Menselijke Big Data
Big data, het nieuwe goud! Big data is een hot topic, maar wat is het eigenlijk en wat kan je ermee?
Om dit te bepalen moeten we eerst weten wat data zijn.
Data zijn gegevens in (on)gestructureerde vorm. Data zijn alle waarnemingen die je hebt en zijn overal om ons heen. Elke beweging die je maakt, elke gedachte, de wind die waait, de zon die schijnt, een vlieg die zoemt, dit zijn allemaal data. Deze data worden echter vaak niet opgeslagen. Met de juiste meetapparatuur is het wel mogelijk om al deze data op te slaan op bijvoorbeeld een computer of op papier.
Wat zijn big data dan?
Kort door de bocht zijn big data heel veel gegevens die te veel zijn om door mensen zelf te analyseren. Hiervoor zijn dan ook sterke computers nodig.
Waarvoor wordt big data gebruikt?
Big data wordt vaak gebruikt om controle uit te oefenen op bepaalde processen of om het gedrag van mensen te beïnvloeden. Voorbeelden hiervan zijn: het in kaart brengen van de doorstroom van mensen en verkeer, het in kaart brengen van consumentengedrag, fraude detectie, het voorspellen van het weer of inzicht in energieverbruik. Big data wordt dus gebruikt om controle uit te oefenen.
We moeten hierbij wel begrijpen wat het niveau van controle en inzicht is van deze big data. Als we hiervoor willen overgaan op volledig controle, dan krijgen we te maken met ethische kwesties. Echter is er wel zoiets als volledige controle? Volledige controle zal altijd beïnvloedingen kennen. De geschiedenis heeft hier tal van voorbeelden van (bijvoorbeeld de Koude Oorlog). Deze big data moeten dan ook niet gebruikt worden als een doel op zich.
Big data kan met de huidige hard- en software wel gebruikt worden als hulpmiddel voor marketing, wetenschappelijk onderzoek, preventief onderzoek, etc. De data zelf geven niet het antwoord op je vragen, maar dat doet jouw interpretatie.
Hoe moet je deze data interpreteren?
Hierbij ga je als eerste zelf na wat je verwacht dat er aan informatie uit de data komt. Je maakt als het ware een prognose. Als de big data verwerkt zijn naar behapbare informatie, dan kun je de vergelijking maken met je prognose en gaan nadenken waarom hier verschil tussen zit.
Hierbij ga je het verband na en kun je wellicht diverse verbanden vinden. Echter moet je je niet blindstaren op de verschillende mogelijkheden. Hieronder een voorbeeld:
Je verwacht dat route x altijd de route is met het minste uitstoot voor het transport van je goederen. Na het inladen van de data over de routes, het verkeer, het weer en de vrachtwagen analyseer je deze data. Je komt erachter dat je uitstoot in de nacht minder is als je over route y rijdt. Hierbij is er een verband tussen files die er overdag zijn en ‘s nachts niet.
Vaak zit er achter deze data een bepaalde emotie. Een emotie die stukken interessanter is dan de data zelf. De data zelf is maar een deel van deze emotie en de data kunnen fouten bevatten.
Ga dus in gesprek met je doelgroep die de data genereert. Ga fysiek aan tafel met hen en bespreek jouw gedachten over de data en jouw doel. Mensen handelen niet altijd naar wat de data doen vermoeden, maar mensen hebben wel patronen. Het is dan interessant om deze patronen te achterhalen en dit te gebruiken om bijvoorbeeld je product gebruiksvriendelijker te maken of om de doorstroomtijd in het ziekenhuis te verbeteren. Dit doel bepaal jij als mens.
Je gaat dus van je big data naar menselijke big data. Hierdoor combineer je het beste van beide werelden. De harde data/cijfers en de menselijke patronen/emotie. Je kunt hierbij als ondernemer je eigen ideologie behouden en deze menselijke big data meenemen in je beslissingen. Big data kunnen waardevol bijdragen aan klanttevredenheid, efficiëntie van het werkproces, winstoptimalisatie en vergroening van je onderneming.
Ga aan de slag en haal de mens naar boven in je big data!
