Een succesvol ondernemer biedt wat aan in ruil voor klantgegevens…

…dit vindt Werner Liebregts

Auteur: Werner Liebregts

In mijn vorige bijdrage beloofde ik om een aantal voorbeelden van positieve toepassingen van (big) data op een rijtje te zetten. Dit om tegenwicht te bieden aan de overwegend negatieve wijze waarop datagebruik de laatste tijd onder de aandacht komt. Echter, niet zelden worden data en moderne technologieën op een verantwoorde manier ingezet voor nieuwe waardecreatie.

Advertorial

Verantwoord Big Data gebruik

Laten we eerst eens bepalen wat verantwoord gebruik van data en data science technieken eigenlijk inhoudt. Het pionierswerk op dit vlak is verricht door het Responsible Data Science (RDS) consortium, een grote groep Nederlandse onderzoekers die actief zijn in verschillende disciplines. Enkele jaren geleden startten zij een samenwerkingsverband met aandacht voor de uitdagingen die het Tijdperk van Big Data met zich meebrengt.

Het consortium formuleerde de vier kernwaarden van responsible data science; rechtvaardigheid, nauwkeurigheid, vertrouwelijkheid en transparantie (in het Engels afgekort tot FACT). Oftewel, gebruik van data zónder vooringenomenheid, giswerk en de onthulling van persoonlijke geheimen, maar mét volledige openheid van zaken over de aanpak.

Wanneer ondernemers bovengenoemde principes in acht nemen tijdens hun data-activiteiten, spreek ik graag van responsible data entrepreneurship. Dit is ook wel te definiëren als het proces van nieuwe waardecreatie door verantwoord gebruik van data om een kans te benutten.

Verantwoordelijke data-ondernemers ontdekken, evalueren en benutten de kansen die de alomtegenwoordigheid van grote hoeveelheden data ons biedt om nieuwe producten en diensten te creëren, zonder daarbij de eerdergenoemde kernwaarden te schenden.

Fascinerende voorbeelden van Big Data toepassingen

Als gezegd riep ik in mijn vorige bijdrage op om positieve toepassingen van (big) data met me te delen. Sindsdien ontving ik een aantal fascinerende voorbeelden, waarvoor dank! Meer voorbeelden zijn overigens nog steeds van harte welkom. Hierbij een selectie:

  • Big Data for Small Babies: Dit is één van de vier projecten van het Applied Data Analytics in Medicine (ADAM) programma van het UMC Utrecht. In dit project worden allerlei data gecombineerd om infecties bij premature baby’s proactief te kunnen behandelen of zelfs te voorkomen. Voorspellende modellen maken o.a. gebruik van patiëntgegevens. Gebruik en uitwisseling hiervan is onderhevig aan strenge regelgeving. Een multidisciplinair team van medische experts en datawetenschappers is al succesvol gebleken in de tijdige behandeling van bloedvergiftiging.
  • Connecterra B.V.: Melkveebedrijven zijn doorlopend op zoek naar mogelijkheden om de productiviteit van hun veestapel te verhogen. Er zijn reeds veel producten op de markt om boeren hierbij te helpen (melkrobots, slimme oorsensors, stappentellers, …). De Amsterdamse startup Connecterra voegt hier een slimme halsband aan toe, de Intelligent Dairy Farmer’s Assistant (Ida). Ida volgt o.a. de gezondheid en vruchtbaarheid van koeien door hun gedrag te analyseren. Boeren worden tijdig gewaarschuwd wanneer gezondheidsproblemen worden ontdekt of wanneer een handeling noodzakelijk is voor het welzijn van de koe.
  • Optimizing the World Food Programme: Sinds enkele jaren werken onderzoekers aan de Universiteit van Tilburg samen met de Verenigde Naties om haar Wereldvoedselprogramma te optimaliseren met behulp van data-analyse. Het doel is om, gegeven een bepaald budget, zo veel mogelijk mensen van voedsel te voorzien dat zo voedzaam als mogelijk is. Een model op basis van allerlei variabelen (bijv. voedselprijzen en logistieke kosten) heeft al geleid tot een aanzienlijk verbeterde voedselvoorziening in een viertal landen en een besparing van tientallen miljoenen dollars.
  • Skyscanner: Een meta-zoekmachine die (de prijzen van) beschikbare vliegtickets vergelijkt. Het verdienmodel leunt op advertenties en commissies van partners, niet op het (door)verkopen van tickets. Mede hierdoor kan men – anders dan bij vele andere private bedrijven – vooral waardecreatie voor haar klanten (potentiële reizigers) nastreven. Skyscanner kijkt verder dan de eigen succespercentages en doet bovenal aanbevelingen om klanten de beste tickets te laten vinden. Daarnaast gaat Skyscanner zorgvuldig om met klantgegevens; data worden anoniem geregistreerd en opgeslagen.
big data banner

Big Data en de uitruil van waarde

Verantwoord datagebruik wordt gedeeltelijk afgedwongen door de onlangs in werking getreden Europese dataverordening. Zo voorzien de nieuwe regels onder andere in meer zeggenschap over je eigen gegevens. Men kan nu het gebruik van persoonlijke gegevens door andere partijen beperken of zelfs volledig een halt toeroepen. Ook al voorzie ik geen plotse, grootschalige weigering door consumenten, bedrijven zijn er enorm bij gebaat dat ze hun gegevens (blijven) delen. Hoe krijgen ondernemers dit voor elkaar? Door er wat tegenover te stellen!

Denk hierbij aan verbeterde dienstverlening door gepersonaliseerde aanbiedingen. Advertenties worden gerichter ingezet, waardoor campagnes minder weghebben van het afvuren van een schot hagel. De consument krijgt minder irrelevante producten of diensten aangeboden en de adverteerder bespaart kosten. Bovendien worden vaak hogere succespercentages (de zogenaamde conversion rates) bereikt dan voorheen.

Een andere aanvullende dienst die steeds vaker wordt aangeboden is die van het voorspellend onderhoud (of predictive maintenance). Daar waar veel van het onderhoud vooral correctief of preventief werd uitgevoerd, kan men nu op basis van data accuraat voorspellen wanneer onderhoud écht nodig is. Dit is niet alleen van groot economisch belang voor de bedrijfsvoering van bedrijven met veel machines en installaties, maar kan ook op kleinere schaal leiden tot meer efficiëntie. Denk aan doelmatiger onderhoud van CV-ketels en andersoortige consumentenelektronica.

Een succesvol ondernemer biedt vandaag de dag wat aan in ruil voor klantgegevens. Deze gegevens bevatten waardevolle informatie die vervolgens te gelde gemaakt kan worden. Kort samengevat: Boven geven, onder nemen. Dit alles op verantwoorde wijze natuurlijk.

Werner Liebregts

Universitair Docent aan de Jheronimus Academy of Data Science (JADS)

* De auteur wil Arjan Haring graag bedanken voor de diverse gedachtewisselingen over het onderwerp van deze column.

0Shares
Stuur ons een bericht:

Not readable? Change text. captcha txt

Start typing and press Enter to search