Interview Jill Dyché, SAS: 'Data-exploration vereist geen business case'

Jill Dyché, Vice President of Thought Leadership bij SAS, is specialist op het gebied van Datagovernance, Business Intelligence, Master Data Management, en CRM. Zij adviseert over het strategisch belang van investeringen in informatie en data. Voor een volle zaal bij SAS in Huizen sprak zij over nieuwe Best Practices rond Informatie Management. Hoe kun je het best aan executives duidelijk maken dat data van strategisch belang is en dat ze big data moeten zien als een enorme zakelijke kans, in plaats van een bedreiging of complexiteitsprobleem.

Wat bedoel je met nieuwe ‘best practices’?

“Veel CIO’s worstelen met het probleem om het topmanagement te overtuigen van het nut om te investeren in data en data management technologie. Data wordt door executives nog te vaak gezien als het bijproduct van applicaties. Als je data kunt verbinden aan het vermogen om corporate doelstellingen te bereiken kun je de executives in een positie plaatsen waarin ze expliciet ‘nee’ zouden moeten zeggen op een vraag als “Wil je investeren in data als niet-investeren betekent dat je je doel niet gaat halen?” Dat is een vraag waar ze uiteindelijk geen nee op kunnen zeggen. Ze zullen dan geen bezwaren meer hebben en zelfs meefinancieren. Je moet data dus verbinden aan je strategie. “We kunnen ons nieuwe CRM-systeem niet succesvol maken, tenzij we investeren in data.” Als je duidelijk maakt dat je niet kunt slagen zonder goed beheerde informatie dan zullen executives luisteren en handelen.”

Is Big Data een extra argument?

“Big Data gaat veel minder over volume dan vaak wordt gedacht. Big data gaat over nieuwe soorten data, nieuwe formats, nieuwe manieren om data te gebruiken en nieuwe technologie die dit mogelijk maakt. Het niet benutten van de big data-kans omdat je ‘eigenlijk helemaal niet zo verschrikkelijk veel data zou hebben’, is geen excuus. Met technologie als High-Performance analytics, Hadoop en Visual Analytics kun je bestaande processen en analyses verschrikkelijk veel sneller doen, maar je kunt ook nog eens heel nieuwe dingen doen. Als berekeningen (bijvoorbeeld het inschatten van kredietrisico’s) in plaats van twee dagen nu nog maar een paar minuten vragen, dan bereik je heel nieuwe niveaus van efficiency en kostenbesparing. Daarnaast heb je te maken met heel nieuwe soorten gegevens als social media data. Bedrijven weten nog nauwelijks hoe ze daarmee om moeten gaan en hebben nog geen producten of instrumenten om er mee om te gaan. Nieuwe soorten data, nieuwe bronnen, steeds snellere beschikbaarheid ervan en steeds minder tijd om beslissingen te nemen betekent eens te meer dat big data neerkomt op het managen van data als een asset en dat je nieuwe strategische beslissingen moet nemen. “

Hoe belangrijk is datakwaliteit?

“Datakwaliteit is voor big data minder belangrijk. De lage instapkosten voor Hadoop en HPA maken het mogelijk ruwe, minder schone data gewoon in een dergelijk platform te ‘laten lopen’ en dan de technologie met de vervuilde versie te laten werken. De context bepaalt de relevantie of het belang van kwaliteit. Dat wordt het gesprek voor de komende tijd, het managen van je data in de context van het gebruik dat je ervan wilt maken. De schaalvoordelen van het hergebruik van data werken in het voordeel van ruwe ongefilterde data. Het feit dat de kwaliteit contextgerelateerd is, en je dus niet álles meteen vanaf het begin 100% schoon hoeft te hebben maakt het feitelijk ook makkelijker om te beginnen. Je kunt klein beginnen. "

"Datagovernance, het raamwerk om strategie, doelstellingen en beleid ten aanzien van corporate data op te baseren, is daarbij wel essentieel om precies te bepalen hoe schoon welke data moet zijn voor welk doel. Vervuiling is niet erg, als we maar weten hoe vuil het is, en waarom. En big data leent zich met de nieuwe technologieën prima voor ‘discovery’, het vinden van zaken waar je niet naar op zoek was.”

"Als je vroeger aan de gang ging met iets van discovery, dan kon dat maanden kosten, iets dat nu in seconden kan. Honderden terabytes doorzoeken was toen veel te kostbaar, nu niet meer. Maar executives moeten dan data-exploration wel ondersteunen, en accepteren dat je geen business case hoeft te hebben voor alles wat je doet. Executives moeten zeggen we laten je ‘spelen’ met een deel van het budget, en de rechtvaardiging vinden we later wel. Het is niet anders dan met R&D. Veel grote ontdekkingen en uitvindingen zijn bijproducten van heel ander onderzoek, zaken waar men niet specifiek naar op zoek was."

"Mijn eigen ‘Aha-moment’ kwam toen ik zag dat miljoenen warden verspild aan CRM-projecten die mislukten, vanwege slechte data. Je vermogen om je strategie uit te voeren is proportioneel aan de mate waarin je data beheerd wordt. En dan is het weten dat data strategisch is de eerste stap. Maar die is vervolgens niets waard als niet ook de tweede stap wordt gezet, die van ‘execution’. Handel er ook naar en voer data management-projecten uit.  Het meten van de waarde van data als een asset zien we bij sommige bedrijven die echt meten. Zij maakten inzichtelijk hoe het verbeteren van data had geleid to meer klantloyaliteit, en daarmee meer omzet en meer winst."