Blueprint stap 4: Word een meester in data analytics

Twintig jaar geleden werd het succes van Amazon voor een belangrijk deel toegeschreven aan een select groepje medewerkers. Recensenten in dienst van de online start-up schreven boekrecensies en deden aanbevelingen, en bepaalden welke titels klanten op de website te zien kregen. Zij waren verantwoordelijk voor 'the Amazon Voice', destijds een van de kroonjuwelen van het bedrijf, en werden dankzij het succes van hun aanbevelingen gezien als Amerika's invloedrijkste boekcritici. Een paar jaar later zouden ze allemaal op straat staan.

Michel Mulders, partner en Industry 4.0 Leader PwC

loading-player

Playback of this video is not currently available

Blueprint for digital succes

Op weg naar gepersonaliseerde aanbevelingen

Amazon begon in die tijd te experimenteren met het doen van gepersonaliseerde aanbevelingen, gebaseerd op zijn schat aan data over het historische zoekgedrag en de aankopen van klanten. Aanvankelijk waren de resultaten nauwelijks bruikbaar, 'alsof je met de dorpsidioot aan het winkelen was', in de woorden van een voormalig Amazon-recensent. Maar dankzij het werk van Greg Linden, een toen 24-jaar oude PhD-student in kunstmatige intelligentie, en zijn team verbeterde de kwaliteit van de suggesties al snel met sprongen (voor de liefhebber: dit artikel van Linden et al. beschrijft de methode achter Amazons aanbevelingen).

Not even close

Dat plaatste Amazon voor een dilemma: welke aanbevelingen moest het zijn klanten doen? De automatisch gegenereerde aanbevelingen, gebaseerd op data en slimme algoritmes, of de suggesties van zijn critici, gebaseerd op inhoudelijke kennis, ervaring en goede smaak? Een rechtstreekse vergelijking tussen de 'clicks' en de 'critics' moest uitkomst brengen. 'The results were not even close', schrijven Viktor Mayer-Schönberger en Kenneth Cukier in hun boek Big Data. De algoritmisch gegenereerde aanbevelingen leidden overduidelijk tot veel meer verkopen, en tot het afscheid van de recensenten. Vandaag de dag komt naar schatting 30 procent van Amazons verkopen voort uit de aanbevelingen die zijn algoritmes doen.

Het nieuwe goud en een nieuw tijdperk

Big Data (het boek dus) staat vol met voorbeelden die illustreren waarom data het nieuwe goud wordt genoemd. Terugkerend punt van de auteurs is dat we dankzij de beschikbaarheid van enorme hoeveelheden (digitale) data in een nieuw tijdperk zijn beland. Daarin draait het niet langer om causaliteit, maar om correlaties. Met andere woorden: we hoeven niet langer te zoeken naar oorzaak en gevolg om grip te krijgen op de wereld om ons heen, maar kunnen steeds vaker volstaan met patronen en verbanden die opduiken uit het analyseren van grote hoeveelheden data - hoe onbegrijpelijk en onverwacht die verbanden ook zijn. Immers: hoe meer data, hoe eerder mensen het spoor bijster raken, maar hoe krachtiger en waardevoller de verbanden die computers kunnen vinden.

Nieuwe vaardigheden

Om te floreren in dit nieuwe tijdperk zijn investeringen in nieuwe kennis en vaardigheden nodig. Elk bedrijf dat de waarde die in 'big data' besloten ligt wil ontginnen, zal specialistische kennis op het gebied van 'data analytics' moeten opbouwen: stap 4 in de blauwdruk voor digitaal succes.

Blueprint for digital succes

Datavirtuozen

Dat betekent niet alleen dat bedrijven datavirtuozen als Amazons Greg Linden in dienst moeten nemen. Het betekent ook dat het vermogen om met data te werken - het ontsluiten en beheren van databronnen, het analyseren en visualiseren van data om tot nieuwe inzichten te komen - zal in het hele bedrijf, inclusief het topmanagement, moeten groeien. Dit vermogen om met data te werken is een belangrijk aspect van het begrip 'digitale cultuur' dat in deze blogreeks telkens terugkomt.

Betere besluitvorming

Maar het opbouwen van 'data analytics' capaciteiten gaat verder dan het aannemen en opleiden van datavirtuozen. Net als in mijn vorige blog draait het hier naast mensen om nog drie aspecten: technologie (o.a. IT-systemen en tools), processen (o.a. data management en governance) en organisatie (een nieuwe afdeling data analytics). Met zo'n integrale aanpak bij het vergroten van de 'data analytics' capaciteiten valt de kwaliteit van de besluitvorming op alle niveaus in de organisatie te verbeteren.

Predictive maintenance

Dit is allemaal niet in een dag geregeld. Ook hier geldt weer dat het verstandig is om met een goed gekozen pilotproject te beginnen: projecten die met beperkte investeringen en inspanningen toch tot belangrijke opbrengsten kunnen leiden. In dit verband wil ik in deze blog graag één toepassing van 'data analytics' eruit lichten: predictive maintenance.  Met predictive maintenance wordt de planning van onderhoud - net als de aanbevelingen van Amazon - niet langer gebaseerd op vaste voorschriften, ervaring of intuïtie. In plaats daarvan, of in aanvulling daarop, voorspelt een algoritme wanneer de kans op een storing of defect groter wordt dan een vooraf gekozen grens, en dus wanneer onderhoud nodig is.

De superieure manier van onderhoud

Wij zijn in ieder geval overtuigd van de potentie van predictive maintenance. "Geef mij uw data, en ik verbeter uw onderhoudsproces", claimt Ruud Wetzels, een van de datavirtuoso's in ons team bij PwC. Om die reden zijn we dan ook een strategische samenwerking aangegaan met Mainnovation, het toonaangevende adviesbureau op het gebied van maintenance & asset management. Samen voeren we op dit moment een groot onderzoek uit onder bedrijven in Nederland, België en Duitsland naar hun activiteiten en verwachtingen rond predictive maintenance. De eerste uitkomsten van dit onderzoek zullen we presenteren op Maintenance NEXT 2017, dat plaatsvindt van 11 tot 13 april in Rotterdam. In mei zullen de onderzoeksresultaten tijdens een congres wereldkundig worden gemaakt.

Word een meester in data analytics

Klaar voor de transformatie

Op dit punt is een korte terugblik op z'n plaats. We hebben in onze blauwdruk voor digitaal succes nu vier stappen afgelegd. Het strategische doel en de roadmap daar naartoe zijn geformuleerd, er is ervaring opgedaan met het digitaliseren van processen over functie- en bedrijfsgrenzen heen, en de capaciteiten die nodig zijn om de digitale transformatie met succes te volbrengen te zijn opgebouwd, met speciale aandacht voor 'data analytics'. Nu is het tijd om de digitale transformatie werkelijk door te voeren in het hele bedrijf; dit is het thema van mijn volgende blog.

Deel 4 van een serie blogs met een stappenplan voor succes in de digitale toekomst van de maakindustrie. 

Contact

Michel Mulders
Partner
Tel: +31 (0)88 792 31 65
E-mailadres

Volg ons