NL
Get a demo

Big data: wat is het? Maak jouw organisatie toekomstbestendig

Elke organisatie beschikt over data. De uitdaging is om deze data effectief (en efficiënt) in te zetten. Want het doet er niet toe hoeveel data je hebt, maar wat je ermee doet. In dit artikel lees je welke gegevens je kunt gebruiken om strategische vraagstukken op te lossen, hoe je de juiste gegevens verzamelt en analyseert, en welke tools je daarbij kunnen helpen.  

De ontwikkeling van data gaat als een speer. Wist je dat er in de komende drie jaar net zoveel data wordt verzameld, als in de dertig jaren daarvoor? Mind blowing, toch? We genereren constant data. Op dit moment maar liefst 1.7 MB per seconde. En dat aantal groeit, en groeit steeds sneller. Data is overal, zo is Google onze grootste raadgever, sturen we dagelijks tientallen e-mails en volgen we onze social feeds op de voet.

Elke organisatie beschikt over data. De uitdaging is om deze data effectief (en efficiënt) in te zetten. Want het doet er niet toe hoeveel data je hebt, maar wat je ermee doet. In dit artikel lees je welke gegevens je kunt gebruiken om strategische vraagstukken op te lossen, hoe je de juiste gegevens verzamelt en analyseert, en welke tools je daarbij kunnen helpen.  

Inhoudsopgave

Wat is big data?

Met de komst van meer data, ontstaan er ook meer (en grotere) datasets. In potentie een goudmijn voor de ontwikkeling van (commerciële) organisaties. Ten minste…voor wie in staat is de data te verzilveren in het voordeel van de klant. En dát is precies waar de uitdaging ligt. Want veel van deze grote datasets zijn niet met traditionele methoden te analyseren. Ze zijn ‘ongestructureerd’. Deze ongestructureerde gegevenssets worden ook wel ‘Big Data’ genoemd. 

Bij data denken we al snel aan grote hoeveelheden tekst of cijferreeksen, maar er zijn veel meer soorten gegevens. De marketing- en salesafdeling alleen al produceren data in vele soorten en maten:

  • De kosten en opbrengsten van marketing 
  • Bezoekersgegevens van de website en/of portal
  • Klantcommunicatie via telefoon, mail, chat of whatsapp 
  • Offertes, facturen, contracten etc. 
  • Gespreksverslagen van interne/externe meetings
  • Een landkaart met de locatie van alle klanten
  • Foto's van evenementen, etc.

Data kent verschillende verschijningsvormen, denk aan documenten, flowcharts, cijfers, foto’s, webanalyses, dashboards, etc. Big data gaat over de totaalsom aan beschikbare data, waarbij je verschillende bronnen combineert om tot waardevolle inzichten te komen. Zoals een 360-graden klantprofiel, een ultieme manier van data driven marketing. 

Big data is overal: zet het strategisch in voor je organisatie

Big data is overal. Denk aan de productie van vaccins, hier zijn meer dan 200 variabelen aanwezig die een invloed hebben op de uitkomst! Hierdoor verschilt de opbrengst van batch tot batch enorm. Farmaceutische bedrijven passen big data analytics toe om in kaart te brengen welke combinaties van variabelen een grote invloed hebben op het eindresultaat. Door de negen belangrijkste variabelen te beheersen, kon deze farmaceut de totale opbrengst met meer dan 50% verhogen.

Ook de commerciële mogelijkheden van big data zijn eindeloos. Neem e-mailmarketing, waar personalisatie een van de belangrijkste uitdagingen is voor marketeers om relevant te zijn. Met alleen de gegevens uit de e-mailmarketingcampagnes is het slechts beperkt mogelijk om te achterhalen welke informatie de klant graag wil zien. In een datamanagement platform (DMP) combineer je verschillende informatiestromen aan elkaar, waardoor je nieuwe inzichten genereert.  Zo maken de aankoophistorie, het websitebezoek en klantenprofielen, het mogelijk om e-mails nóg beter te personaliseren. 

Wie big data strategisch inzet in de organisatie, kan effectiever de markt bewerken met een efficiëntere bedrijfsvoering.  Het succes van bedrijven in de toekomst is dan ook voor een steeds groter deel afhankelijk van de manier waarop je je data weet te benutten. 

Starten met big data: think big, start small

Onoverzichtelijk informatiebeheer, weinig inzicht in datastromen en gebrek aan (duidelijke) richtlijnen. Herkenbaar? Helaas voor veel organisaties wel… neem bijvoorbeeld de klachtenafhandeling: via welke kanalen komen klachten binnen? Is daar een proces voor? Wat wordt met deze informatie gedaan? In hoeverre wordt deze data gestructureerd en ingezet voor verbetering? Is het duidelijk wie hiervoor verantwoordelijk is? Een ongeorganiseerde klachtenafhandeling heeft z’n weerslag op de klanttevredenheid en het imago van de organisatie.  

En dat terwijl je met een paar simpele veranderingen een flink verschil maakt, voor klant én organisatie.  Want wie klachten beschouwt als kans en data inzet om de dienstverlening te verbeteren, slaagt erin klanten (weer) aan zich te binden. Dat hoeft helemaal niet complex te zijn, het vraagt alleen om goed georganiseerde bedrijfsprocessen en goed gebruik van data.

Hoe? Door groots te denken, maar klein te beginnen. Think big als het gaat om de uitdaging die je wilt oplossen. Bijvoorbeeld de klanttevredenheid verbeteren. En start small door te inventariseren welke datasets je in huis hebt om een stap in de goede richting te zetten. Denk bijvoorbeeld aan je bestaande databronnen, zoals het CRM systeem, het ERP systeem, de boekhoudsoftware of je marketing suite. Breng vervolgens in kaart welke datasets in deze bronnen opgeslagen staan. Sluit minder voor de hand liggende applicaties niet bij voorbaat uit, zo kan het  rittenregistratiesysteem wellicht een beter beeld geven van de bedrijfsbezoeken die de accountmanagers afleggen dan het CRM. Naast interne databronnen zijn er ook buiten je organisatie veel gegevens gratis op te vragen bij publieke instanties of betaald in te kopen via gespecialiseerde bedrijven. 

Trash in, trash out: hoe bepaal je de kwaliteit van de data?

Voordat je aan de slag gaat met data, is het belangrijk de kwaliteit vast te stellen. ‘Trash in, trash out’, is niet voor niets een bekende uitspraak. Daarom wil je zeker weten dat je data relevant en actueel zijn.  Een beproefde methodiek om de kwaliteit vast te stellen en te verbeteren zijn de 5 V’s: volume, variety, velocity, veracity en value. 

  1. Volume: Over hoeveel informatie beschik je? Oftewel, hoe big is jouw big data? En in hoeverre beschikt jouw organisatie (nog) over voldoende rekenkracht om al deze informatie te analyseren? 
  2. Variety: Over welke soorten gegevens beschik je? In welke mate zijn deze gegevens gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd? Een voorbeeld van ongestructureerde data zijn losse foto’s. En bij semi-gestructureerde foto’s kun je denken aan gegevens met beperkte metadata, bijvoorbeeld videobeelden mét locatieaanduiding, maar zónder beschrijving van het onderwerp. Tot slot heb je gestructureerde data, deze gegevens zijn duidelijk georganiseerd in een overzichtelijk format. En zelfs gestructureerde data blijkt in de praktijk niet altijd op elkaar afgestemd: als de ene afdeling met cijfers prioriteert (van 1 tot en met 5), en de andere afdeling hoog, medium en laag gebruikt, dan vormt het koppelen van gegevens alsnog een probleem. Variety gaat over de complexiteit om de gegevens uit de verschillende bronnen te combineren en te analyseren.
  3. Velocity: Hoe snel wordt de data gegenereerd, hoe veranderlijk is de data én hoe snel is deze te analyseren? Voor sommige bedrijven is de velocity een belangrijk gegeven, bijvoorbeeld jn als je real-time wilt sturen op een productieproces in een fabriek. In andere gevallen is de velocity minder van belang, bijvoorbeeld wanneer een maandelijkse update volstaat.
  4. Veracity: Hoe betrouwbaar is de data(kwaliteit)? Hoe minder de kwaliteit, hoe minder betrouwbaar over het algemeen de analyse. Dit wordt daarom ook gezien als één van de belangrijkste maatstaven.
  5. Value: Value gaat over de waarde die je uit de data kan halen. Staat de (tijds)investering van de analyse in verhouding tot de waarde die het oplevert? Helpen de uitkomsten je om daadwerkelijk betere beslissingen te maken?

Big data is de toekomst

Elk bedrijf beschikt over data, dat is op zichzelf niets nieuws. Wat wél nieuw is, zijn de groeiende mogelijkheden om deze data te ontginnen. De technologie maakt data voor een steeds bredere groep mensen toegankelijk, zelfs als je geen geboren data-analist bent. Daarmee is het hebben van voldoende data en de juiste tools belangrijk voor het (commerciële) succes van een organisatie. 

In een customer data platform (CDP) als HubSpot maakt je in staat om gegevens gestructureerd op te slaan, met de juiste metadata. Op deze manier ontstaat er een goede basis om de data van marketing en sales te combineren met informatie uit andere bronnen.

Picture of Kelly Antonis
Kelly Antonis

Inbound Content Marketeer