Relevantie van Big Data

Leestijd 4 minuten

In onze vorige blog legden we uit wat big data is. We weten nu dat big data moet voldoen aan 3 criteria voordat het big data is. Dit zijn de drie V's: Volume, Variety en Velocity. Als je data aan deze criteria voldoet, is verwerking met traditionele systemen niet meer mogelijk.

Organisaties verzamelden door de jaren heen ontzettend veel informatie, en deze informatie wordt elke dag aangevuld. In die jaren  is er gebruikgemaakt van verschillende applicaties. Met als resultaat: deze verzamelde data komt niet meer met elkaar overeen. Tot enkele jaren geleden konden organisaties ook niks met deze informatie. Nu weten we gelukkig dat deze verzamelde informatie van onschatbare waarde kan zijn.

In deze blog laten we je aan de hand van voorbeelden zien wat de invloed van big data kan zijn voor jouw organisatie.

Netflix (productoptimalisatie)

We weten allemaal dat Netflix heel veel informatie verzamelt. Ze weten precies wat elke gebruiker leuk vindt om te kijken. Dit komt omdat ze jouw kijkgedrag analyseren. Als jij een paar films keek van hetzelfde genre, gaat Netflix ervan uit dat jij dat een leuk genre vindt. Ze zoeken dan in hun aanbod naar soortgelijke films en deze suggesties krijg jij te zien op je beginscherm.

Op het eerste gezicht valt dit niet op, maar als je het account van een andere gebruiker selecteert, zie je dat deze persoon hele andere films en series op zijn beginscherm heeft staan. Door middel van het analyseren van hun data weet Netflix wat jij graag kijkt én wat jij hoogstwaarschijnlijk leuk vindt. Het doel hiervan is dat jij zo lang mogelijk gebruikmaakt van hun dienst.

Tegenwoordig gaat Netflix zelfs nog een stap verder. Ze hebben zo'n grote hoeveelheid aan data verzameld, dat ze nu zelfs weten te voorspellen wat een succes wordt. Met behulp van alle kennis over de meest bekeken genres en verhaallijnen, bepaalde Netflix diverse succesfactoren. Met deze kennis ontwikkelt Netflix zijn eigen films en series, die voldoen aan de succesfactoren. En weten ze van tevoren dat het een succes gaat worden.

Procesgericht (van reactief naar actief)

In het voorbeeld van Netflix, gaat het met name om het verbeteren van de klantervaring. Zodat de klant zo lang mogelijk je dienst gebruikt. Een andere manier van klantervaring verbeteren met big data, is je processen optimaliseren. Tijdens het uitvoeren van jouw bedrijfsprocessen komt er veel data vrij. Als je deze data goed opslaat en analyseert, kun je zeer interessante informatie verkrijgen. Deze informatie laat jou bijvoorbeeld zien hoe lang elk traject duurt of hoe lang de klant in het bestelproces zit.

Maar het kan je ook laten zien waar de meeste storingen plaatsvinden. Wat we zeker niet willen is dat klanten niet meer bij de producten kunnen vanwege een storing. Aan de hand van data-analyse achterhaal je snel waar storingen plaatsvinden,  zoek je gerichter naar de oorzaak van het probleem en kun je hierop reageren.

UIteindelijk kun je het zelfs zo inrichten dat je met behulp van big data gaat voorspellen waar en wanneer een storing plaatsvindt. Hierdoor kan jij actief storingen voorkomen in plaats van reactief reageren.



Marketing (buiten de organisatie)

We hebben nu twee voorbeelden besproken: één over product-aanbevelingen en één procesgericht voorbeeld. Nog een voorbeeld van wat er mogelijk is met big data, is het achterhalen wie je klanten nou eigenlijk zijn. Jouw klanten laten heel veel informatie achter op jouw website of in het klantenbestand, maar ook buiten jouw organisatie om.

Met deze data kun jij klantprofielen samenstellen. Met die klantprofielen achterhaal jij patronen. Bijvoorbeeld: wat de interesses zijn van een bepaalde klantengroep. Doordat je deze interesses weet, kun jij je marketing afstemmen op deze groep.

Kijk maar eens naar je Facebookaccount en Google-advertenties. Als jij een keer op Google zocht naar  nieuwe eetkamerstoelen, krijg je overal advertenties te zien van woonwinkels of zelfs advertenties van eetkamerstoelen.


Deze voorbeelden zijn natuurlijk vergevorderde stappen van werken met big data. Het begin hoeft niet direct heel groot en uitgebreid te zijn. Als je klein begint en steeds verder uitbreidt, kom je al heel ver.
Als je maar begint!

Deze blog is geschreven door:

Dewi de Baat

Data Architect

Het is zijn passie om zijn kennis op een eenvoudige en positieve manier te doceren aan zijn studenten.

Interesse?

Of je nu al een hele datastrategie hebt staan, of dat je nog moet starten, wij denken graag met je mee in het realiseren van een datagedreven organisatie. Laat je naam en telefoonnummer achter en wij nemen snel contact met je op.
Bedankt voor het invullen! We bellen je zo spoedig mogelijk terug.
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Alle online trainingen en opleidingen

Data Science opleidingen in Python en R voor beginners tot aan expert, data management opleidingen en data visualisatie trainingen in PowerBI.