“Big Data” maakt verwachtingen niet waar

15-02-2017 - Niek Temme

In december 2016 publiceerde consultancy bureau McKinsey een nieuw rapport met de titel: The Age of analytics: competing in a data-driven world. Dit als vervolg op het in 2011 uitgebrachte rapport: Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity dat een revolutionaire impact van het ‘big data’ fenomeen voorspelde.

Belangrijkste conclusies van het nieuwe rapport.

  • Big data heeft minder dan 30% van de verwachte waarde opgeleverd.
  • Belangrijkste oorzaak: bedrijven zijn onvoldoende in staat de juiste mensen te vinden en big data projecten aan te sluiten bij het dagelijkse bedrijfsproces.
  • Succesvolle bedrijven weten juist in toenemende mate data in te zetten als één van de belangrijkste strategische bedrijfsmiddelen. De kloof tussen bedrijven die dit wel en niet beheersen wordt hierdoor steeds groter.
  • Recente ontwikkelingen op het gebied van machine learning, zoals deep learning, gaan dit effect nog verder versterken. Door de inzet van machine learning zou meer dan 80% van het werk geautomatiseerd kunnen worden.
  • Ook machine learning kent echter weer nieuwe barrières waardoor ook deze impact mogelijk beperkt wordt gerealiseerd.

Het eerste gedeelte van het rapport uit 2016 blikt terug op de afgelopen vijf jaar. Uit onderzoek van het strategisch adviesbureau blijkt dat minder dan 30% van de verwachte waarde ook daadwerkelijk is gerealiseerd. In twee sectoren, gezondheidszorg in de Verenigde staten en de publieke sector en EU, is slechts 10% van deze voorspelling uitgekomen. Uit hetzelfde onderzoek komen twee belangrijke oorzaken naar voren. De belangrijkste oorzaak is dat organisaties niet in staat zijn om big data projecten aan te sluiten bij de het dagelijkste bedrijfsproces. Organisaties doen grote investeringen in techniek maar falen in het doorvoeren van de nodige organisatieverandering. Daarnaast zijn organisaties onvoldoende in staat om de juiste mensen aan te trekken. Vooral data scientists zijn moeilijk te vinden.

Het tweede gedeelte van het nieuwe rapport kijkt vooruit. McKinsey geeft aan dat in toenemende mate succesvolle bedrijven data weten in te zetten als strategisch bedrijfsmiddel. De kloof tussen de leidende bedrijven die dit goed beheersen en de organisaties waar dit niet lukt wordt hierdoor steeds groter. Het rapport benoemt ontwikkelingen op het gebied van machine learning, zoals deep learning, die dit effect nog sterker zullen voorspellen. De kracht van machine learning zit in het nog verder kunnen automatiseren van werkzaamheden die voorheen alleen door mensen konden worden gedaan. McKinsey geeft aan dat door de inzet van deep learning meer dan 80% van het werk geautomatiseerd kan worden. Ook hier gelden echter weer de nodige barrières. Ten eerste zijn modellen, gebaseerd op deep learning, ondoorzichtig. Dit maakt het moeilijk om conclusies te trekken. Daarnaast zijn er veel ethische kwesties rond het gebruik van machine learning. Tenslotte is er een groot risico op het ontstaan van maatschappelijke onrust door de grote impact op de werkgelegenheid.

Als Deltiq onderschrijven wij de analyse dat het gebruik van data niet gaat om de inzet van techniek maar de inzet in de operatie. Ook herkennen wij problemen die organisaties kennen bij aantrekken van de juiste mensen en zien wij dat organisaties die data echt als strategisch bedrijfsmiddel weten in te zetten succesvoller zijn. Wij zijn van mening dat dit vooral met de toepassing van deze data te maken heeft en niet met weer een nieuwe technologische ontwikkeling zoals machine learning. Wij zien de toegevoegde waarde die deep learning en neurale netwerken kunnen brengen maar vinden het jammer dat McKinsey opnieuw een vergaande voorspelling doet. Machine learning zal zeker een grote impact hebben, maar niet op magische wijze 80% van alle werkzaamheden automatiseren. Wij kijken uit naar de terugblik over vijf jaar.

Het volledige rapport is te vinden op de website van het McKinsey Global Institute.