Managed hosting door True
Deze opinie is van een externe deskundige. De inhoud vertegenwoordigt dus niet noodzakelijk het gedachtegoed van de redactie.

Lezers lezen: Term big data verkeerd gekozen

 

Jan-Willem Lankhaar, lezer van Computable, geeft op persoonlijke titel zijn mening over 'Big data at work', van Thomas Davenport, hoogleraar Information Technology and Management. Wie snel op de hoogte wil zijn en inzicht wil krijgen in de relevante (organisatorische) factoren die bij big data een rol spelen, is bij Davenport aan het goede adres. Wie een boek zoekt met richtlijnen die direct toepasbaar zijn, zal na het lezen minder tevreden zijn.

Jan-Willem Lankhaar, data scientist bij CGI

Als je nooit van mening bent veranderd, heb je zelden iets geleerd, moet Thomas Davenport gedacht hebben. Schreef hij in het voorwoord van Predictive analytics van Eric Siegel dat in 2013 verscheen nog dat Siegel gelukkig niet toegeeft aan de verleidingen van de big-databeweging, een jaar later publiceert hij zelf Big data at work, een boek waarin big data centraal staat. Hij heeft dus wat uit te leggen. Pas na onderzoek is Davenport, hoogleraar Information Technology and Management, erachter gekomen dat big data een wezenlijk nieuw fenomeen is. Niettemin roept hij de lezer op kritisch te blijven. Zelf is hij onder andere kritisch over de term big data, die verkeerd gekozen is omdat de uitdaging niet in het volume van data zit maar in het ontbreken van structuur.

Big data at work, een publicatie van Harvard Business School Publishing, is bedoeld als niet-technische inleiding op het thema big data, met een losse conversationele stijl. Davenport illustreert veel met voorbeelden uit de praktijk. Dat maakt het boek enerzijds aantrekkelijk en makkelijk te lezen, maar het noemen van veel namen en merken heeft wel het nadeel dat het boek snel gedateerd zal zijn. Het hoofdstuk over big-datatechnologie is geschreven samen met Jille Dyché (SAS).

De kracht van het boek zit hem in de niet-technische insteek. Davenport concentreert zich vooral op de organisatorische kant van big data en de kansen die het biedt. Na het beschrijven van de kansen in de verschillende sectoren (waarbij hij de publieke sector geheel buiten beschouwing laat) behandelt hij scenario’s voor het ontwikkelen van een big-datastrategie. In een volgend hoofdstuk gaat hij in op de menselijke kant. Bedrijven moeten niet alleen data scientists (waarover hij een spraakmakend artikel schreef) aantrekken maar big data vraagt ook van managers andere vaardigheden.

Het boek behandelt veel thema’s, maar mist daardoor diepgang. Het is jammer dat Davenport bepaalde onderwerpen niet behandelt of niet verder uitdiept. Zo schrijft hij dat governance van big-dataoplossingen erg belangrijk is en nog verder moet worden ontwikkeld, maar hij doet geen enkele poging om daartoe een aanzet te doen. Het hoofdstuk over techniek (dat meer weg heeft van een whitepaper van SAS) is een misser. De input van Dyché is kennelijk niet voldoende geweest om enkele uitglijders te vermijden.

Een thema dat schittert door afwezigheid in het boek is privacy en big data. Waar zelfs de Amerikaanse overheid inmiddels maatregelen neemt om het in bulk verzamelen van data door de NSA aan banden te leggen, leeft Davenport kennelijk nog in een wereld met enkel kansen en geen grenzen. Juist in een boek over de organisatorische en menselijke kant van big data had dit onderwerp zeker aan de orde moeten komen.

Wie snel op de hoogte wil zijn en inzicht wil krijgen in de relevante (organisatorische) factoren die bij big data een rol spelen, is bij Davenport aan het goede adres. Wie een boek zoekt met richtlijnen die direct toepasbaar zijn, zal na het lezen minder tevreden zijn.

Over de auteur

Thomas Davenport, hoogleraar Information Technology and Management en verbonden aan de MIT Center for Digital Business, is expert op het gebied van management en analytics. Hij heeft meer dan vijftien boeken op zijn naam staan en levert bijdragen aan bladen als Harvard Business Review. Daarnaast treedt hij op als adviseur voor Deloitte en eerder voor Accenture en McKinsey.

Big data at work: dispelling the myths, uncovering the opportunities, Harvard Business School Publishing Corporation, 2014 (ISBN: 9781422168165)

Dit artikel is afkomstig van Computable.nl (https://www.computable.nl/artikel/5086057). © Jaarbeurs IT Media.

?


Lees meer over



Lees ook


 

Reacties

Wie een goed boek wil lezen over de te volgen strategie en ook nog wat achtergrondinformatie wil hebben kan beter terecht bij de recente publicatie 'Think Big' van Nederlander Mark van Rijmenam. Verder blijft het wel een beetje opmerkelijk dat een hoogleraar een boek weet te vullen - en daarbij ook nog een deel van de materie overslaat zoals Jan-Willem Lankhaar terecht opmerkt - met informatie die de afgelopen twee jaar breed beschikbaar was. Daar hoef je niets (wetenschappelijk) aan te onderzoeken. Lees alle publicaties gewoon mee, trek je conclusies en vat het samen. In dit boek lees ik daarom ook niets nieuws ten opzichte van wat we bijvoorbeeld vanuit ons programma Almere DataCapital al vanaf 2011 verkondigen. En dat big data niet alleen veel data is...., tja die term draagt het nu eenmaal en daarom hebben we nu ook zo veel definities.

Vacatures

Stuur door

Stuur dit artikel door

Je naam ontbreekt
Je e-mailadres ontbreekt
De naam van de ontvanger ontbreekt
Het e-mailadres van de ontvanger ontbreekt

×
×