De Amerikaan Sonderegger was speciaal ingevlogen voor een optreden tijdens Oracles symposium Overheid en Innovatie, aan de Erasmus Universiteit in Rotterdam. Ruim honderd it-managers van gemeenten schoven die dag aan voor de themadag over big data. Wat kun en moet je ermee als organisatie? Vragen waarmee velen in de zaal, en daarbuiten, worstelen. Onzekerheid is troef, maar Paul Sonderegger heeft vaker voor grote groepen onwetenden gestaan. Hij vuurt het ene na het andere praktijkvoorbeeld van de mogelijkheden met big data op de zaal af. Voor zijn optreden spreekt CustomerFirst met Paul.
“Big data wordt vaak als mysterieus ervaren. De reden daarvoor is dat big data geen specifieke technologie of een specifieke oplossing is. Big data is een verschijnsel, niet meer dan dat. Daarom blijft het voor veel mensen iets vaags. Ik vergelijk big data daarom graag met de komst van elektriciteit. Dat is ook een verschijnsel, geen toepassing. Toen elektriciteit in de negentiende eeuw opkwam, wisten mensen in eerste instantie ook niet wat ze ermee moesten. Opeens was het er.”
“Maar daarna heeft de komst van toepassingen met elektriciteit tot enorme maatschappelijke veranderingen geleid. Dit heeft ontregelend gewerkt op de oude, bestaande economie. En allemaal nieuwe economische activiteit opgeleverd. Van productontwikkeling tot lampenverkoop en fabrieken die opeens 24-uur per dag door konden blijven draaien. De chemische industrie kon opkomen, en daarna de farmaceutische. Grote economische ontwikkelingen. Big data heeft dezelfde ontregelende werking als de komst van elektriciteit!”

Onverwachte koppelingen
“Net als elektriciteit toen hebben we nu opeens big data”, vervolgt Sonderegger. “Grote hoeveelheden digitale gegevens, die steeds makkelijker en goedkoper ontsluitbaar zijn. Neem alleen al de vijf miljard mobiele telefoons, die continu data genereren. Bedrijven, organisaties en overheden hebben de beschikking over een groot reservoir aan big data, wat tot nieuwe economische activiteit zal leiden. En tot betere besluitvorming, een meer efficiënte bedrijfsvoering en tal van innovatieve producten of dienstverlening.”
“Big data leidt daarom tot een revolutionaire ommekeer in bedrijven en organisaties. Het leidt tot een wezenlijk nieuwe manier van denken over bedrijfsvoering. Tot nu toe waren we gewend een van tevoren bedacht product of dienst te lanceren. Maar opeens is niet meer het eigen product, de eigen afdeling of het eigen it-systeem van belang. Nee, alles wordt opengegooid en met elkaar in verbinding gebracht. Daarom is het van belang om op een heel andere manier naar de werking van je bedrijf of organisatie te kijken: met een open houding voor alles wat voorbijkomt aan informatie.”
“Steeds meer bedrijven zien dit in en nemen daarom data scientists in dienst. Mensen die overal vandaan data weten te halen, het liefst ongebruikte of ‘vergeten’ data natuurlijk. Ze stoeien daarmee en proberen ze op allerlei manieren met elkaar te combineren. Zie het als een soort laboratoriumsituatie, want met big data weet je nooit van tevoren of je er iets mee kunt of niet. Data scientists zijn gewend te denken in cijfers en algoritmes. En iedereen in een bedrijf of de organisatie krijgt met ze te maken, ook afdelingen klantcontact. Want klantafdelingen beschikken over gouden bergen aan data. Wees dus niet verbaasd als zo’n data scientist opeens bij je aanklopt met hele rare vragen of voorstellen als het gaat om het koppelen van verschillende soorten data.”

Data combineren
“Een mooi voorbeeld van onverwachte koppelingen zien we bij gemeentelijke dienstverlening in de VS. Daar zijn data over gemeentelijke rioolverstoppingen gecombineerd met big data over bedrijven in de buurt van de verstoppingen. Er bleken relatief veel restaurants tussen te zitten. Toen data scientists verder gingen graven in de big data over restaurants bleek er een een-op-een-relatie te bestaan tussen rioolverstoppingen en restaurants zonder contract met de plaatselijke afvalverwerker voor de afvoer van hun olie. Die goten alles direct in het riool. Zo’n onverwacht gebruik is typerend voor werken met big data. Opeens kan daardoor de dienstverlening en efficiency van een gemeente enorm verbeteren.”
Onverwachte koppelingen van big data zag Sonderegger ook in Spanje. Volgens een onderzoek van de universiteit van Madrid voorspellen veranderingen in Twittergebruik een stijgende werkloosheid, omdat tweets dan vanaf minder locaties worden verstuurd. Twee maanden voor het Spaanse bureau voor de statistiek doorkreeg dat de werkloosheid sterk was gestegen, waren de data bij een commercieel bedrijf als Twitter al beschikbaar. Big data waarmee de Spaanse overheid eerder had kunnen ingrijpen, had ze zaken wél met elkaar gekoppeld. “Big data biedt dus informatie die commercieel is aan te wenden. Twitter zou zo z’n gegevens aan de Spaanse overheid kunnen verkopen.”

Extra verdienmodel
Maar er zijn ook andere commerciële toepassingen. Zo laadt Car2Go in de Amerikaanse stad San Diego zijn elektrische auto’s op met windenergie. Dit laadproces levert enorm veel data op, over de capaciteit van de accu’s, het gebruik van de auto’s en de locaties. Door al deze data te combineren met realtime elektriciteitstarieven kan Car2Go precies berekenen wanneer het winstgevend wordt om opgeladen, niet-verhuurde auto’s stroom te laten leveren aan het elektriciteitsnet. “Zo ontstaat met big data een extra verdienmodel: de auto’s zijn een soort mini-elektriciteitscentrales geworden. Gemeenten kunnen dit ook doen met hun elektrisch wagenpark.”

Uber
Maar het gebruik van big data zal ook ontregelend werken, benadrukt Sonderegger. Niet alleen binnen bedrijven en organisaties, ook in de hele maatschappij. Als voorbeeld noemt hij taxidienst Uber. Dit bedrijf ontregelt door z’n big-datagebruik de taxisector. “Uber beschikt over enorm veel gegevens over z’n chauffeurs en klanten. Er zijn zelfs zoveel big data beschikbaar dat het daardoor een nieuw aanbod heeft kunnen ontwikkelen: surge pricing. Dit is een algoritme dat automatisch ingrijpt als er veel vraag naar vervoer is en weinig aanbod van chauffeurs. De prijs stijgt dan meteen, zodat chauffeurs worden gestimuleerd om aan het werk te gaan of langer te blijven werken.”
“Het algoritme moet een dunne lijn in de gaten houden. De prijzen stijgen en dalen, maar mogen niet zo sterk omhoog gaan dat klanten met walging Uber de rug toekeren. Bij de gijzelingsactie in Sydney vorig jaar en de sneeuwstormen van Boston afgelopen winter ging dit bijvoorbeeld mis: ritprijzen gingen tien keer over de kop. Het is daarbij belangrijk in te zien dat data altijd weer nieuwe data genereren. Juist deze nieuwe data verwerkt Uber dan in verbetering van het algoritme, zodat het nog verfijnder werkt en concurrerende traditionele taxibedrijven met hun inflexibele prijzen definitief het nakijken hebben.”

Wezenlijke verandering
Hij somt ze schijnbaar moeiteloos op, al deze sprekende voorbeelden van het gebruik van big data. En we staan nog maar aan het begin van alle ontwikkelingen, benadrukt hij. Net als met de komst van elektriciteit zal big data de maatschappij wezenlijk veranderen. Bedrijven en organisaties zullen transformeren van een functiegerichte naar een procesgerichte werkwijze. “Met de komst van computers konden we alles reduceren. Elk beetje informatie uit de echte wereld zijn we gaan vertalen in digitale technologie. In de afgelopen tientallen jaren hebben we alles zo klein mogelijk gesplitst, in bytes. Nu zijn we in staat makkelijk, goedkoop en snel te kijken naar big data. Niet naar die ene byte, maar naar het grote geheel. Naar het alsmaar uitdijende heelal van big data, met ongekende toepassingen.”

Tekst: Aart Verschuur