Innoveren
Blog

Welke 5 stappen neemt een ondernemer om voordeel te halen uit big data/AI?

‘Hoe maak ik handig gebruik van big data en artificial intelligence voor mijn bedrijf?’ Sla een willekeurige krant open en de woorden big data of kunstmatige intelligentie komen voorbij. Deze geven duidelijk weer dat er veel te doen én te ontdekken is rondom dit thema. In het kader van deze digitale transitie zijn er verschillende initiatieven waar je als ondernemer op kunt aanhaken.

Hoewel de naam anders doet vermoeden is het platform Data Science Alkmaar bedoeld voor MKB-bedrijven uit de hele regio Noord-Holland Noord.

Wat gebeurt er eigenlijk bij dit platform en welke stappen zijn voor een ondernemer belangrijk om aan de slag te gaan én commercieel succesvol te worden met AI?

In dit blog 5 stappen om een begin te maken:

1. Maak gebruik van het Business Model Canvas

De eerste stap die helpt bij je reis is het gebruik van het Business Model Canvas (BMC). Deze gebruik je om je nieuwe businessmodel helder en gestructureerd in kaart te brengen, om de volgende belangrijke stap te kunnen maken én te bepalen hoe digitale innovaties je verdienmodel beïnvloeden.

Met behulp van het BMC onderzoek je op een eenvoudige manier wat de waardepropositie is van je bedrijf. Het geeft antwoord op enkele belangrijke vragen zoals:  ‘Waarom bestaat het bedrijf eigenlijk?’ en ‘Hoe creëert het bedrijf waarde?’

Het BMC beschrijft daarnaast hoe je deze waardepropositie kunt hanteren per klantsegment. Het schematische model kan op een interactieve en integrale manier gebruikt worden om met anderen in gesprek te gaan over hoe het bedrijf geleid wordt en waarom (strategische) beslissingen genomen worden. Bijvoorbeeld voor nieuwe verdienmodellen gebaseerd op, jawel Big data en/of Kunstmatige intelligentie.

Het BMC is een eerste stap om te komen tot een data gedreven organisatie.

2. Managen van de digitale innovatie in jouw organisatie

Bij de tweede stap breng je in beeld hoe je als ondernemer de digitale innovatie implementeert en managet in jouw organisatie. Digitale innovatie is niet veel meer dan het gebruik van digitale technologie in nieuwe producten, diensten, processen en bedrijfsmodellen. Digitale technologie is nooit af. Het is een bron van nieuwe verbindingen en makkelijk schaalbaar.

Deze eigenschappen vragen om een meer iteratief, experimenterend innovatieproces, samenwerking rond platformen en in ecosystemen (netwerken), én een scherp oog voor waar digitale innovatie disruptief of versterkend kan zijn.

Digitale innovatie vraagt ook om nieuwe vormen van samenwerking. Digitale en data-gedreven processen, producten, diensten, en businessmodellen hebben vaak een ecosysteem nodig om te kunnen slagen. Sommige ecosystemen worden georganiseerd rondom platformen, die samenwerking mogelijk maken via gestandaardiseerde interfaces.

In deze fase vraag je je af; hoe ziet het huidige (platform) ecosysteem eruit? Hoe kun je dat verder ontwikkelen? Wat zijn mogelijke barrières? En, hoe kunnen deze worden verholpen en kan digitale innovatie floreren binnen de eigen organisatie?

3. Ga aan de slag!

Nadat je de eerste stap van het BMC voor een Data Gedreven Business Model Canvas, heeft doorlopen en je je organisatie hebt aangepast op digitale innovaties, is de volgende stap een logische: je gaat werken met ruwe Big data.

Op basis van het stoeien met big data kom je er snel achter dat veel voorwerk nodig is om big data te verkrijgen én vervolgens te structureren voordat je ermee kunt werken. Om aan de slag te gaan op een eenvoudige manier zijn verschillende pakketten op de markt verkrijgbaar. Eén open source softwarepakket is vrij beschikbaar op het internet om eerste vingeroefeningen te doen. Het programma waarmee veel gewerkt wordt in de wetenschap is WEKA. Aan de hand van de vele openbaar beschikbare open data kun je zelf meteen aan de slag.

Op dit moment is het essentieel dat je verschillende concepten en technieken leert begrijpen. Op deze wijze krijg je in korte tijd door wat data voor jouw organisatie betekenen en wat de impact is, zodra je het implementeert in je organisatie.

4. Voorspel de toekomst met big data en AI.

Het omzetten van beschikbare big data tot bruikbare data voor nieuwe verdienmodellen vraagt natuurlijk tijd en energie. Uiteindelijk wordt het echt spannend als het gaat om ‘voorspellend vermogen’, want welke organisatie of onderneming vindt dit niet interessant?

Nadat de eerste drie stappen zijn gezet (zoals hiervoor beschreven) kunnen uitkomsten uiteindelijk tot verrassende resultaten leiden.

Een goed voorbeeld is de case van Rob van der Mei dat hij presenteerde tijdens het derde college van Data Science Alkmaar.

Rob is hoogleraar Toegepaste Wiskunde aan de Vrije Universiteit Amsterdam. Hij nam de zaal mee in de wereld van ‘predictive modeling’, bijvoorbeeld aan de hand van ambulance-inzet in de Flevopolder: hoe kun je data zo verzamelen, analyseren en omzetten in waarde dat de inzet/capaciteit van (een beperkt aantal) ambulances in een gebied optimaal is? En dat hiermee het ‘verschil’ gemaakt wordt, niet alleen voor commercieel succes voor bedrijven, maar ook voor het redden van mensenlevens bij eerstehulpdiensten.’

Met het thema ‘Een veiliger toekomst door predictive policing bij de Nationale Politie?’ toonde Dick Willems, Data Scientist bij de Politie Nederland, de aanpak en werkwijze in Amsterdam. Bieden de plannen van de Nationale Politie rondom predictive policing kansen voor een veiligere toekomst? De toegevoegde waarde van het ontwikkelde model (Criminaliteit Anticipatie Systeem) is duidelijk. De politie raadpleegt deze wekelijks als belangrijke ondersteuning van (planning van) surveillance en alertheid op mogelijke incidenten in een stad.

5. Sluit je aan bij gelijkgestemden

Als je – als ondernemer – in dit traject samen optrekt met andere ondernemers, dan zul je makkelijk ervaringen opdoen en delen! Het maakt je reis op weg naar je eigen big data project nóg inspirerender!

Immers, extra expertise doe je dan op in verschillende ecosystemen en netwerken (zie stap 2). Deze zijn vaak dichter bij huis beschikbaar dan je denkt.

Een van de ecosystemen in de regio is namelijk het platform Data Science Alkmaar.

De eerste doelstelling van het platform Data Science Alkmaar is om ondernemers verder op weg te helpen en te inspireren bij de ontdekkingsreis rondom big data, kunstmatige intelligentie en de mogelijkheden voor nieuwe verdienmodellen.

Daarnaast is er een tweede doelstelling: we willen het talent in de regio behouden. Dit is direct van belang voor jouw organisatie als je besluit om met deze digitale innovatie aan de slag te gaan. En niet onbelangrijk: je draagt daardoor direct bij aan je éigen innovatieve reputatie als werkgever en van de regio Noord-Holland Noord.

Auteur

Daniel Banis

Projectleider Datascience bij Ontwikkelingsbedrijf Noord-Holland Noord.

Ben je na het lezen benieuwd geworden naar het platform Data Science Alkmaar en de mogelijkheden en voordelen die dit biedt voor je bedrijf, neem dan contact met me op.

gerelateerd