Het lijken gouden tijden voor big data-analisten. Data is overal en wie conclusies en voorspellingen kan destilleren uit die databerg is in potentie goud waard. Toch zullen big data-analyses niet alleen voorbehouden blijven aan de echte specialisten.
Big data neemt steeds vaker een leidende rol in binnen organisaties. Het blijft bovendien niet voorbehouden aan een afdeling, maar raakt de kern van het hele bedrijf. Daarom is het belangrijk dat niet alleen de specialisten hiermee uit de voeten kunnen, maar dat het hele personeelsbestand met die data overweg kan.
Die bewering stoelt op cijfers. Volgens een onderzoek van Wakefield Research vindt 86 procent van de beslissers dat alle medewerkers van een bedrijf op termijn met big data overweg moeten kunnen. Kortom: iedereen moet min of meer een ‘data geek’ worden.
Beslissers vinden dat niet voor niets. Het is momenteel namelijk niet zo best gesteld met de intelligente toepassing van data. In vijf jaar tijd is het percentage medewerkers dat toegang heeft tot bedrijfsdata en op basis daarvan beslissingen moet nemen gestegen van 33 naar 50 procent. Toch vindt een op de vier leidinggevenden dat het bedrijf eigenlijk niet de capaciteit heeft om daadwerkelijk zinnige analyses los te laten op hun data.
De oplossing
Datavisualisatie zou een oplossing kunnen zijn. Door big data eenvoudig inzichtelijk te maken, wordt het toegankelijker voor een grotere groep medewerkers. 31 procent van de beslissers heeft echter geen tools voor datavisualisatie in hun huidige bedrijfsvoering en zijn dat ook niet van plan binnenkort toe te voegen. Dat is een teken dat zij hun data vooral verzamelen en opslaan en niet gebruiken in hun beslissingsproces. Het onderzoek bevestigt dat: 61 procent van de beslissers geeft toe dat ze hun data nog onvoldoende benutten.
Datavisualisatie kan veel tijd besparen, zo bevestigt het onderzoek. Zij die wel hun data visualiseren zouden namelijk zonder deze techniek gemiddeld negen uur langer doen over het inzichtelijk maken van dezelfde patronen, trends en correlaties.
De noodzaak voor datavisualisatie lijkt onafwendbaar. Alleen op die manier wordt big data inzichtelijk en behapbaar voor een grotere groep dan alleen afgestudeerde data-analisten. En dat is hard nodig, want nu bedrijven steeds afhankelijker worden van waardevolle inzichten en voorspellingen uit big data, moet iedereen ermee overweg kunnen.
Wat een onzin wordt hier geschreven, verschillende onderzoeken tonen aan dat het gebruik van data zonder daarvan de oorsprong en waarde te kennen ongeveer even gevaarlijk is als een kettingzaag in de handen van een kind. Inzichten en voorspellingen verkregen uit dubieuze dataverzamelingen worden dus steeds meer een abstracte bezigheid die even ver van de waarheid af zit als Piet Paulusma van een goede weersverwachting. Feit dat één op de vier leidinggevende weinig zinnigs heeft te zeggen toont aan dat een kwart gewoon geen idee heeft waar ze mee bezig zijn. Het lachwekkende is dan ook dat de belissers verwachten dat anderen kunnen waar ze zelf in falen, de lamme leidt weer eens de blinde. Dit ‘fuck-the-facts’ beleid zie je dan ook regelmatig terugkomen in de krant, feiten weerspreken de prognoses.
“Wie het kleine niet leert, doet het grote al snel verkeerd….”
Eerder onderzoek toonde aan dat 80% van de CEO’s de cijfers niet vertrouwd, alle prognoses zijn te ver van de werkelijke financiële resultaten los gekoppeld. Daarmee komt de vraag naar voren of een discipline als BI werkelijk wat bijdraagt aan het resultaat van de organisatie als deze net als Piet Paulusma met even ongeloofwaardige voorspellingen komt. Ander onderzoek toont aan dat 76% van allefraude intern gerelateerd is, de motivatie voor ‘fixing-the-numbers’ is divers maar hoog scoort hier het behalen van bonussen (83%) en dat indiceert aardig op welk niveau het gedaan wordt. Visualisatie van de cijfers op basis van onjuiste rapportages zorgt ervoor dat alle lichten op groen staan terwijl de resultaten met rood geschreven worden, wat wordt er dus precies van wie verlangd?
@Ewout Dekkinga:
CEOs en andere managers vergelijken met Piet Paulusma is een belediging voor Paulusma, die in ieder geval enige inhoudelijke kennis heeft: “Zijn eerste aanraking met de meteorologie ontleent hij aan een cursus van de Teleac […] Daarnaast heeft Paulusma veel zelfstudie gedaan en zeven jaar lang begeleiding op wetenschappelijk niveau gehad.” (Wikipedia)
Wat je ook kunt zeggen van het artikel, de voor de hand liggende conclusie dat de beste gereedschappen voor het analyseren en visualiseren van gegevens door SAP geleverd worden staat er niet. De meeste managers zullen genoeg hebben aan Excel, waarmee ze ook al projectplanningen maken, budgetten bijhouden en use cases documenteren.
“There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics.” – Benjamin Disraeli
Simpele vraag: wanneer is “data” “big data” waar zit het omslagpunt?
Dat data verzameld wordt en niet gebruikt is toch niet nieuw, 30 jaar geleden was dat ook zo.
Lees ik dit soort “onderzoek” dan wordt ik kriegel, de markt is overstroomd met onderzoekburo’s die na betaling het gewenste resultaat leveren, verpakt im mooie gevisualiseerde plaatjes. Ik ben het met Nico een waar het Disraeli betreft.
Darell Huff heeft in 1954 het boek geschreven “how to lie with statistics” na 60 jaar nog steeds aktueel.
Dit artikel staat onder “opinie” maar ik zie het meer als advertorial.
Wat Ewout zegt klopt als een bus.
Te veel getuur naar de cijfertjes doet al snel vergeten dat we met mensen te maken hebben.
Je kunt data volumes ook toespitsen op doelgroep. Hier voor Brabant:
100% dun eeele zut
40-60% zoone bietje helluf
0-10% eg kai wainig
“Dit lijkt onafwendbaar. Alleen op die manier wordt big data inzichtelijk en behapbaar voor een grotere groep dan alleen afgestudeerde data-analisten.”