Externe data: De waarde van delen | KPMG | NL

Externe data: De waarde van delen

Externe data: De waarde van delen

In een tijdperk waar buzzwords als ‘digital transformation’ en ‘big data’ ons om de oren vliegen, vervult data een rol die we ons vroeger niet voor konden stellen. Waar data oorspronkelijk een bijproduct van de reguliere productieprocessen vormde, is het nu binnen veel organisaties een asset van significante waarde. Sterker nog, marktleiders binnen vrijwel ieder segment proberen door slim gebruik van data een competitief voordeel te behalen op hun concurrenten (zie ‘Big Data: The Management Revolution’ van A. McAfee en E. Brynjolfsson in Harvard Business Review). Daarnaast voelen zij de hete adem van startups die door middel van slimme algoritmes en innovatieve business modellen hun plek in de markt proberen te veroveren.

1000

Gerelateerde content

Data: Voorbij de eigen organisatie

Deze focus van organisaties op het worden van ‘data driven’ heeft een interessante bijkomstigheid. Naast het gebruiken van enkel interne data (data die door de organisatie zelf geproduceerd wordt), wordt steeds meer de waarde ontdekt van het gebruik van externe data. Externe data is data die zijn origine buiten de organisatie kent. Denk hierbij aan social media, maar ook aan de interne data van andere organisaties. Dit hoeft niet per se een organisatie in hetzelfde segment te zijn. De combinatie van externe data en technologie als predictive analytics zorgt ervoor dat organisaties meer inzicht krijgen in het gedrag van hun klanten, waar ze hun producten en diensten vervolgens beter en sneller op aan kunnen passen. Daarnaast kunnen organisaties zo efficiënter werken, nieuwe verdienmodellen ontwikkelen en direct omzet genereren door de verkoop van hun eigen interne data aan andere organisaties (zie ‘Capitalizing on outside data is not only an outside-in concept’ van R.M. Verhoeven in Compact 2017/01).

Volgens onderzoek van Dan Woods (zie ‘Do you suffer from the Data Not Invented Here Syndrome?, Forbes, 2012) wordt de waarde van externe data steeds groter ten opzichte van die van interne data, wat ondersteund wordt door de toenemende focus van organisaties op het verkrijgen van externe data. Dit geeft stof tot nadenken over hoe organisaties aan deze data zouden moeten komen, op een wijze die de kwaliteit en compliance van de data borgt. In een ideale situatie kunnen organisaties naar willekeur – niet naar specifieke klanten of organisaties herleidbare – data kopen en verkopen via een online marktplaats voor data, om zo hun behoefte aan externe data te vervullen. Er bestaan al initiatieven die dit trachten te doen, maar het aanbod en de kwaliteit van de data laat nog te wensen over. Deze mate van volwassenheid van data uitwisseling is vooralsnog dus toekomstmuziek. Een eerste (tussen)stap in de juiste richting is het uitwisselen van data tussen organisaties die daar vooraf afspraken over maken met elkaar. 

 

Praktische uitdagingen

De voorgestelde tussenstap van data uitwisseling kent echter wel een aantal praktische uitdagingen, welke hieronder zijn toegelicht.

Kwaliteit
De kwaliteit van de data moet op orde zijn. Iets dat voor zich spreekt – als kopende partij verwacht je immers waar voor je geld – maar in de praktijk vooralsnog tegenvalt. De oorzaak hiervan is dat organisaties nog worstelen met het volledig borgen van kwaliteit van hun interne data. Als ze deze data willen delen zullen ze aantoonbaar ‘in control’ moeten zijn van hun data om een kwalitatief goed product te leveren. Het is dan ook niet verrassend dat organisaties als GS1 – o.a. uitgever van de barcode – trajecten opstarten om datakwaliteit te verbeteren én continu te monitoren.

Wet- en regelgeving
Data moet voldoen aan vereisten omtrent privacy. Zo mogen persoonsgegevens niet zomaar gedeeld worden, maar moeten organisaties aan kunnen tonen voor welk doel ze data verzamelen. Zo mag een woningcorporatie geen scans van paspoorten verzamelen als dat niet aantoonbaar noodzakelijk is voor het bedrijfsproces. En een verzekeraar kan door het combineren van verschillende datasets informatie over haar klanten verzamelen, die ze volgens wet- en regelgeving (denk aan de GDPR die vanaf 2018 in werking treedt) helemaal niet mag hebben. Dit betekent dat organisaties die hun data willen delen of verkopen genoeg expertise moeten hebben op het gebied van wet- en regelgeving om compliance te garanderen.

Het delen zelf
Een bijkomende trend is dat datasets steeds groter worden – denk bijvoorbeeld aan ‘smart houses’ die real-time data verzamelen vanuit alle sensors die in het huis zijn geïnstalleerd. Om datasets van dit formaat te versturen én te ontvangen en integreren binnen de organisatie heb je infrastructuur en een robuust datamodel nodig dat hiermee om kan gaan. Voor kleinere datasets gaat dit thema ook op; waarbij versie management (wie heeft toegang tot welke versie van welke data?) een belangrijke rol speelt.
 

Een tussenliggend platform als oplossing

Om bovenstaande uitdagingen structureel op te lossen, stellen wij voor dat de data niet direct tussen twee of meer organisaties wordt uitgewisseld, maar via een dedicated platform. Dit platform moet, naast de technologische mogelijkheden om data transfers mogelijk te maken, ondersteunende diensten bieden op het gebied van data kwaliteit, data governance en (privacy) regelgeving. Denk hierbij aan versie beheer van datasets, het anonimiseren van data, data cleansing en het bieden van de juiste API’s en andersoortige tooling.

Het platform biedt dus onder meer de anonimisatie van data; oftewel, data op het platform is – indien gewenst – niet terug te herleiden naar een specifieke organisatie. Dit lost een cruciaal issue op: het gebrek aan vertrouwen tussen concurrerende bedrijven. Het is logisch dat organisaties het delen van hun data wantrouwen. Hiermee geven ze immers wellicht hun concurrenten een (onbedoeld) competitief voordeel. Er zijn bedrijven die dit gebrek aan vertrouwen oplossen door als derde, vertrouwde partij te fungeren. Denk bijvoorbeeld aan iShare, ShareShip en PortBase in de logistieke sector, die de uitwisseling van transport data faciliteren om efficiënter te kunnen plannen. Waar deze partijen echter nog relatief klein zijn tonen ze wel aan dat het delen van data tussen organisaties op deze manier werkbaar én winstgevend is.
 

Auteur van deze blog is Daniël Foudraine.

Daniël Foudraine is Consultant bij KPMG IT Advisory (Enterprise Data Management). Hij adviseert (financial services) organisaties over het structureel verbeteren van de data management functie op thema’s als data kwaliteit en het voldoen aan de continu toenemende wet- en regelgeving.

Neem contact met ons op

 

Offerteaanvraag (RFP)

 

Bevestig