23 mei 2013 -
Steeds meer managers stellen zich niet langer de vraag welke data zij willen vastleggen, maar slaan simpelweg alles op. Hierdoor ontstaan enorme hoeveelheden ruwe data, waarmee business managers beter inzicht in hun business willen krijgen en veel geld hopen te verdienen. De vraag is alleen: hoe? Hoe maken we van al die data nu waardevolle informatie?
"Intelligente kaarten die bedrijfsinformatie visualiseren gaan hierbij de hoofdrol spelen," zegt Frits van der Schaaf, Directeur Business Development van Esri Nederland.
De hoeveelheid gegevens die bedrijven vastleggen, gaat zo langzamerhand het bevattingsvermogen te boven. Bestellingen van klanten, logistieke gegevens, logbestanden van productiemachines, klachten, aanvragen voor onderhoud, betalingshistorie van afnemers, het surfgedrag van mensen die de website van een bedrijf bezoeken. Het is maar een handvol voorbeelden van de gegevens die ondernemingen opslaan. De reden hiervoor is duidelijk: managers verwachten door slimme analyses van al die gegevens de omzet te kunnen vergroten, trends te ontdekken en de marges op verkopen verder te verbeteren.
Twee problemen
Bij dit soort projecten krijgen managers echter te maken met twee belangrijke problemen. De eerste is dat het veel rekenkracht en bovendien slimme software vereist om deze enorme hoeveelheden gegevens te analyseren. Met traditionele analytische tools duurt dit vaak uren of zelfs dagen. Dat is veel te lang om deze gegevens nuttig te kunnen gebruiken. Met de komst van een nieuwe generatie business intelligence-tools is dit probleem min of meer onder controle.
Een tweede punt dat opgelost moet worden, is minstens zo belangrijk: hoe kunnen de bedrijfsanalisten de resultaten van de analyse van al deze data zodanig presenteren dat ze er ook daadwerkelijk conclusies uit kunnen trekken en er besluiten door kunnen nemen?
"Een groot probleem van Big Data is dat het resultaat van een analyse veelal bestaat uit lange lijsten, grafieken en rapporten met gegevens," zegt Frits van der Schaaf, Directeur Business Development van Esri Nederland. Deze firma ontwikkelt zogeheten geografische informatiesystemen en tools die de gegevens overzichtelijk op een intelligente kaart tonen. Een kaart visualiseert dan in een oogopslag het resultaat van lange tabellen. Hiermee ontstaat ook een ruimtelijk inzicht over trends wat ook wel ‘location analytics’ wordt genoemd. "Managers hebben behoefte aan zogeheten ‘actionable results’. Zij moeten direct met het resultaat van een analyse aan de slag kunnen. Medewerkers moeten onmiddellijk de telefoon kunnen pakken om een klant te bellen, een marketingactie kunnen opzetten zodat zij direct kunnen anticiperen op de markt en op de behoeften van hun klanten. Met een rapport vol cijfers of adressen lukt dat niet, want dan is niet in één oogopslag duidelijk welke actie voor welke locatie het beste ondernomen kan worden. Maar met een kaart is dat wél mogelijk."
Intelligente kaarten
Een intelligente kaart maakt het mogelijk om op zeer intuïtieve wijze grote hoeveelheden gegevens te presenteren. "Aan vrijwel ieder gegeven dat bedrijven opslaan, zit ook een locatie-gebonden aspect. Een verkoop vindt plaats op een bepaalde locatie, een schademelding is gekoppeld aan bijvoorbeeld een woning, een adres, een plaats waar de aanrijding plaatsvond of het huis waar de gemelde ruitschade ontstond. Hierdoor kunnen we heel veel gegevens in een kaart presenteren. Intelligente kaarten kunnen bovendien opgebouwd worden uit zogeheten lagen, zoals overstromingsgebieden, stijging in onroerend goed -waarde of koopkracht in wijken, reistijden, of luchtfoto’s. In iedere laag kan een bepaald resultaat worden weergegeven. Door lagen toe te voegen of juist weg te laten, ontstaat een goed inzicht in onder andere de spreiding van inbraken, fraudegevallen over regio’s, personen, soorten verzekeringsproducten, en datum en tijdstip van melding. Maar ook ontstaat er zicht op schade per wijk na een storm, de veiligheid op straat of de verkopen gespreid over wijken, straten of woningtype. Door lagen weg te laten, kan een bepaalde relatie goed worden bekeken. Door lagen toe te voegen, ontstaat een volledig beeld van de situatie met ook geografische verbanden."
Bewust of onbewust speelt locatie bij veel processen en beslissingen in bedrijven een rol. Denk aan de vestiging van filialen of marketingcampagnes gericht op een specifieke doelgroep in bepaalde regio’s. Door bij het analyseren van verkoopgegevens en andere informatie uit bijvoorbeeld een CRM-systeem rekening te houden met de locatie haalt een bedrijf het maximale uit zijn data. Op basis van combinaties van informatie over verkooppunten, markten en consumenten - waarbij steeds de locatie centraal staat - kan een commerciële afdeling doelgerichte keuzes maken. Om zo bijvoorbeeld het aantal verkoopbezoeken in dezelfde regio te maximaliseren, om witte vlekken en dus kansen in de verkooprayons te identificeren, en om de reistijd en autokosten te minimaliseren.
Location analytics
"Location analytics is een verrijking van Business Intelligence door ook naar geografische trends te kijken. De kracht zit in het visualiseren van de resultaten op een intelligente kaart," licht Van der Schaaf toe. "Deze analyse van locatiegegevens zijn heel laagdrempelig beschikbaar binnen de omgeving die de bedrijfsanalist of manager gewend is: voor Excel zijn bijvoorbeeld speciale geografische plug-ins beschikbaar, hetzelfde geldt voor Cognos en binnenkort ook SAP.
Location analytics is geen vervanging van Business Intelligence (BI), maar een aanvulling. "De feitelijke analyse van alle ruwe data gebeurt met BI-tools. Door bij deze analyse ook locatiegegevens te betrekken, ontstaan uitstekende mogelijkheden om de resultaten van een analyse zodanig te presenteren dat managers direct conclusies kunnen trekken.
Met location analytics voegen we dus een heel belangrijk aspect aan Big Data toe: business managers kunnen niet alleen grote gegevensverzamelingen doorzoeken, maar kunnen ook direct met de resultaten van hun analyses aan de slag. Hiermee komt binnen handbereik hoe Big Data aan de torenhoge verwachtingen kan voldoen: meer omzet en betere marges mogelijk maken. "Location analytics is in mijn ogen dan ook een onmisbaar onderdeel van ieder Big Data-project," zegt Van der Schaaf.
