Deze website maakt gebruik van cookies. Voor meer informatie over de cookies waarvan deze website gebruik maakt klik hier.
Door verder op deze website te surfen geeft u de toestemming aan Minoc Media Services om cookies te gebruiken. verder gaan
 

Big data in 2017: deze 6 trends zijn er om te blijven

Karen Gijsbrechts

 
Van de hybride datascientist tot de datademocratie: ontdek hier zes trends die een grote rol zullen spelen bij de ontwikkeling van big data in 2017.

 

Weer een jaar voorbij waarin big data de wereld mee heeft vormgegeven. Denk maar aan de Amerikaanse verkiezingen die aantoonden dat data het niet altijd bij het rechte eind heeft, of het zogenaamde Snooper’s Charter dat telecomproviders verplichtte om willekeurige persoonsgegevens bij te houden, maar onlangs van tafel werd geveegd. Wat kunnen we in het komende jaar verwachten wat betreft de trends in de big data-wereld? Deze zes kan je al in je agenda schrijven.

 

De toekomstige datascientist wordt een hybride ras, gesteund door de ‘citizen data scientist’.

1. De hybride datascientist

Er wordt al langer gepreekt dat er een nijpend tekort dreigt aan datascientists. Er zijn te weinig potentiële werknemers die over de nodige vaardigheden beschikken om de rol op zich te nemen, en bovendien wordt de waslijst aan vereiste skills steeds langer. Niet alleen moeten datascientists thuis zijn in analytics en dataverwerking, maar verdiepen ze zich best ook in de zakelijke kant van het geheel. Ze moeten begrijpen hoe de cijfers kunnen leiden tot een competitief voordeel, wat ervoor zorgt dat je louter met een diploma in de wiskunde in 2017 niet ver meer komt. Op die manier wordt de toekomstige datascientist een hybride ras, gesteund door de ‘citizen data scientist’, de doorsnee werknemer die met handige analyticstools ook zijn weg vindt in data.

2. Embedded analytics

In 2017 zien we de voortzettende opmars van embedded analytics. De aparte analytics-platformen worden afgewisseld met tools die geïntegreerd zijn in gebruiksvriendelijke business-applicaties. Zo wordt het makkelijker en sneller om data te verwerken, en kunnen de daaruit volgende inzichten meteen bij de juiste persoon in de organisatie terechtkomen. Omdat de rapporten niet bij een externe partij of een afzonderlijk platform moeten worden opgevraagd, is er geen sprake van een onderbroken workflow of het vormen van silo’s. Embedded analytics zijn geen nieuwe technologie, maar winnen snel aan populariteit; volgens Gartner zegt 87 procent van app-dienstverleners in 2016 dat embedded analytics belangrijk zijn voor hun gebruikers en dat aantal wordt verwacht te stijgen.

 

Meer dan ooit is de consument zich bewust van de waarde van zijn informatie, wat ervoor zorgt dat we met z’n allen zorgvuldig omspringen met het delen daarvan.

3. Privacy

Wordt 2017 het jaar van de privacy? Enkele ontwikkelingen die dit jaar spelen, zoals de GDPR en de ePrivacy-wet, zullen ervoor zorgen dat het verzamelen van data – en dus de verwerking ervan – een heleboel caveats krijgt: privacy speelt immers niet goed samen met big data. Meer dan ooit is de consument zich bewust van de waarde van zijn informatie, wat ervoor zorgt dat we met z’n allen zorgvuldig omspringen met het delen daarvan. Die gegevens bewaren en gebruiken voor zakelijke doeleinden is dan ook een heikel punt. Daarom staan het goedkeuren van de gebruiker, de beveiliging van de verzamelde gegevens en diverse morele overwegingen het komende jaar centraal. Big data is een onmisbaar deel van succesvol ondernemen, maar de sector zal een evolutie moeten ondergaan, wil het gebruik blijven maken van persoonsgegevens.

4. Ongestructureerde data

Dankzij artificiële intelligentie krijgen we niet alleen toegang tot de data die we bewust verzamelen, maar ook tot de data die misschien al jaren ronddobbert in het bedrijf: documenten, video’s, nota’s, mails en vele andere bronnen die niet zijn opgeslagen in een databank. Het zijn gegevens die over het hoofd worden gekeken, maar vaak ook belangrijke informatie bevatten die het bedrijf vooruit kunnen helpen. Die soort ongestructureerde data was voorheen een kluwen die we niet konden ontwarren, omdat we nog niet over de juiste tools beschikten. Machine learning en andere tools maken dat wel mogelijk en zelfs betaalbaar.

 

Prescriptive analytics biedt advies over welke koers een bedrijf kan uitgaan om het doel voor ogen te bereiken

5. Prescriptive analytics

Predictive analytics maken meer en meer plaats voor hun kleine broertje, prescriptive analytics. Het verschil tussen beiden is eenvoudig, maar uitermate belangrijk: bij predictive wordt er gekeken wat zou kunnen gebeuren, prescriptive geeft aan wat er moet gebeuren en suggereert welke acties de beste uitkomst opleveren. Anders gezegd: prescriptive analytics biedt advies over welke koers een bedrijf kan uitgaan om het doel voor ogen te bereiken. Het is een waardevolle manier om big data in concrete kennis te veranderen, maar blijft vrij complex om te implementeren in het bedrijfsproces. IDC voorspelt echter dat de helft van alle analyticssoftware tegen 2020 prescriptive vaardigheden heeft geïntegreerd, wat van 2017 een springplank maakt.

6. Datademocratie

De tijden dat big data alleen toebehoorde aan de datascientist en zijn team, zijn lang voorbij; nu wordt er ingezet op de democratisering van data. Iedereen, van de chief data officer tot de gemiddelde werknemer, kan data gebruiken. Technologieën zoals dashboards en datavisualisatie vereenvoudigen het proces, waardoor analysewerk voor iedereen haalbaar wordt. Op het eerste zicht een goede zaak die ervoor zal zorgen dat elke werknemer beslissingen kan baseren op feiten en cijfers, maar niet iedereen is die mening toegedaan. Men vreest vooral voor security-risico’s; bij datademocratisering krijgt iedereen toegang tot mogelijk gevoelige gegevens, en ook de kans dat iemand die informatie gebruikt voor de foute doeleinden of op de foute manier kan dan stijgen. Een sterk beleid is nodig om zo’n gevaren af te wenden.

 

Reacties

comments powered by Disqus
 

RECENT NIEUWS