Big Data krijgt langzaam voet aan de grond in Nederland

Een derde van de ondervraagden is al ruim twee jaar bezig en de helft is hier afgelopen jaar ook mee aan de slag gegaan. Hierbij is het voor velen vanzelfsprekend dat dit soort projecten een intensieve samenwerking tussen de business en de IT-medewerkers vraagt, omdat enerzijds business-informatie wordt gezocht in verzamelde data en anderzijds dat hier best complexe techniek aan ten grondslag ligt. Het onderzoek laat tevens zien dat in veel Nederlandse organisaties nog niet voldoende kennis aanwezig is om Big Data-projecten succesvol uit te kunnen voeren.

EMC ondervroeg 102 Nederlandse zakelijke beslissers op het gebied van Marketing, HR en algemeen business management met als doel inzicht te krijgen in hun kennis op het gebied van Big Data. Met achterliggend vragen over data governance, de toepassing van data lakes en de ontwikkeling van informatie-analysekennis. Ook werd geïnformeerd naar de samenwerking tussen de business en de IT-afdelingen in deze toch vaak gemeenschappelijk opgezette projecten. 

Hans Timmerman, CTO van EMC Nederland: “Data is de olie van de 21ste eeuw. Het slim vergaren van de juiste data en daar vervolgens kennis uit halen, maakt dat je je positief van je concurrent kunt onderscheiden. Bedrijven die daadkrachtig hun hele keten digitaliseren, real time engagement met hun klant realiseren en slim data vergaren en gebruiken, blijken in staat de orde hevig te verstoren. De basis van hun succes is echter wel de inzet van vaak ingewikkelde techniek zoals Big Data, Data Lakes en informatieanalyse. Hoewel steeds meer bedrijven inzien dat zij deze richting op moeten, is er nog heel veel winst te behalen op dit gebied.” 

Twee derde van de ondervraagden geeft aan dat de business en de IT-afdeling samen optrekken bij de start en uitvoering van Big Data-projecten. In 27% van de gevallen is de IT-afdeling de aanjager, in slechts 9% is de business zelf de initiator. In een derde van de gevallen zorgen de informatiespecialisten dat de vereiste software wordt aangeschaft, maar in een vergelijkbaar deel van de gevallen zoekt de business zijn eigen gewenste software. Uit ruim 90% van de antwoorden blijkt dat de samenwerking tussen business en IT bij dit soort projecten goed tot zeer goed is. 

Op het gebied van kennisniveau zijn er op alle fronten nog aardig wat vraagtekens. Ongeveer de helft van de ondervraagden weet niet of zij of de rest van de organisatie (al) de juiste kennis en kunde in huis hebben om deze projecten succesvol uit te voeren. Het is een nieuwe techniek en vaak weet men niet waar te beginnen. Een derde van de ondervraagden zegt dat de techniek en de gewenste data intussen voorhanden zijn, maar dat men zeker nog veel moet experimenteren en projecten moet uitvoeren om de kennis en kunde op dit gebied op het gewenste niveau te krijgen. 

“Om effectief met data-analyse aan de slag te gaan, zijn twee zaken nodig”, aldus Timmerman. “Allereerst moet men weten welke data men heeft om te onderzoeken. Dit klinkt triviaal, maar weten wat je data is, welke kwaliteit het heeft, wat de bron was en wie de eigenaar daarvan is, blijkt nog best lastig. Goede data governance is daarom voor vele organisaties nog best een uitdaging. Ten tweede moet men de data die men wil onderzoeken beschikbaar maken in wat men tegenwoordig een Business Data Lake noemt. Een data-opslagomgeving waar men werkelijk alle (soorten) data beschikbaar kan stellen die voor de data-analyse nodig is. Dit kan gestructureerde data uit enterprise applicaties zijn, maar ook ongestructureerde data uit allerlei mogelijke bronnen, van e-mail tot en met twitterberichten, van marketingdata tot en met sociale media. Het begrip data lake is bij de meeste ondervraagden nog onbekend of op zijn minst onduidelijk. Hier ligt een taak voor de IT-afdeling deze kennis te vergroten.” 

Van de ondervraagden is de meerderheid ervan overtuigd dat de business hier zijn stempel op zal moeten drukken. Ruim de meerderheid geeft aan dat men juist veel externe data wil gebruiken die bijvoorbeeld wordt verzameld uit sociale media of via apps die klanten gebruiken. De kennis en beschikbaarheid van deskundigen op dit gebied noemt men nog onder de maat. Data scientists, data-analisten en business intelligence-deskundigheid zijn vakgebieden waar nog veel vraag zal blijven de komende jaren. Hoewel dat ruim de helft van de ondervraagden niet tegenhoudt zichzelf actief in deze vakgebieden te ontwikkelen. 

“Steeds meer organisaties in Nederland zijn echt serieus aan het werk met big data-analyse, dat blijkt ook weer uit dit onderzoek”, vervolgt Timmerman. “Ook is 55 procent van de ondervraagden van mening dat data-analyse niet per se het domein van IT is en velen zijn zelf al actief met het analyseren van data. Deze trend maakt dat het effectief inrichten van een Business Data Lake niet alleen steeds interessanter wordt, maar voor menig onderneming ook een vereiste is om de grote hoeveelheid data die beschikbaar is te kunnen beheren en analyseren. Studenten en mensen die al werken in de ICT en hierop inspringen, kunnen ongetwijfeld een goede en interessante baan tegemoet zien.” 

Andere opmerkelijke resultaten uit dit onderzoek zijn:

– 9 procent van de respondenten geeft aan dat zij nooit contact heeft met medewerkers van hun IT-afdeling en/of het IT-management. Dat is toch bijna één op de tien ondervraagden.

– 15 procent van de respondenten denkt dat er niet meer data, dan reeds bij hen bekend, binnen het bedrijf aanwezig is die kan helpen bij het nemen van (betere) zakelijke beslissingen of oplossen van problemen. Daarmee diskwalificeren zij bijvoorbeeld data uit sociale media, afkomstig van sensoren of van derde partijen zoals klanten en partners. 

 

– 4 toepassingsgebieden van Big Data & Analytics

– Big Data & Analytics: What’s in it for you?
– 5 randvoorwaarden voor effectieve en efficiënte Analytics

– Toolselectie big data & analytics – Geen one size fits all oplossing

– 10 tips om te beginnen met Big Data & Analytics

– Beter plannen met Big Data!

– Managementinformatie: Is het bedrijfsleven klaar voor de ‘selfie BI-scientist’?

– In 5 stappen naar SMART Big Data Analytics
– Hoe realiseer je een snellere maandafsluiting met Data Analyse?

– Next level in big data analyse bij Achmea

– Datamining volgens Diana Horsmeier (Menzis): Fraudebestrijding in het declaratieproces

– Network intelligence door kruisbestuiving bij Mediq Apotheken

– Sturing bij Rituals: ‘Onderbuikgevoel niet elimineren, wel voeden met kennis’