken naar willekeurige verbanden. Dit scherpt je begrip over wat de data echt betekent en wat er werkelijk gebeurt in het proces of met de klant.
    • Innoveer en exploreer met nieuwe data-oplossingen in een ‘speeltuin’, om nieuwe analyses en analysemethoden te stimuleren. Implementeer deze zodra de oplossing getoetst is en de kwaliteit van de data en het algoritme op orde is.

    Source: managementsite.nl, 23 januari 2017

EasyTagCloud v2.8