Big Data: voorspellen is goud waard

11/10/2016

De Big Data Expo van 2016 in de Jaarbeurs Utrecht was erg druk bezocht en zeker de moeite waard. 

Big Data is hot, dat is geen nieuws meer. Het is goed om te zien dat steeds meer bedrijven er nu ook echt de vruchten van gaan plukken en er business cases komen, zodat andere bedrijven zien dat investeren in Big Data rendeert.

Behalve de vele leveranciers die hun Big Data propositie presenteerde en probeerde te verkopen, waren er enorm veel goede praktijkvoorbeelden. Deze voorbeelden geven je inspiratie om dit te vertalen naar je eigen business: waar liggen nog kansen voor ons en hoe kunnen we data gebruiken om deze kansen te pakken? 

 

Sport

Een veel aansprekende case is van Opta, zij houden voetbalstatistieken bij van bijna alle profwedstrijden wereldwijd. Opta analyseert zelf alle wedstrijden (elke pass en doelpoging wordt bijgehouden) en met deze enorme hoeveelheid data is het relevant voor meerdere doelgroepen. Voor voetballiefhebbers en media met statistieken en leuke weetjes, voor clubs met concurrentie analyses, aan- en verkoopbeleid en zelfs voor spelers voor optimalisatie. Zij weten dit tastbaar en commercieel te maken voor iedereen, bijvoorbeeld door dit te publiceren via Twitter en daarmee is deze data van enorme waarde in deze miljarden business.

 

LinkedIn

Iedereen heeft talent, alleen is deze door demografische verschillen niet altijd op de juiste plaats. Met “onze” profieldata verrijkt LinkedIn zich met enorme marktkennis, kennis van opleidingen, kennis van behoefte van bedrijven. Door deze data allemaal te combineren kunnen zij voorspellen welke banen er in de toekomst niet meer zullen zijn, of waar juist een enorm te kort aan komt (goed nieuws voor de data-scientists onder ons: aan data-scientists is in ieder geval de komende 10 jaar een enorm tekort).

 

Zorg

De zorg kan in Nederland flink besparen en optimaliseren door de juiste voorspellingen te doen met betrekking tot vraag en aanbod, waardoor gunstiger ingekocht kan worden en betere afspraken tussen verzekeraars en aanbieders gemaakt kunnen worden. VGZ combineert hiervoor hun enorme klantdata met historische data over geografische spreiding van diverse aandoeningen. Hierdoor kunnen zij per regio voorspellen wanneer iemand bijvoorbeeld een nieuwe heup nodig heeft, of dit juist voorkomen door deze patiënt al eerder naar een artrose specialist te sturen. Dit kan al een procent optimalisatie realiseren, wat meteen over miljoenen euro’s besparing gaat. De uitdaging ligt hier om dit voor alle mogelijke aandoeningen en productaanbod van zorgaanbieders te gaan voorspellen.

 

Energie

Eneco heeft met Toon natuurlijk een perfect voorbeeld van Internet Of Things (IoT) in combinatie met Big Data en gebruikt deze data dan ook om verder te innoveren waar de klant behoefte aan heeft. Dit doen zij op de gebieden van trading&inkoop, customer intelligence, asset management en performance improvements. Zo streven zij naar een groenere wereld en zouden dat zonder deze hoeveelheden data en de mensen om dat te interpreteren niet voor elkaar krijgen.

 

Retail

Een mooie casus voor koppeling tussen online en offline is de vestigingsplaatsanalyse van Bruna. Zij gebruiken hun omzet-, klant- en externe data en bouwen mathematische modellen hierop om hun huidige winkels te optimaliseren, te verplaatsen of nieuwe te openen. Zelfs het openen van een pop-up store voor artikelen voor schoolgaande kinderen was gebaseerd op data. Niet meer gewoon op onderbuik gevoel, maar gebaseerd op feiten. Bruna blijft zo zelfs met hun fysieke winkels de concurrentie voor en weet relevant te zijn voor het winkelend publiek.

 

Wie wint?

Dit is slechts een kleine selectie van de verschillende bedrijven die profiteren van goede analyses op (Big) data. Dat hoeft niet alleen eigen data te zijn, maar juist verrijken met externe data kan verrassende inzichten geven.

Om data op deze manier te gebruiken moet het wel aan verschillende randvoorwaarden voldoen: er moet voldoende relevante data zijn, data moet betrouwbaar en schoon zijn, er moeten mensen zijn die de business en de data begrijpen, modellen kunnen maken en nog steeds het allerbelangrijkste: mensen moeten hun business zo goed begrijpen om de juiste vragen te stellen. Wat wil je nu eigenlijk bereiken en kun je het toekomstige gedrag voorspellen met data?

 

Want dat is waar Big Data Analytics uiteindelijk allemaal over gaat: voorspellen in plaats van terugkijken.

En wie het beste het gedrag van de klant kan voorspellen, die wint!