fontys eric van tol
TRANSCRIPT
Eric van [email protected]
Dienstverlening beter of slechter door Big Data?
Data gedreven service innovatie
http://telecoms.com/opinion/what-could-the-rising-interest-in-pokemon-go-mean-for-big-data/free-to-play , location-based , augmented reality , multiplayer
online mobiele game, ruim 40 miljoen gebruikers in 2 dagen• stabiele online verbinding • en GPS ingeschakeld te allen tijde nodig
In 2009 lanceerde Zynga Farmville zijn bekendste Facebook Gamebinnen zes weken 10 miljoen dagelijkse actieve gebruikers
Onmiddellijke binding met gebruiker.Best First -Time User Experience ( betrokkenheid , exploratie , prestatie en beloning )
Guided tutorial en speladvies.Spelers hulp van hun vriendenSocial and viral hooks (reward shares and likes, post scores, rating and feedback)
2011 ict infra: 1,4 Peta byte , 25 biljoen rijen , 1000 servers
Chinese mobiele kredietverlening platform
Klanten: studenten, kantoorwerkers en landelijke gebruikers 20-35 jaar
Ruim 2,5 miljoen geregistreerde gebruikers met circa 1.2 miljard euro aan leningen
WeLab analyseert ongestructureerde mobiele big data binnen seconden om tot een krediet beslissingen voor individuele leners te komen.
Tot op heden geen fraude verlies (zonder face- to-face contact)
Lening goedkeuring snelst in 21 seconden
Real Time Crises Mapping
2010 manual in NY for Haiti earth quake victims
2011 Tsunami and earth quake in Japan 2011, 300,000 tweets per minute
Automatic Twitter en SMS classification irevolution.net/category/crisis-mapping
12-02-2012Beurskoersvoorspeller
wint opnieuw pitchwedstrijd
Vincent van Leeuwen
Voorspellen aandelenprijs door sentiment analyse
analyse social media berichten versus enquête
13 Series correlate 0.9
Nieuwe indicator voor consumenten vertrouwen
Piet DaasSenior Methodologistand Coordinator Big Data research
gepersonaliseerde, overtuigingsvoorkeuren voor individuele gebruikers
Customer Predictive Analytics
Cloud based Analyse software
CEO Vik Singh
Voorspellen conversie van lead naar deal
Big Data Business model
THE BIG DATA MARKET by Aman Naimat 2016 O’Reilly
Freemium “free” and “premium”AdvertentieAbonnementGebruiksvergoedingLicenties IP copyright Provisie intermediairs in B2C markten
Verdienmodellen in data ecosystem
Leverage data to
understand and
improve business
Data = improved business
New personalized,
localized, real-time &
predictive services
Data = new services
Sell data or insights to
businesses
Data = business
Leverage data for
targeting users with
relevant ads
Data = better advertising
Verdienmodellen in data ecosystem
DigitaliserenDataficeren
Integreren
Personaliseren
Real Time & Voorspellend
(Big) Data
Consumerontwikkelen met een complete lifestyle-oplossingen
“maar 6 procent van de bedrijven met meer dan vijftig medewerkers maakt gebruik ‘big data’ “
“Met name de dienstensector blijft qua productiviteit en de toepassing van ICT-mogelijkheden achter.”
https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2016/07/06/werkgroeprapporten-studiegroep-duurzame-groei
Data gedreven service innovatie
Toekomstige differentiatie berust
grotendeels op (Big ) data strategieën
De capaciteit om nieuwe , innovatieve diensten te
identificeren
transparantie van de gegevens geeft macht aan de consument en de
vervaagt marktsectoren
• Data-driven waarde creërende services 90 % diensteneconomie
• Service is niet tastbaar
• Multidisciplinaire teams nodig
Big Data stack – pipe line
Big data pipe line
80%
Intake & Storage
Extract & Clean
Aggregation, Analyses & Modelling
Interpretation &
Collaboration
Visualization
intake
analysesinterpretation
filter
Big data cycle
Lean, Agile, Just in Time
(Real Time),..
De kern van is snelheid, kunnen veranderen, experimenteren, falen en leren.
Big data pipe line
Geknutsel met data?
Rommelige en onzuivere dataWildgroei van data
Grootste crises ooit en we zagen het niet aankomen
Blind geloof in modellen?
Grootste economische experiment ooit1000 miljard €
inflatie doel 2%?
Gratis geld en geen bestedingen?
Verrast door Flash crash in 2010Achteraf trachten we het te verklaren
Bankiers en de kredietcrisismet de ICT-er als de belangrijkste medeplichtige
Flash ad bidding?
ICT op drift
Factoren ICT falen Rekenkamer 2008
RechtmatigheidsbeginselNiet behapbaar
Geen doorzettingsmacht
Politieke grilligheid
Te strikt door openbare aanbestedingGeen mogelijkheid tot bijstelling
“…we can only fully figure out the meaningof new technology in business and
institutions after the fact [drift]; and that we
plainly have to live with suchand state of ignorance.”
impossibility
C. Ciborra. 2002. The Labyrinths of Information, Oxford University Press, Chapter 5 Dérive: Drift and deviation, p. 85.
'connecten' met de mensen die mij het dierbaarst zijn
De app Camarilla telt inmiddels al 1 miljoen gebruikers per maand
Constance Scholten, Als commercieel directeur bij TravelBird leefde ze uit haar koffer: ze reisde van hotel naar hotel. Op een van die eenzame avonden opende ze Facebook, waar ze haar 2000 vrienden vond. 'Na twee minuten deed ik de laptop dicht. Dat wilde ik helemaal niet. Ik wilde 'connecten' met de mensen die mij het dierbaarst zijn.
Gemiddeld laten mensen overigens maar tien echte vrienden toe. Wij zijn op vijftien gaan zitten op basis van wetenschappelijk onderzoek van de antropoloog Robin Dunbar. Met meer mensen kun je volgens dat onderzoek geen echte diepe vriendschap ontwikkelen.'
https://fd.nl/ondernemen/1167277/facebook-en-snapchat-lonken-naar-intieme-app-uit-nederland
Overmatig idealisme, utopische belofte
Snelheid en vergetelheid
Bureaucratische proces herhaling
Quasi charismatische leider om zaak vlot te trekken
Technische vooringenomenheid - gevangen in veelheid systemen
Gesimplificeerde realiteit
waardoor echte werkwijze verborgen blijft
ICT op drift
ICT op drift extra
Autonoom handelende algoritmen die op internet rondwaren• uitgestrekt , globaal, verbonden, altijd aan , stil, ongezien • zelf- ontdekkend, -organiserend , -herstellend, -lerend
Genereert bijwerkingen, onverwachte gevolgen , onvoorziene dynamiek
Diensten complex en ongrijpbaar
Verschil tussen formele beschrijving van diensten en wat je ziet gebeuren
“the moment of truth’’ van de dienst is slecht te volgen
co-creation, participatie en gelijktijdige productie en consumptie van een groot aantal diensten
Het menselijke aspect is rommelig
Mensen zijn onvoorspelbaar en wensen vertrouwelijkheid (niet traceerbaar willen zijn)
Wetenschappelijk niet sexy
Veel concurrerende theoretische kaders met geen universele model of consensus
Vernieuwende dienst waarin
verlangens tot stand worden gebracht die voorheen niet bestonden.
Service innovatie nog lastiger
Creëer een digitale vrijplaats voor experimenteren met data
Een pirateneiland voor innovatie
BigData-analyse is continu een wisselwerking tussen de businessvraag en de data
Data kunnen verrassen en een vraag oproepen en omgekeerd kan een vraag een zoektocht naar bruikbare data starten.
Een BigDataproject is een experiment met een continue wisselwerking tussen gebrekkige behoeftearticulatie en een naïeve verkenning van datasets.
Een continue iteratie tussen de vraag “als we de data hebben?” en “als we het probleem kennen?”.
Aangezien de businesscase niet eenvoudig is en de technologie bewegelijk, is experimenteren noodzakelijk.
52
Data wordt waardevol tijdens het toepassen
Het is experimenteren , niet het analyseren van grote observationele datasets maakt het mogelijk om een mechanisme te begrijpen.
Experimenteerruimte
Experimenteren met data-driven modellen Het ontdekken van de nieuwe mogelijkheden van data vraagt om ruimte
voor experiment, mét ruimte voor reflectie en evaluatie en inachtneming van
publieke waarden als privacy, vrije keuze of solidariteit. Het nieuwe Europese
kader voor gegevensbescherming kan ook een innovatiekans voor Nederland
en Europa betekenen voor het ontwikkelen van diensten, gericht op
empowerment van de consument om met zijn eigen data aan de slag te gaan.
De datagedreven samenleving - Rathenau Instituut
Experimenteerruimte (1)
Experimenteerruimte voor digitale technologie
Omschrijving maatregelen Continueren en verbreden aanpak Smart Industry naar dienstensector
“Een proeftuin kan ook gebruikt worden om (tijdelijk) te werken op
basis van (experimentele) wetten en regels, bijvoorbeeld rond
privacy. Zo kan proefondervindelijk worden onderzocht en bepaald wat
de meest effectieve manier is om nieuwe technologische
mogelijkheden te reguleren.”
https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2016/07/06/advies-studiegroep-duurzame-groeihttps://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2016/07/06/werkgroeprapporten-studiegroep-duurzame-groei
Experimenteerruimte (2)
https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2016/07/06/werkgroeprapporten-studiegroep-duurzame-groei
Vertaald naar het perspectief van het Nederlandse verdienvermogen illustreert dit twee zaken:
i) gezien het toenemende belang van het winner-take-all principe wordt het nog belangrijker dat Nederlandse bedrijven aan de frontier van technologische mogelijkheden kunnen opereren en
ii) het niet adaptief benutten van kansen van digitalisering kan razendsnel ten koste gaan van het concurrentievermogen van het Nederlandse bedrijfsleven. Dit vraagt om adaptieve ondernemers, wetenschappers en werknemers; kortom mensen die in staat zijn snel mee te gaan in deze transitie.
Experimenteerruimte (3)
Experimenteerruimte
Hoe data gedreven service innovatie te doen?
Als ICT op drift is enslechts achteraf te verklaren is…
“platform strategy designed for coping with surprise”
“Sun-Tzu’s exploitation of the contours (configuration) of resources at hand Shih”
C. Ciborra. 2002. The Labyrinths of Information, Oxford University Press, Chapter 5 Shih, p. 119.
Begrip shih
Begrip shih
“Smart improvisers makes business sense, especially when business itself appearsto make very little sense”
shih: rang- be- schikking voor een natuurlijke verandering, dat leidt kansrijk gebruik van de situatie
C. Ciborra. 2002. The Labyrinths of Information, Oxford University Press, Chapter 5 Shih, p. 119.
• onvoorspelbaar gebruik van resources• gebruik meerdere structuren als reactie op
chaotische gebeurtenissen, • i.p.v. maximaliseren van efficiency rondom
stabiele taken en technologieën• go with the flow• geen nieuwe situatie creëren -• organiseer omstandigheden zodanig er
voordeel in zit
Terreurorganisaties
Open Source organisaties
Sommige ZZP groepen
flexibel, snel reagerende netwerk vanautonome groepjes met een betekenisvol doel
“Meta-organizational context not fully designed”“Manager recombines artfully those arrangements”
Shih organisatieOlivetti ‘80 platform organisatie
C. Ciborra. 2002. The Labyrinths of Information, Oxford University Press, Chapter 5 Shih, p. 119.
perfectie in planning is symptoom van verval
“professionals should try to grasp the essence ofphenomena, and master it”
modellen/mechanismen zijn op zijn best analogieënvan prestaties uit het verleden
“what is the use of a map if you do not know the terrain?”
Non Shih
Accepteer "bricolage" prutswerk, geknutsel
Leef de infrastructuur = socio-technical
Beleef de fenomenen zoals ze zijn en analyseer defenomenen niet zoals we willen dat ze zijn
Wees „gastvrij‟ is in plaats van methodologisch
Zie het reservoir van bronnenklaar om toe te passen
Aanpak?
• Voldoet niet aan behoefte top van het management voor de begroting, voorspelbaarheid en controle
• Onverenigbaar veel bedrijfsculturen
Belemmeringen?!
Een beetje orde en veel chaos..
Een paar computers generen data
En toen..
Alles en iedereen
generen data
Ordelijk
Chaotisch
En toen..
En toen..
Gebrek aan data
Overvloed aan data
En toen..
Gestructureerd
Ongestructureerd
Intern
Periodiek
Extern
Ad Hoc
En toen..
Stabiel
Bewegelijk
Organiseren is eenduidigheid creëren
Het spel op de grens
Wildgroei dataAutonome systemen
Dataficatie &
Data analyse
Methodologisch (fabriek)
Six Sigma, process mining, industry 4.0
Exploratie :
Growth hacking, sandboxing,
holistisch, co-creatie,
hyper agile
Samenbrengen…
Methodologisch (fabriek)
Exploratie
(chaotische verandering)
Samenbrengen…Pentland “social physics”
Telco Call Detail Records
Bank ATMs and credit-card transactions
Retailer point-of-sale transactions
Utility energy meters
Dotcom web-click streams and social-media interactions
Managen KPIs:
Realtime exploreren:
Samenbrengen ICT…
Managen KPIs:
ERP, DWH, RDBMS
Business Intelligence
Realtime exploreren data:
NO SQL, Hadoop, Spark
Hyper Agile, Sandbox
Samenbrengen ICT…
Doel
Optimaliserenkostenbesparen
Innoverennieuwe omzet
generen
Business transparency…
Data management
Data analyse
Feiten, één waarheid
onbetwiste data ..
Waarschijnlijk,
perspectief,
onzuiver,..
Transistie
SchattingenPatroonherkenning
Weten
Transistie
Transistie
ICT systems support humans
Humans support
ICT systems
to learn
Met wie?
Egel
Vos
Vos of egel?
Data Detective
Data Operating System
Applicaties
Bedrijfsprocessen
Hardware
87
Growth Hackers, as bricoleurs and improvisers
Data Detective
Hadoop Hacker
Data Operating System
Applicaties
Bedrijfsprocessen
Hardware
88
Growth Hackers, as bricoleurs and improvisers
Ontwikkelaar en engineer
Bouwen en onderhouden met Big Data gereedschappen en methoden
Onderzoeken, Ontdekken en Onderhouden
Hadoop Hacker
Domein expert en analist
Vertalen business vraag naar Big Data vraag
Ongearticuleerde behoefte omzetten in specifieke vragen…
Data Detective
89
Foxes know many small things which they bring to bear in their analyses in a dynamical and flexible way
Tetlock
Growth Hacker, as bricoleurs and improvisers
The hedgehog is said to know one thing and know it well
Tetlock
Experimenteer
Durf te delenDurf te falen
Deel je fouten
Growth Hacker, as bricoleur and improviser
Dienstverlening beter of slechter door Big Data?
KPN of ING?Belastingdienst of CBS?
“The Labyrinths of Information”Claudio Ciborra 2002
“De hygienemachine”Rene ten Bos & Ruud Kaulingfreks 2001
“Dispositioning IT all:A Theory for Thriving Without Models”
Ian O. Angell & Fernando M. Ilharco 2006
“A Perfect Mess”Eric Abrahamson & David H. Freeman 2006
“Bullshitmanagement”
Jos Verveen 2011