Het nut van Big Data voor innovatie
Door middel van Big Data kan innovatie worden gerealiseerd. Tegenwoordig kan er door middel van technologie steeds meer en gedetailleerde informatie worden verzameld en geanalyseerd. Wanneer deze informatie wordt gecombineerd kunnen organisaties een steeds beter beeld krijgen van onder andere hun klanten, producten en concurrentie. Het nut van data verzameling kan worden verhoogd door deze strategisch in te zetten, waardoor er een (concurrentie)voordeel wordt gecreëerd.
Fases in implementatie van Big Data
Er zijn verschillende niveaus die een organisatie kan bereiken als het gaat om het gebruiken van data voor innovatie.
- Het verzamelen van informatie
Op het eerste niveau wordt er alleen informatie verzameld maar er wordt verder niets mee gedaan. Momenteel is dit bij veel organisaties het geval.
- Het verzamelen van kennis.
De kennis kan gebruikt worden om problemen op te lossen. We definieren kennis als de interpretatie van informatie. Vervolgens kan deze kennis gebruikt worden voor het verbeteren van processen en het verhogen van de kennis van medewerkers. Omdat de kennis vaak snel veroudert, is het belangrijk dat de data steeds opnieuw wordt bekeken.
- Strategisch inzetten van kennis
Als laatste kan de data en daaruit voortvloeiende kennis worden gebruikt worden om een concurrentievoordeel te behalen en ook dienen als inspiratie voor innovatie. Het herkennen van nieuwe kansen doordat data dit bloot legt.
Datamining
Als er teveel informatie is kan dat verwarrend werken. Daarom is het belangrijk dat de organisatie van tevoren bedenkt welke informatie verzameld moet worden en welke verbanden er mee moeten worden aangetoond. Wanneer duidelijk is welke doelen er zijn kan de data verzameld worden. Dit wordt datamining genoemd. Daarbij kan gebruik worden gemaakt van classificatie, regressie (voorspellen van data in de toekomst), deviatie (het ontdekken van afwijkingen zoals fraude), clustering (zoeken in informatie), associatie regels (associatie tussen producten beschrijven) en sequentiële patronen (voorspellen van dingen).
Gebruiken van big data voor verbetering
Het is belangrijk dat de datamining niet wordt gezien als eenmalig maar als een continu proces van het verzamelen en analyseren van de informatie. Er moeten beslissingen worden gemaakt op basis van de informatie. Het is belangrijk dat de mensen in de organisatie opgeleid zijn op de gebieden van zowel ICT als statistiek. De methode van het opslaan van de data hangt samen met hoe snel de data opgevraagd moeten kunnen worden. Er zijn verschillende vormen van dataopslag zoals Relationele Database managementsystemen, Network Attached Storage, Storage Area Network, Datawarehouses en Business Intelligence.
Big Data, innovatie en concurrentievoordeel
Het is belangrijk om kleinschalig en schaalbaar te beginnen met data analyse maar daarna kan het uitgebreid worden zodat er steeds meer kennis ontstaat van de markt die gebruikt kan worden bij onverwachte situaties. Dit heeft veel weg van de lean startup methode; zijn de resultaten gewenst? Dan wordt daar mee door gegaan. De organisatie moet steeds opnieuw leren van de verzamelde data en die gebruiken om erachter te komen wat klanten willen en wat de positie is ten opzichte van de concurrentie. Data onthult veel inzichten over de markt en concurrenten.