Verdrinken in data? Het is zwemmen of kopje onder

‘Data is de nieuwe olie’. Die uitspraak heb je vast voorbij horen komen. Hoewel ik de vergelijking begrijp, omvangt het niet de werkelijke waarde van data. Mijn collega Bill Schmarzo, CTO van Hitachi Vantara, maakt naar mijn mening een betere vergelijking: ‘’data is niet de nieuwe olie –  nee, het is nog veel groter dan dat. Het is de nieuwe zon.’’

Data is een waardevol bezit en heeft voordelen als geen ander. Data verslijt niet, raakt nooit op en het kan oneindig worden gebruikt. Waar de meeste bronnen verslechteren naarmate ze vaker gebruikt worden, neemt de waarde van data juist toe in de loop van tijd. De waarde van data is als die van edelmetalen, maar dan gaat het om volume in plaats van schaarste. En dat is precies de uitdaging voor bedrijven: er is gewoonweg tevéél data.

De data-uitdaging

Bedrijven hebben veel data om mee te spelen. Je zou denken dat bedrijfsleiders zo blij zijn als goudzoekers met de vondst van hun leven. Dat blijkt echter niet het geval. Een rapport van Harvard Business review uit 2017 laat zien dat minder dan de helft van de door het bedrijf gebruikte gestructureerde data bijdraagt aan het nemen van beslissingen en dat uberhaupt maar 1% van de ongestructureerde data wordt geanalyseerd of gebruikt. En dan te bedenken datdat wereldwijd veel meer ongestructureerde data bestaat: de verwachting is dat binnenkort 93% van alle data ongestructureerd is.

Vandaag de dag wordt zo’n 80% van het werk van een datawetenschapper besteed aan het voorbereiden van de data: het vinden, opschonen en organiseren van de gegevens. Dat laat 20% van hun tijd over om te analyseren - het belangrijkste van alles. Data governance is essentieel, maar het verzamelen van gegevens, ervoor zorgen dat ze voldoen aan wet- en regelgeving en ze vervolgens enkel gebruiken voor worden voor bedrijfsmonitoring, is niet meer voldoende. Ik zal uitleggen waarom.

Survival of the fittest

Van de Fortune 500, een jaarlijkse ranglijst van Amerikaanse bedrijven geordend van groot naar klein op basis van hun jaarlijkse omzet, is sinds 2002 52% van de namen weggevallen. Ze zijn failliet gegaan, overgekocht, of langzaam verdwenen.

In 1960 was de levensduur van een S&P 500-bedrijf gemiddeld 60 jaar, ook een ranglijst gebaseerd op Amerikaanse bedrijven.  In 2011 was dit nog maar 18 jaar. Volgen we deze lijn, dan is in 2027 75% van de bestaande S&P 500-bedrijven compleet verdwenen.

Ofwel, bedrijven die niet transformeren blijven achter en zullen langzaamaan verdwijnen. We leven in een tijd van digitaal darwinisme. Neem nou Airbnb of Uber:  auto’s en hotels hebben altijd al bestaan, maar waarom overleefden zij wel? Deze bedrijven hebben hun bedrijfsmodel met technologie hebben geoptimaliseerd, terwijl andere bedrijven dit niet deden en zijn verdwenen.  De grote vraag die elke organisatie zich zou moeten stellen is: hoe effectief maken we gebruik van data om ons bedrijfsmodel te optimaliseren en te versterken?

Verdrink je in data? Zwem dan in plaats van watertrappelen

Het gaat hier om digitale transformatie, niet om digitalisering - twee termen die men vaak door elkaar haalt. Digitalisering gebruikt nieuwe technologieën om op de mens gerichte processen te vervangen. Digitale transformatie is echter moeilijker dan dat, omdat het de bestaande bedrijfsmodellen moet optimaliseren met behulp van data die uit deze nieuwe technologieën worden vergaard.

Dat begint pas wanneer we data echt inzetten en het in geld kan worden uitgedrukt. En dat is niet alleen de verantwoordelijkheid van een hoofd Data Officer. Want geloof het of niet, digitale transformatie begint met het begrijpen van hethuidige bedrijfsmodel van de organisatie. Digitale transformatie beperkt zich daarom niet tot de IT-afdeling.

Voor bedrijven is de tijd rijp om data science teams te ontplooien zodat hun werk gemakkelijker wordt en ze het grootste deel van hun tijd ook daadwerkelijk kunnen besteden aan het verkrijgen van waardevolle data. Maar hoe doen we dat?

DataOps is een goede basis om mee te beginnen. Een relatief nieuwe methodiek, die eigenlijk moet worden gezien als standaard bedrijfsvoering. DataOps automatiseert veel van de tijdrovende processen voor een datawetenschapper, zodat data op de juiste plaats en tijden voor de juiste mensen toegankelijk zijn. Het is een flexibelere benadering van datawetenschap die betere inzichten en betere besluitvorming mogelijk maakt.

Het komt eropneer dat bedrijven het zich niet meer kunnen veroorloven om alleen te watertrappelen op het gebied van data. Om niet kopje onder te gaan en te kunnen groeien, moeten ze op de digitale transformatie-golf meeliften door data in te zetten om hun bedrijfsmodel te optimaliseren.

Jelle de Vries, Country Manager Hitachi Vantara Nederland