Hoe kun je analytics beter toepassen? En welke valkuilen zijn er? Tijdens de tweede workshop van Accenture rondom het thema artificial intelligence, in ICT Media’s Villa te Vught, gingen een kleine twintig aanwezigen met elkaar in gesprek over deze en andere vragen.

Innovaties om de zorg efficiënter en betaalbaarder te maken. Het inzetten van wearables om burgers aan te zetten tot gezond gedrag. Het gebruik van chatbots in een callcenter-omgeving. Een model om de betrouwbaarheid van duurzame energielevering nauwkeurig te voorspellen.

Als de voorstelronde aan het begin van de workshop íets duidelijk maakte, was het dat enorm veel verschillende organisaties op de een of andere manier bezig zijn met big-datamanagement en analytics. Hoe kun je als organisatie komen tot een insight-driven business die beslissingen door de gehele waardeketen heen zoveel mogelijk op basis van feiten neemt?

Tandpasta

Het analytics-vakgebied is volop in ontwikkeling, schetste managing director Martijn van der Meijden van Accenture Digital in zijn presentatie. “De belangrijkste reden dat organisaties met analytics aan de slag gaan, is dat ze hun winstgevendheid willen vergroten en de customer-experience willen verbeteren. Analytics kan een goed middel zijn om een brug te slaan tussen de klantbehoefte en activiteiten als R&D en marketing & sales.”

Van der Meijden gaf het voorbeeld van een bedrijf dat een nieuwe tandpasta in de markt wilde zetten met een door de R&D-afdeling uitgedokterde verbeterde chemische samenstelling. “Het nieuwe product werd uiteindelijk geen succes; de klant zat er simpelweg niet op te wachten.

Analytics had deze mismatch tussen R&D en de klantbehoefte kunnen voorkomen. Bijvoorbeeld door data uit customer service – zoals gegevens van de klantenservice en uitingen op sociale media – te analyseren en de uitkomsten terug te koppelen aan R&D. Zo bezien kan analytics leiden tot een betere match tussen productontwikkeling en wat de markt vraagt.”

Voorspellend onderhoud

Predictive maintenance is een andere toepassing van analytics, vervolgde Van der Meijden. “Gecombineerde meetgegevens over zaken als temperatuur, drukverschillen en slijtage stellen machinefabrikanten in staat om steeds nauwkeuriger te voorspellen wanneer een machine stuk gaat. Dat levert soms verrassende inzichten op.

Zo was er een bedrijf dat wereldwijd met twee serviceteams werkte: één team voor periodiek onderhoud volgens een vast schema, een ander team voor spoedreparaties. De aanname was: als we maar zorgen dat overal op tijd periodiek onderhoud wordt gepleegd, zal het aantal spoedreparaties verder afnemen.

Maar wat bleek? Soms was er net onderhoud gepleegd, maar was er al na een paar weken tóch alweer een spoedreparatie nodig. Uit analyse van de data bleek wat er aan de hand was: doordat de monteur een bepaald zwak onderdeel preventief verving, bleek opeens een ánder onderdeel het zwakke punt in de installatie te zijn geworden. Dit soort inzichten zou zonder analytics niet snel aan het licht zijn gekomen.”

Think big, start small

Uiteindelijk draait de hele cyclus om het komen van een kans, via data, tot een inzicht, een advies en uitkomsten, schetste Van der Meijden. “Wij zeggen altijd: think big, start small. Je kunt wel beginnen met een data lake, maar als je niet weet waar je naar op zoek bent heb je daar niet veel aan. Bepaal de scope en begin met kleinschalige proof of concepts die laat zien wat analytics kan opleveren. Ga na welke data je precies nodig hebt en ga na welke capabilities – zowel in termen van technologie als mensen – je binnen je organisatie nodig hebt om die data te vertalen naar werkbare uitkomsten. Denk ook na over je data-supply chain: hoe ga je die op gang brengen?”

Real time of niet?

Datakwaliteit is bij dit alles uiteraard een belangrijk aandachtspunt, vertelde Van der Meijden. “Data moet betrouwbaar zijn, het moet duidelijk zijn waar deze vandaan komt, en data moet snel beschikbaar zijn.” Veel organisaties willen alles in real time meten, aldus Van der Meijden. “Maar vaak is in real time meten alleen nodig voor twee à drie cruciale datatypen; voor andere data kun je goed toe met een lagere meetfrequentie. Maak een bewuste keuze voor real time of niet.”

‘Denk na over je data-supply chain: hoe ga je die op gang brengen?’

Vergeet verder vooral het draagvlak binnen de organisatie niet, benadrukte Van der Meijden tot besluit. “Minstens zo belangrijk als een goede technische basis is change management. Laat zien wat analytics oplevert door successen actief uit te dragen; anders loop je het risico dat het blijft bij kleinschalige initiatieven.”

Koffiemachines

Het tweede deel van de workshop stond in het teken van de praktijk. Tom Welgemoed, binnen Accenture specialist op het gebied van datavisualisatie, vertelde hoe een fabrikant van koffiemachines meer inzicht wilde hebben in de staat van zijn machines. “De data maakte allereerst inzichtelijk dat het bedrijf misschien wel inzette op het verkeerde product: de sales-mensen probeerden vooral een van de duurdere modellen te verkopen, maar juist dit type bleek relatief vaak stuk te gaan – met hoge onderhoudskosten tot gevolg.

Een ander inzicht vloeide voort uit een specifieke machine die heel vaak stuk ging. Wat was daar aan de hand? Bij navraag bleek deze machine door een relatief klein bedrijf te zijn geschonken aan een ziekenhuis, met een veel intensiever gebruik tot gevolg.” De link met de business is kortom erg belangrijk, stelde Welgemoed. “Als je niet weet wat er precies gebeurt, zegt data niet zoveel. De context is belangrijk voor een juiste interpretatie.”

Design thinking

De meerwaarde van analytics staat of valt met de kwaliteit van het initiële idee. De middag werd daarom afgesloten met een korte workshop op het gebied van design thinking: een flexibele, iteratieve ontwerpmethode waarbij voortdurende feedback loops zorgen voor een optimale oplossing.

Onder leiding van analytics-consultant Jennifer van den Berg gingen de deelnemers in tweetallen aan de slag. Eerst formuleerden ze een probleemstelling, waarna een ander tweetal in korte tijd een mogelijke oplossing voor het geschetste probleem mocht bedenken. Een volgend tweetal ging gaten schieten in de bedachte oplossing, waarna het laatste tweetal op basis van alle input kwam tot een definitieve, optimaal verbeterde oplossing. Een uitstekende manier om de deelnemers zélf te laten ervaren hoe je snel tot een sterke businesscase komt.

‘De meerwaarde van analytics staat of valt met de kwaliteit van het initiële idee’

Arnoud van Gemeren is hoofdredacteur van CIO Magazine, Boardroom IT en voormalig hoofdredacteur van TITM (Tijdschrift IT Management) en Outsource Magazine. Hij heeft een lange staat van dienst in de Nederlandse IT-mediawereld. Na een start bij een redactiebureau, was hij als hoofdredacteur van 1996 tot 2001 bij uitgeverij Array Publications verantwoordelijk voor diverse IT-vakbladen. In 2001 sloot hij zich aan bij een adviesbureau op het gebied van marketingcommunicatie, Beatrijs Media Group. Vanuit dit bureau bleef hij als hoofdredacteur actief, onder meer voor Sdu Uitgevers.

REAGEREN

Plaats je reactie
Je naam