Vier manieren om aan de slag te gaan met data & AI
Begin vandaag nog met versnellen van je organisatie met data & AI
8 maart, 2021 door
Vier manieren om aan de slag te gaan met data & AI
Anton de Nijs

Veel organisaties worstelen met de vraag: "Waar begin ik?" als het aankomt op meer werken met data & AI. Het voelt overweldigend. Hier zijn vier manieren om concreet aan de slag te gaan met data & AI.

Vier manieren om data & AI in te zetten

Benieuwd hoe je het beste kunt starten met data & AI (kunstmatige intelligentie)? Davenport beschrijft vier mogelijke manieren om data in te zetten, variërend van informatie verkrijgen tot optimalisatie:


Om te kunnen voorspellen moet je eerst weten wat er gebeurt en waarom. Daarom raden we je aan met de eerste stap te beginnen en dan toe te werken naar optimalisatie. Dat geeft ook de medewerkers gelegenheid om te wennen aan meer data gestuurd werken.

Aan de hand van makkelijk te onthouden voorbeelden zullen we de vier manieren doorlopen. Aan het eind van deze blog heb je dan een goed idee van de verschillende manieren om data te gebruiken. Vervolgens kun je die kennis toepassen op je eigen organisatie.

gray and brown classic vehicle speedometer pointing at zero

Inzicht in de operatie

De eerste stap op het vlak van data is inzicht in wat er gebeurt.

Stel dat je geen snelheidsmeter zou hebben. Je zou dan misschien je snelheid kunnen inschatten door te luisteren naar het geluid van de wind, de motor en de banden, maar het is minder nauwkeurig. Toch is dit wat veel ondernemers doen in hun bedrijf.

We spreken wekelijks ondernemers. Vaak horen we hetzelfde. Indrukwekkende prestaties, mooie verhalen, maar ook de behoefte aan informatie om betere beslissingen te kunnen nemen.

Data is vaak voorhanden, maar daarmee nog niet inzichtelijk. Door data inzichtelijk te maken - bijvoorbeeld met dashboards - kun je er beter op acteren. 
 
man standing beside white SUV near concrete road under blue sky at daytime

Ken de problemen

De tweede stap is weten waarom iets gebeurt. Je hebt misschien al wel eens pech onderweg gehad. Dat wil je graag voorkomen. Je moet dan weten waarom je pech hebt gekregen.

In organisaties zien we ook vaak deze noodzaak. "Waarom blijven mijn marges achter, terwijl ik stevig groei?". Als je weet waarom iets gebeurt, kun je erop acteren. Of op zijn minst snel reageren.  

Voorspel problemen

De derde stap is weten wat er gaat gebeuren. We hebben al sinds jaar en dag een benzinemeter in onze auto. Veel handiger is de boordcomputer. Die geeft aan hoe ver je nog kunt rijden. Daarop kun je beter acteren. Vanaf deze fase ga je ook werken met AI - kunstmatige intelligentie - en algoritmes.

In organisaties zijn voorbeelden preventief onderhoud of voorspellingen van de verkopen. Met deze voorspellingen kun je je processen optimaliseren.
black Tesla steering wheel

Schrijf voor

De laatste stap is beïnvloeden wat er gaat gebeuren. Dat is de meest lastige stap. Een voorbeeld is de routeplanner van Tesla. Op langere ritten wordt de route zo bepaald dat je op tijd bij een Tesla oplaadstation bent. Je weet dus bij aanvang van je reis al waar je gaat opladen.

In organisaties zijn voorbeelden aanbevelingen op websites. Netflix heeft een heel breed aanbod, maar weet op basis van mijn kijkgedrag wat ik interessant of leuk vind. Daardoor bepalen ze in hoge mate wat ik ga kijken.

En jouw organisatie?

Wil je verder met data in jouw organisatie? Dan hoop ik dat je hiermee een kapstok hebt om de volgende stappen te zetten. Als je daarbij hulp nodig hebt, gaan we graag in gesprek. We bieden verschillende diensten van Data Coaching tot tijdelijke inzet van onze consultants tot complete overname van data & AI projecten.

Meer over BRAINSTAX Contact
Vier manieren om aan de slag te gaan met data & AI
Anton de Nijs 8 maart, 2021
Deel deze post