Data-analyse = creativiteit

De digitalisering vermorzelt elke creativiteit. Alles wordt geautomatiseerd en door het gebruik van data en kunstmatige intelligentie hoeft straks niemand meer na te denken bij zijn werkzaamheden, zo beweren doemdenkers. Het tegendeel is waar: een relatief nieuw beroep als data-analist vraagt vooral om creatief denken en combineren.

André Mikkers – PwC-expert op het gebied van data-analyse

Tijdens presentaties laat ik vaak drie keer twee plaatjes zien: de Nachtwacht naast een groep mensen, een krantenartikel naast een gedicht en de Venus van Milo naast een vrouw in badpak. Vervolgens vraag ik waarom jaarlijks miljoenen mensen naar het Rijksmuseum gaan om het schilderij van Rembrandt te aanschouwen, maar een plaatje met ook een groep mensen veel minder interessant vinden. En waarom zijn mensen eerder geraakt door een gedicht dan door een bericht in de krant? Iedereen vindt de Venus van Milo het voorbeeld van ultieme schoonheid, maar over een vrouw in badpak verschillen snel de meningen.

Data-analyse = creativiteit

Buiten de gebaande paden denken

Vanwaar deze verschillen? Het heeft allemaal met creativiteit te maken. Een robot zal niet zo snel een onderscheid tussen de plaatjes zien, maar wij mensen herkennen het creatieve proces. Dat bewustzijn bepaalt welke werkzaamheden ook straks door mensen worden gedaan. Robots en kunstmatige-intelligentiesystemen kunnen nu eenmaal niet buiten de gebaande paden denken en gelukkig blijft dat bij heel veel processen nog nodig. Zoals bij data-analyse.

De mogelijkheden van big data

De term big data zoemt momenteel door veel bestuurskamers. Maar voor velen is nog onduidelijk wat de mogelijkheden van big data zijn en wat die kunnen betekenen voor bedrijven en hun verdienmodellen. Grofweg kun je zeggen dat van alle big data twintig procent ‘gestructureerd’ is en de overige tachtig procent ‘ongestructureerd’.

Gedrag op sociale media

Het verschil is dat gestructureerde data keurig kan worden ingevoerd in een digitale omgeving. Dan gaat het bijvoorbeeld om een telefoonnummer, je naam, je leeftijd en de antwoorden op vragen. Op ongestructureerde data heb je zelf wat minder invloed. Het gaat dan over gegevens die iets zeggen over het gebruik van je mobiele telefoon of je navigatie-apparatuur. Maar ook over je gedrag op sociale media of het gebruik van je ov-chipcard.

Data slim met elkaar combineren

Al die data lijken op het eerste gezicht een gordiaanse knoop, maar door gegevens slim met elkaar te combineren kun je tot opmerkelijke conclusies komen. Door bijvoorbeeld de inbraken die bekend zijn te combineren met bewegingen van mobiele telefoons en kentekenregistraties kun je min of meer voorspellen waar de komende tijd inbraken plaatsvinden. Inbrekers werken meestal gebied na gebied af, dus daarin kun je een patroon vinden.

Een data-analist lijkt op een kunstenaar

In potentie herbergt big data talloze geheimen, maar je moet wel weten hoe je ze eruit haalt. En daarvoor is dus creativiteit nodig. Een data-analist lijkt veel meer op een kunstenaar dan op een wetenschapper. KPI’s zijn niet aan hem besteed en als hij met zijn werk begint, staat de uitkomst meestal niet vast. De inzet van big data vraagt ook om durf. Vaak concentreren bedrijven zich vooral op hun eigen data. Maar het is juist de kunst de eigen data met externe bronnen te combineren en zo verbanden te ontdekken. Durf daarbij buiten de bestaande kaders te denken en kijk met een open blik naar de data.

Creatief talent uit andere sectoren

Bedrijven hebben daarvoor niet alleen analisten, datamanagers en ICT’ers nodig. Trek ook creatief talent uit andere sectoren aan, zoals psychologen of ontwerpers. Zij zijn in staat om met een onbevangen blik naar data te kijken. Ik verwacht dat er op termijn een nieuw beroep ontstaat: een soort architect van big data. Een creatieve geest met een visie die weet welke mogelijkheden big data biedt en die analisten kan aansturen.

Contact

André Mikkers
Partner
Tel: +31 (0)88 792 63 48
E-mailadres

Volg ons