Sinds het uitbreken van de pandemie, toen de wereld in een toestand van schijndood stortte, is 'contactloos zakendoen' meer geworden dan een modewoord in de directiekamer, een overlevingsmechanisme. Klantinteracties zijn gedigitaliseerd in een tempo dat met drie jaar is versneld, terwijl de reactiesnelheid van ondernemingen op veranderingen, zoals het toenemende gebruik van technologie in operaties, is vermenigvuldigd met een factor 25. 

De noodzaak om snel te beslissen en te handelen als reactie op onmiddellijke en voortdurende verandering - van lockdowns tot verstoring van toeleveringsketens - zorgde voor een piek in de vraag naar oplossingen voor data en analyse (DNA). In een recente klanttevredenheid van de data- en analyseleiders in Noord-Amerika zei driekwart van de respondenten dat de vraag naar die diensten binnen hun organisatie was toegenomen, en ongeveer de helft zei dat de toename aanzienlijk was. Gelukkig, de wijdverbreide adoptie van gegevens en analyses in de afgelopen paar kwartalen heeft ons onderweg veel geleerd. 

Hier zijn een paar lessen om te overwegen.

Data-on-Cloud is tafelinzet

De noodzaak om vanuit huis te werken en op afstand met klanten te communiceren, zette de meeste ondernemingen ertoe aan om hun werklasten te migreren de wolk, waar ze waarschijnlijk zullen blijven. Overheden, die voor de extra uitdaging stonden om enorme hoeveelheden gegevens over het virus, de volksgezondheid en vervolgens vaccinatie te verzamelen, analyseren en verspreiden, stapten ook over naar de cloud. Hun gebruik van de cloud om innovatie te stimuleren - bijvoorbeeld door een cloudgebaseerd gezondheidsbeheersysteem te bouwen dat patiënten verbindt en bewaakt via sensoren en draagbare apparaten - dient als een belangrijk voorbeeld voor de industrie. Cloudmigratie is ook voor ondernemingen kosteneffectief gebleken. 

Dat de cloud een integraal onderdeel is van de reis van bedrijfsgegevens door dit decennium, staat niet langer ter discussie - het is een van de blijvende lessen van 2021. 

Maak gebruik van het 'World-Wide-Data'-ecosysteem

Ondanks dat ze toegang hebben tot rijke externe informatiebronnen, hebben bedrijven altijd meer vertrouwd op interne gegevens voor analyse. Maar toen de pandemie eenmaal begon, overheersten externe gebeurtenissen, die op ongekende schaal onzekerheid en ontwrichting veroorzaakten. Nu gegevens uit het verleden niet langer bruikbaar zijn voor het voorspellen van de toekomst, stemden bedrijven af ​​op de signalen van buitenaf, van gezondheidsinformatie tot wettelijke beperkingen tot herschikkingen van de toeleveringsketen. De crisis heeft ook duidelijk gemaakt hoe belangrijk het is om gegevens te verifiëren en te valideren, en deze te bevestigen met meerdere bronnen, alvorens beslissingen te nemen met een grote menselijke impact. 

Het gegevensverhaal is overtuigend als het visueel is

De kracht van data visualisatie en het vertellen van verhalen met behulp van gegevens was volledig te zien tijdens de pandemie, toen afvlakkende curves en simulaties van sociale afstand die de verspreiding van infectie in beeld brachten, viraal gingen en COVID-gepast gedrag aanmoedigden. Het was een herinnering aan de 'laat zien en vertel'-les die we als kinderen hebben geleerd. 

Aangezien het uiteindelijke doel van alle gegevens is om een ​​boodschap over te brengen, kunnen gegevens ook het beste worden gepresenteerd op een manier die eenvoudig, ondubbelzinnig en publiekgericht is. Wanneer informatie bedoeld is om een ​​bepaald gedrag uit te lokken, moet het ook worden ondersteund door besluitvormingstools - om datasets over geografische of demografische segmenten te vergelijken, de gevolgen van alternatieve handelwijzen te simuleren, te voorspellen hoe een gebeurtenis zich in de loop van de tijd zal ontwikkelen, enzovoort. 

Als de perfecte testbank voor het aansturen van verhalen op bevolkingsschaal met behulp van gegevens en analyses, heeft de pandemie deze lessen in 2021 versterkt.  

Vertrouwen, maar verifiëren

Wiskundige modellen die steunen op historische markttransacties werden gebruikt voor het creëren van een groepsdenken over de handel in derivaten zoals credit-default-swap, dat een rol speelde bij het veroorzaken van de Grote Financiële Crisis van 2007-08. 

De pandemie heeft eens te meer de nadruk gelegd op de overmatige afhankelijkheid van algoritmen die worden aangedreven door historische gegevens en bevooroordeelde kennis. In de begindagen van de pandemie zeiden COVID-19-modellen die in het Verenigd Koninkrijk werden gebruikt, dat er gevallen zouden zijn elke zes dagen verdubbelen terwijl de daadwerkelijke testgegevens aangaven dat het twee keer zo snel was. Door te vertrouwen op het model – dat later onnauwkeurig, verouderd, niet gevalideerd en ongeschikt bleek te zijn voor de COVID-context – in plaats van op reële indicatoren, werd het opleggen van de lockdown vertraagd. 

Naarmate de data-economie commoditized wordt en ondernemingen bedrevener worden in het ontwikkelen van het volume, de verscheidenheid en de snelheid van data, moeten checks and balances worden ontworpen om groepsdenken en historische vooringenomenheid te voorkomen. Het is cruciaal om volledige traceerbaarheid te bieden voor besluitvorming door middel van modellen. Technieken zoals "Uitleg over AI' zal belangrijk worden om 'data- en analysetunnelvisie' te voorkomen. 

In Conclusie

Noodzaak is echt de moeder van de uitvinding, aangezien de beproevingen van de pandemie de wereld ertoe brachten slimmer zaken te doen. Terwijl we de buitengewone focus op data en analyse vieren, gedreven door de noodzaak om bedrijfsmodellen te laten overleven, laten we ook voorzichtig zijn en een praktijk ontwikkelen om data doelgericht te gebruiken en op verantwoorde wijze inzichten te genereren. 

Bron: https://www.dataversity.net/data-and-analytics-the-pandemic-lessons/