Voorspellingen doen op basis van patronen van informatie en daar je bedrijfsvoering mee optimaliseren: meer omzet, blijere klanten en minder kosten. Big Data is hard op weg om deze mooie toekomst dichterbij te brengen. Het werk van de gelijknamige NEN-normcommissie is daarbij belangrijk.

Steeds meer bedrijven worden volledig afhankelijk van IT. Complete businessmodellen zijn erop afgestemd. Neem taxibedrijf Uber, dat zelf geen enkele auto op zijn balans heeft. Of Facebook, ‘s werelds grootste informatienetwerk, dat zelf geen enkele content aanlevert. Of Airbnb, dat huizen verhuurt, maar geen enkel pand in bezit heeft. Al deze bedrijven zijn afhankelijk van informatie die van hun gebruikers komt en door IT wordt verwerkt. Die informatie is divers en enorm in hoeveelheid: Big Data. Een onderdeel van Big Data is machinedata; alle informatie die door machines wordt gegenereerd. Michiel Toes, CTO van SMT, houdt zich bezig met deze groeiende vorm van Big Data en zit ook in de gelijknamige normcommissie. De commissie monitort ontwikkelingen op het gebied van Big Data, doet suggesties voor use cases en probeert deze te normaliseren. De commissie zorgt met het aandragen van use cases ervoor dat klanten weten wat ze met de data kunnen bereiken, bijvoorbeeld kostenbesparing, betere klanttevredenheid of het verhogen van de veiligheid. Normalisatie in de vorm van het aanreiken van standaarden voor het formaat van de data kan ervoor zorgen dat Big Data sneller en gemakkelijker ingezet kan worden.

Met machinedata kosten besparen

‘Machinedata groeit enorm. Alles wat je bijvoorbeeld doet op een webshop of alle informatie die op Uber of Facebook gelogd wordt, kan gebruikt worden om de dienstverlening te verbeteren. Neem bijvoorbeeld Schiphol, dat werkt met een bagagesysteem vol met sensoren. Met het analyseren van deze sensorinformatie kun je precies bijhouden hoeveel capaciteit er nog is, of een bepaalde koffer op tijd bij de eigenaar is, et cetera. Of neem de Amerikaanse spoorwegen, waar ze werken met gigantische diesellocomotieven. Onlangs is men begonnen met bijhouden hoeveel iedere machinist op een bepaald traject aan diesel verbruikt. Op basis daarvan heeft men de beste snelheid op een bepaald traject berekend. Als gevolg is er in het eerste jaar na deze berekeningen maar liefst 2 miljard dollar bespaard aan brandstofkosten. De moraal van het verhaal is dus: er ligt een onnoemelijke hoeveelheid data die je overal vandaan kunt halen, maar wat doe je ermee? Hoe pas je het toe zodat je er je voordeel mee kunt doen?’

Data als voorspeller

Het omgaan met de data, hoe je data het beste kunt toepassen, noemt men machine learning. ‘Dat is de trend waar we nu middenin zitten’, legt Toes uit. ‘Het houdt eigenlijk in dat vanuit bepaalde patronen voorspellingen gedaan worden. Het Amerikaanse Dunkin’ Donuts voorspelt per vestiging per dag hoeveel donuts er ongeveer verkocht worden. Wat er over is, wordt via een app aan trouwe klanten aangeboden. Op die manier stroomlijn je je productie, verhoog je je omzet en produceer je minder afval. Meer omzet, blije klanten en minder kosten dus. In ons land staat die ontwikkeling nog in de kinderschoenen, maar ik denk dat we over enkele jaren een stuk verder zijn.’

Normalisatie levert meerwaarde

Ondanks alle mooie voordelen, is het volgens Toes wel belangrijk dat de veiligheid van al die data goed bewaakt wordt. ‘Je wilt niet dat jouw persoonlijke gegevens op straat komen te liggen of dat een partij er misbruik van maakt. Dat is de keerzijde waar we goed op moeten letten. Normalisatie kan hier een belangrijke rol in spelen. Verder zien we dat Big Data zelf ook een belangrijke rol speelt in het beveiligen van bedrijfskritische data. Big Data wordt namelijk ook gebruikt om het afwijkende gedrag van hackers uit het gedrag van normale gebruikers te halen. Normalisatie kan hier een belangrijke rol in spelen. Het is belangrijk dat we op een uniforme manier kunnen kijken naar data die door systemen van meerdere fabrikanten gegenereerd wordt. Als je bijvoorbeeld een goede afspraak maakt over hoe je het IP adres van de computer van een bepaalde gebruiker registreert in logfiles, kun je snel handelen als er ergens een veiligheidslek zit. Je bespaart kosten en wint tijd om een goede oplossing te zoeken.’

Doe uw voordeel met de normcommissie!

Door lid te worden van de normcommissie ‘Big Data’ bent u automatisch op de hoogte van de laatste marktontwikkelingen. U wisselt kennis uit met collega’s en kunt op basis daarvan meebeslissen welke kant eventuele, nieuwe normen uitgaan. Als bedrijf bent u zo klaar voor de toekomst!

Meedoen, vergadering bijwonen of meer informatie?

Wilt u op de hoogte blijven van de ontwikkelingen op het gebied van Big Data, bent u benieuwd naar Big Data en de aansluiting op standaardisatie of wilt u uw steentje bijdragen en normcommissielid worden?

Neem dan contact op met Vlora Rexhepi-van der Pol of vul onderstaand uw gegevens in, zodat wij contact met u kunnen opnemen.

Interesse deelname aan normcommissie
Interesse in vrijblijvend bijwonen van een vergadering
Meer informatie over de mogelijkheden rondom standaardisatie

Vlora Rexhepi-van der Pol
Vlora Rexhepi-van der PolStandardization Consultant bij NEN