De eerste spreker is Edwin Steenvoorden, Vice President Capgemini. Edwin Steenvoorden vertelt over Big Data Analytics; de waarde van de juiste actie.
Bij analytics denk je na over fraude en hoe je supply chain in elkaar zit. Uit de Hype Circle van Gartner kunnen vier zaken van toepassing zijn, wat opvallend is. Een van die vier zaken is fraude. De Engelse belastingdienst heeft een miljard bespaard door fraude goed aan te pakken. Je moet jezelf afvragen wat je echt met de toepassingen wil bereiken, zoals het koppelen van databestanden maar ook het serviceniveau naar klanten verhogen. Data en informatie worden snel met elkaar verwisseld. Hoe kan data dat al beschikbaar is, zo goed mogelijk gebruikt worden? Neem bijvoorbeeld data met betrekking tot een databron, satelliet en mobieltjes. Door middel van deze informatie kunnen routes van vluchtelingen voorspeld worden, zodat er voldoende voorraad is in vluchtelingenkampen. De toepassing ‘maak mijn straat’ is een toepassing die gebruik maakt van Big Data. Via deze toepassing kan je een melding maken wanneer iets in de straat mankeert of kapot is. Zo houd je je buurtgenoten op de hoogte en kan je in de gaten houden of het al gerepareerd is. Daarnaast zorgen iPhones voor belangrijke data. iPhones houden bijvoorbeeld data bij op de snelweg, waarbij ook hoogteverschillen gemeten worden. Wanneer in de data gemeten wordt dat bijna alle auto’s op en neer gaan op een bepaald stuk, kunnen hobbels ontdekt worden. The Copenhagen Wheel is een ‘slimme’ fiets die met data werkt. De fiets slaat energie op, wat ideaal is wanneer je over een brug heen moet of flinke tegenwind hebt. Daarnaast kan je als fietser zien waar je vrienden zich bevinden en kan de overheid bijvoorbeeld zien waar het vast loopt in de stad. Concluderend komt het erop neer dat er de juiste techniek, mensen en processen voor nodig zijn. In kleine stapjes moet je het doen. Het gaat niet zo zeer om de technologie, maar om de toepassing. De meeste data en algoritmes waren er altijd al, maar dankzij de technologie kan het juist worden toegepast. Er is tegenwoordig zo veel technologie, dat het doorslaat in de maatschappij. “Wanneer je mijn dochter vraagt of zij internet gebruikt, is het antwoord ‘nee’. Maar als je vraagt of zij gebruikt maakt van Facebook en Twitter, dan is het antwoord ‘ja’”.
Uit de zaal kwam nog de vraag ‘wie de toegevoegde waarde moet maken’. Met name de wetenschap, neem bijvoorbeeld studenten van de VU in Amsterdam. Zij hebben als afstudeeropdracht een systeem ontwikkelt waarmee automatisch de juiste verkoopprijzen bepaald kunnen worden voor bedrijven, afhankelijk van verschillende factor.
De volgende sprekers zijn Jop Esmeijer en Tom Bakker van TNO. Zij gaan in op waarde van Big Data en welke route dat vergt.
We kunnen niet meer om big data en analytics heen. Er zijn technieken, services en organisaties nodig die dit faciliteren. Hoe ga je van ruwe data naar waardevolle data? Een voorbeeld is Walmart. Zij zoeken personeel als web developers, zodat gerichte acties uitgevoerd kunnen worden, zoals bijvoorbeeld aanbiedingen van Pampers bij moeders. Statoil is bezig met bijvoorbeeld het opnemen van het geluid van walvissen en het meten van bewegingen en frequenties. Of het meten van hartslagen van schelpdieren, zodat gemeten kan worden wat goede plekken zijn om te boren. Hierbij moet uiteraard belangrijk omgegaan worden met data. Iedereen doet het en tegelijkertijd weet niemand van zichzelf waarom je het doet. 64% van de bedrijven geeft aan big data te willen gebruiken, maar de vraag is hoe je je kan onderscheiden. Vragen als ‘wat doen mijn concurrenten’, ‘wat doen nieuwe spelers’, en ‘hoe maak ik mijn producten beter’ worden hierbij gesteld. Want wat als iedereen hetzelfde zou doen? Persoonlijke marketing en productieprocessen verbeteren is niet genoeg. We willen meer doen met data. Stel je hebt alle data ter beschikking, wat zou je doen. Een tractor volstoppen met sensoren, zodat je ziet hoe die het doet en welke onderdelen vervangen moeten worden. De data die verzameld wordt, is ook nuttig voor de boer. De boer kan de data gebruiken om te kijken hoe en op welke manier hij zijn land kan bebouwen. Welke positie en propositie neem je in als bedrijf? Nike is een goed voorbeeld. Nike heeft chipjes in de schoenen, apps, stappentellers en een online platform waar je het bij kan houden. De propositie van Nike is nog hetzelfde, maar de data is wel veranderd. Data speelt een grotere rol. Nike heeft nu ook opeens te maken met bedrijven als Google en Apple (Google Glass en Apple Watch) dankzij deze nieuwe data. Binnen de auto industrie is data ook heel belangrijk. Er worden biometrische sensoren in een stuur en gordel gebouwd om het stresslevel van bestuurders te kunnen meten. Wanneer iemand gestrest aan het rijden is, kan er een waarschuwing gegeven worden beter niet te rijden. Op het moment heerst er een soort strijd ‘hoe de toekomst van de auto eruit ziet’. Er wordt gesproken over de Google Car, die je vervoer biedt van A naar B en niet perse voor de deur hoeft te staan. Je hebt dan dus alleen vervoer wanneer je het nodig hebt. Maar hoe gaan kruispunten er dan uitzien? Moeten we straten en parkeerplaatsen opnieuw inrichten? Het zijn mooie toekomstige dingen.
Tot slot gaat Jan Müller, Directeur Nederlands Instituut voor Beeld en Geluid, in op de maatregelen die Beeld en Geluid heeft genomen om ook op lange termijn een volledig toegankelijk archief te zijn.
Het instituut voor Beeld en Geluid is het audiovisuele Archief van Nederland. Alles wat door publieke omroepen uitgezonden wordt, wordt hier opgeslagen. Het instituut heeft de volgende opdracht mee van het Rijk: “Beheren en bewaken van dé audiovisuele schatkamer van Nederland”. Het is dus een cultuurhistorisch instituut, een archief, een museum en een kenniscentrum in één. Daarbij moeten zij ook nog eens iedereen toegang kunnen verschaffen tot dit archief, zowel programmamakers, gewone burgers als het onderwijs. Iedereen moet de vruchten van dit rijke archief kunnen plukken. In totaal zijn zo’n 2.000.000 foto’s en is er zo’n 800.000 uur aan reclamemateriaal en filmmateriaal opgeslagen. Inmiddels is het meeste materiaal overgezet van analoog naar digitaal. Een hele klus. Binnen een kwartier kan een filmpje uit het archief gehaald worden. Een mooi systeem, een schat aan materiaal en bulk aan data. Doordat er zoveel data is, is het bijna onmogelijk alle data handmatig te voorzien van meta descriptions. Hier hebben ze iets slims voor bedacht door gebruik te maken van Crowdsourcing. Op de website van ‘Man bijt hond’ worden mensen uitgedaagd het spel te spelen waarbij video’s getoond worden. De kijker moet dan in losse woorden (tags) aangeven wat er te zien is. Bijvoorbeeld bij het programma ‘Boer zoekt vrouw’ de woorden boer, vrouw, tractor, koeien enz. Wanneer meerdere mensen dezelfde woorden gebruiken, worden punten gegeven voor het aangeven van de ‘juiste’ woorden. Op deze manier worden mensen uitgedaagd dit ‘spel’ te spelen en worden er automatisch omschrijvingen aangemaakt bij de video. De verschillende soorten data zorgen ervoor dat fragmenten aan elkaar gekoppeld worden. Verder heeft Beeld en Geluid open beelden: rechtenvrij materiaal dat hergebruikt mag worden. Wikipedia gebruikt het bijvoorbeeld om uitleg te geven over bepaalde onderwerpen. Ook zijn er apps ontwikkeld die je extra informatie geven wanneer je foto’s maakt van beelden of gebouwen. Er komt dan bijvoorbeeld het bouwjaar in beeld te staan.
Kortom: Beeld en Geluid is een goed voorbeeld hoe je omgaat met big data. Zelf vraagt Beeld en Geluid zich momenteel af wie het internet bewaart. Wie slaat het internet op?