Big data: hoog genoteerd in de top 10 strategische technologietrends, een van de meest kritische techtrends en de ‘next frontier’ voor innovatie. Is het een hype of is het de toekomst? Vanuit het vakgebied van business intelligence gezien lijkt het in ieder geval een trend om in de gaten te houden. Want als het de toekomst is, wat betekent dat dan voor de rol van de BI-specialist? En hoe kan de professional op het gebied van informatievoorziening zich hierop voorbereiden?

Business Intelligence (BI) is het verzamelen, beschikbaar stellen en analyseren van gegevens uit verschillende bronnen (eventueel gecombineerd in een datawarehouse) ten behoeve van operationele en strategische beslissingsondersteuning. De BI-specialist vervult een belangrijke rol in de ver- taalslag van informatiebehoefte naar managementrapportage. De rapportage geeft inzicht in de stand van zaken en is gebaseerd op historische data, vastgelegd in gestructureerde databases.

Ongestructureerde data

Steeds meer organisaties hebben te maken met big data. Big data worden gekarakteriseerd door de drie V’s: data met een hoger volume, velocity (snelheid) en variety (variatie) dan de traditionele BI-tools kunnen verwerken.

Door de lage kosten van dataopslag en de toename van het aantal informa- tiebronnen groeit de hoeveelheid aan beschikbare data exponentieel. Het gebruik van internet, smartphones en so- ciale media zorgen voor een sterke groei in met name ongestructureerde data. Foto’s, video’s (YouTube/vlogs), spraak en vrije tekst zijn online ruimschoots beschikbaar. Dit zijn externe bronnen vol extra waardevolle informatie waar de bestaande BI-tools niet mee overweg kunnen. Deze exponentiële groei vereist daarom een nieuwe benadering, zowel van de technologie als op strategisch niveau.

Technology

Het opslaan, verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data met opensourcesoftware (vrij te gebruiken software waarbij de gebruiker ook de mogelijkheid heeft om ontwikkelaar te zijn); nieuwe programmeertalen; het online delen van complexe algorit- mes voor voorspellende modellen; een Googlezoekopdracht geven met een foto als zoekterm. Dit is slechts een greep uit de technologische ontwikkelingen die het mogelijk maken om de ongestructureerde big data om te zetten naar informatie. Met machine learning, spraak-, tekst- en beeldherkenning kan de computer bovendien zelf leren, en verbanden zien die wij als mens niet kunnen zien. Zo maakt een BI-specialist in een ziekenhuis momenteel bijvoorbeeld een overzicht van de bedbezetting met gegevens over wanneer er een tekort aan bedden of personeel was.

Met nieuwe technologie en uitbreiding met ongestructureerde data (foto’s, uitslagen, notities) kan een voorspellend model voor de verwachte verblijfsduur van patiënten echter ondersteunen bij het vooraf inspelen op veranderende omstandigheden. Of denk aan Watson For Oncology, het cognitieve platform dat medisch specialisten en patiënten kan ondersteunen bij het kiezen van de meest passende behandeling.

Strategie

De technologische uitdagingen van het gebruik van big data zijn onmiskenbaar, maar de uitdagingen op managementni- veau zijn wellicht nog groter. Want waar is het bewijs dat big data de prestatie van de organisatie zal verbeteren? Er lijkt soms meer vertrouwen te zijn in besluit- vorming op basis van intuïtie en ervaring dan in keuzes en verbeteringen gebaseerd op data (data-driven mindset). Dit vraagt een nieuwe benadering, van ‘wat denken we?’ naar ‘wat weten we?’. Om strategische voordelen te kunnen behalen, is het belangrijk dat het gebruik van data een onderdeel is van de cultuur en strategie van de organisatie. Er dient op management- en bestuursniveau na- gedacht te worden over het doel van het gebruik van big data. De BI-specialist heeft hier een rol in het signaleren van de mogelijkheden, en in het vertalen van de informatiebehoefte naar de meest ge- schikte toepassingen voor de organisatie.

Privacy

Met de inwerkingtreding van een nieu- we dataprotectierichtlijn (AVG/GDPR) gelden er vanaf mei 2018 nieuwe spel- regels voor het omgaan met persoons- gegevens. Een weloverwogen omgang met persoonsgegevens in algemene zin is een noodzakelijke voorwaarde voor een verantwoorde benadering van big- datatoepassingen. Bij de verwerking van gegevens moet het doel ervan helder zijn. Dit is een onderwerp waar de BI-specialist in toenemende mate rekening mee moet houden.

Competenties

Uit een textmining (vrijetekstanaly- se)-onderzoek naar verschillen tussen vacatureteksten voor respectievelijk ‘traditionele’ BI-specialisten en data scientists (analisten die zich specifiek bezighouden met analyse van big data) blijkt dat er veel overeenkomsten  zijn in de gevraagde competenties. Businesskennis, analyse, data-visualisatie, project management en database beheer zijn onderwerken die voor beide functies worden gevraagd. Naast de kennis van specifieke analysepools is er bij vacatures voor de data scientist vraag naar kennis over machine learning, kwantitatieve analyse, softwareontwikkelingsskills en statistische kennis . Voor de analyse van big data lijken dus aanvullende competenties te worden gevraagd. Uit dit onderzoek blijk took dat het aantal zoektermen in Google voor ‘BI’ afneemt terwijl ‘ Big data’ inmiddels veel vaker als zoekterm wordt gebruikt. Dit is een indicatie voor de populariteit.

Big data: klaar voor de toekomst?

De mogelijkheden voor toepassingen van big data zijn aanzienlijk. Dit besef groeit en zal in de toekomst verder uitbreiden. De informatiebehoefte in organisaties gaat veranderen en de BI-specialist zal andere vragen krijgen. Daarbij valt te denken aan het meeden- ken over nieuwe technologieën, het in toenemende mate rekening houden met de aangescherpte privacywetgeving, het analyseren van ongestructureerde data en de overgang van retrospectieve rap- portage naar predictive analytics.

Nu is het moment voor een opleiding of online training om ervaring op te doen met nieuwe analysetools, programmeer- talen en modellen. Zorg dat de basis van het huidige BI-proces op orde is en denk alvast na over mogelijke toepassingen in de organisatie. Welke ongestructureerde data kunnen worden benut? Wat zijn bruikbare onderwerpen voor een voorspellend model? En hoe kan big data daadwerkelijk waarde toevoegen?

De vertaalslag van data naar informatie wordt complexer als er steeds meer data beschikbaar zijn. Dit maakt dat de nu al gevraagde competenties zoals busines- skennis, databasebeheer en datavisua- lisatie nog veel relevanter worden. De BI-specialist die dit beheerst, is klaar voor de toekomst. Klaar voor een nog leukere rol als BI-specialist 2.0.

door Linda Kooiman

Tagged:

Geef een reactie

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

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.