Om de waarde van data uit te drukken, wordt vaak gebruik gemaakt van de uitdrukking: ‘data is de nieuwe olie’. Waar tien jaar geleden de grootste bedrijven ter wereld voornamelijk bestonden uit banken en oliebedrijven, worden deze posities hedendaags ingenomen door digitale platformen.
Data is de nieuwe brandstof
Tegenwoordig staan Apple, Alphabet, Microsoft, Amazon en Facebook bekend als de grootste bedrijven ter wereld. Deze digitale platformen richten zich niet op grondstoffen, maar op informatie en interacties. Het is dan ook niet gek dat data wordt gezien als ‘digitale olie’. Waren het eerst grondstoffen die zorgden voor groei en ontwikkeling, vormt nu data de nieuwe brandstof voor de informatiemaatschappij.
Maar wat zorgt nou voor de enorme waarde van data? Alleen de beschikbaarheid van grote hoeveelheden data is niet genoeg. Data wordt pas waardevol als het kan worden omgezet in relevante informatie. Door het verwerken, analyseren en inzetten van data kunnen bedrijven de waarde van data verhogen.
Waarde van data en het verwerken van data
Het ontwikkelen van tools die gegevens kunnen verwerken, is cruciaal in het proces om waarde te ontlenen uit data. Veel bedrijven hebben te maken met big data; datasets die zo omvangrijk zijn, dat het onmogelijk is om deze met reguliere databasemanagementsystemen te onderhouden. Volgens Gartner gaat het bij big data om een grotere hoeveelheid data, die sneller wordt geproduceerd en die wordt gekenmerkt door een grotere diversiteit. Big data bestaat naast gestructureerde data voor een groot deel uit ongestructureerde data, die niet in een traditionele database kunnen worden opgeslagen.
Digitale platformen zijn vaak gespecialiseerd in het ontwikkelen van tools om gegevens te verwerken. Zo ontwikkelt Amazon technische tools voor het opslaan van grote hoeveelheden data in de cloud en hebben werknemers van Google en Facebook meegeholpen aan het ontwikkelen van Cloudera. Deze cloud platformen maken het mogelijk om verschillende soorten data te verwerken en integreren.
Data analyseren
Digitale platformen genereren data over het gedrag van hun gebruikers. Door deze data te analyseren, zijn zij in staat om hun producten en dienstverlening te verbeteren, hun concurrentiepositie te versterken en nieuwe (technische) tools te ontwikkelen. Zo maakt Amazon gebruik van voorspellende analyses voor het optimaliseren van processen. Doormiddel van data-analyses worden voorspellingen gedaan over welke goederen besteld gaan worden. Hierdoor kan Amazon pakketjes naar distributiecentra opsturen voordat daadwerkelijk de bestellingen zijn geplaatst. Daarnaast richten digitale platformen zich op de volgende technologische ontwikkeling: kunstmatige intelligentie. Kunstmatige intelligentie wordt ingezet voor het herkennen van patronen in enorme databestanden. Digitale platformen beschikken over grote hoeveelheden data waardoor zij in staat zijn om computers in te zetten voor het uitvoeren van taken en het nemen van beslissingen. DIt zorg voor de hoge waarde van data. De bekendste voorbeelden van kunstmatige intelligentie zijn waarschijnlijk virtuele assistenten, zoals Siri, Google Now, Facebook M en Alexa.
Inzetten van data
Aan technologieën om grote hoeveelheden data te verwerken en analyseren is geen gebrek. De uitdaging zit voornamelijk in de aanpassingen die bedrijven moeten verrichten. Hoewel de veranderingen grotendeels IT-gerelateerd zijn, moet de rest van de organisatie eveneens grote aanpassingen ondergaan. Het is voor organisaties cruciaal dat de bedrijfscultuur is ingesteld op het inzetten van data en werknemers in staat zijn om data snel om te zetten in inzichten en het daadwerkelijk inzetten van deze inzichten om te voorzien in de behoeften van de organisatie.
Net als bij olie is het bij data niet gewoonweg een kwestie van opsporen en oppompen. Om daadwerkelijk waarde uit olie te ontlenen is raffineren minstens zo belangrijk. Het proces waarin waarde van data zichtbaar wordt, verschilt hier niet van. Data wordt pas waardevol door het verwerken, analyseren en inzetten ervan. De meeste bedrijven bezitten al over grote hoeveelheden data. Nu is het de uitdaging om deze data om te zetten in relevantie informatie.
