Grip krijgen op de werkelijkheid, dat wil elke ondernemer. Goed gebruik maken van de beschikbare data brengt deze wens een stapje dichterbij. Door afgesloten projecten te analyseren ontstaat zicht op patronen. En dat is stuurinformatie voor nieuwe projecten. Maar het vakgebied is nog jong en bedrijven moeten vooral van elkaar leren. In dit artikel vertellen data-scientists hoe ze data hun beslissingen laten ondersteunen.
Maar liefst 80 nieuwe medewerkers haalde Philips VitalHealth binnen in 2018. Dat is bijna de helft van het totale personeelsbestand van dit in december 2017 door Philips overgenomen IT-bedrijf. AI-specialisten, data-wetenschappers, ontwikkelaars… ze zijn zeer welkom bij het in Ede en Eindhoven gevestigde Philips VitalHealth. Daaruit blijkt maar weer dat data-analytics als vakgebied een stormachtige groei doormaakt. De verklaring ligt voor de hand. De toepassingsgebieden worden steeds breder en de lijst met succesvolle praktijkvoorbeelden wordt steeds langer.
In de terminologie van Philips VitalHealth spreken we over adaptive intelligence. Daarmee worden digitale oplossingen ontwikkeld voor population health management. Publieke, medische en persoonlijke data wordt ingezet om leefstijlen in kaart te brengen, gezondheidsrisico’s te identificeren en relevante gegevens van zorgpartijen zo mogelijk te koppelen. Volgens algemeen-directeur Laurens van der Tang leidt dit tot “een shift in de zorg”. In plaats van wachten tot mensen met klachten komen, probeert Philips VitalHealth mensen zo lang mogelijk gezond te houden. Patiënten worden pro-actief betrokken en kunnen veel zelf doen, netwerken van professionals worden ontsloten en behandelresultaten worden gemonitord.
Population health management is beter voor de patiënt, en kostenefficiënt, stelt Van der Tang, want dubbele behandelingen en overbodige controles blijven vaker achterwege en (goedkopere) zorg op afstand is vaker mogelijk. De genoemde shift zien we niet alleen in de zorgsector. Ook in andere sectoren speelt data-analytics een steeds grotere rol in het nemen van beslissingen. In de bouw en installatiebranche, energiesector, consultancy en zakelijke dienstverlening worden intuïtie en onderbuikgevoelens gestut of overruled door de wijsheid van het computerprogramma. In dit artikel beschrijven we de stand van zaken met enkele actuele praktijkvoorbeelden.
Relevante parameters
‘Ieder bedrijf is een data-bedrijf.’ Ooit was dit reclamejargon van hippe marketeers. Het lijkt erop dat zij een vooruitziende blik hadden want het zijn inderdaad niet meer alleen IT-bedrijven die de kennis van data-analytics in pacht hebben. Ingenieursbureau Deltares klopte niet zo lang geleden bij consultancybureau PwC aan om tien jaar projectadministratie te laten screenen en daar significante data uit te halen. Deltares en andere klanten van PwC willen ‘betrouwbaarheid’ en ‘zekerheid’ als het gaat om de investeringen die ze wel of niet moeten doen. Waarop moeten ze hun geld (niet) zetten? De algoritmes geven inzicht.
Wat kan PwC concreet voor bedrijven betekenen? We informeren bij Sandra Ruijsenaars, Senior Manager Data Analytics, die afgesloten projecten screent. Ruijsenaars noemt een aantal relevante parameters: “In welke markt wordt geacteerd? In welke regio is de opdrachtgever gevestigd? Wat is de omvang van de opdracht in geld? Wat is de grootte en samenstelling van het team? Wat is de spreiding van het aantal manuren dat het project zal kosten? Wat is de doorlooptijd van de planning? Welke weersomstandigheden zijn van invloed?”