OVER DIT BOEK

Ons leven wordt steeds meer bepaald door data. Je kunt er ook als organisatie je voordeel mee doen, maar dan moet je al die beschikbare data wel omzetten in waardevolle kennis. In dit boek lees je hoe je dit kunt doen.

Dik Bijl schrijft boeken en adviseert organisaties over belangrijke technologische ontwikkelingen voor mens en maatschappij. Hij is gespecialiseerd in big data en data science.

Weinig tijd, maar veel ambities? Informeer jezelf snel en grondig met de boeken in de serie Digitale trends en tools in 60 minuten.

Inhoud

Voorwoord

1 • Inleiding

2 • Het grote plaatje

3 • Over (big) data

4 • Machine learning

5 • Zelf aan de slag

6 • Professionalisering

Over de auteur

Lees in dezelfde serie

Dik Bijl

Meer weten met big data in 60 minuten

Uitgeverij Haystack

www.haystack.nl

needle@haystack.nl

Auteur: Dik Bijl

Corrector: Simone Timmermans

Vormgeving: Levin den Boer

Opmaak: Debbie Brok

ISBN: 9789461263629 | NUR 800

© 2019 Dik Bijl

Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt zonder schriftelijke toestemming van de uitgever.

Hoewel dit boek met veel zorg is samengesteld, aanvaardt schrijver noch uitgever enige aansprakelijkheid voor schade ontstaan door eventuele fouten en/of onvolkomenheden in dit boek.

Voorwoord

Elke dag worden er meer data aangemaakt dan in de hele menselijke geschiedenis tot aan het eind van de vorige eeuw. Meer dan 90 procent van alle data is in de laatste twee jaar gecreëerd. In 2020 wordt voor ieder mens op onze planeet elke seconde 1,7 megabyte aan data gecreëerd en opgeslagen. Welkom in de wereld van big data!

Waarom slaan we al die data op en wat doen we ermee? Data wordt de derde grote productiefactor genoemd naast arbeid en kapitaal. Big data zijn te beschouwen als een goudmijn, waaruit je door middel van data-analyse waardevolle inzichten haalt. Die inzichten kunnen leiden tot betere beslissingen voor je bedrijf, voor de maatschappij en voor je persoonlijke leven. Daarnaast spelen big data een grote rol bij de ontwikkeling van machine learning, de op dit moment meest succesvolle tak van kunstmatige intelligentie. En machine learning is op zijn beurt weer onmisbaar bij de analyse van big data. Samen maken data-analyse en machine learning deel uit van data science, een multidisciplinair vakgebied dat diverse methoden, processen, algoritmes en systemen gebruikt om kennis en inzichten te halen uit data.

Dit is niet het eerste boek met de term 'big data' in de titel. Het is wel het eerste boek over big data dat je in een mum van tijd laat kennismaken met dit enorm interessante gebied en doet dat op een zeer toegankelijke manier. Als je nog weinig of niets weet van begrippen als algoritmes, big data, data science en machine learning, dan ben je hier aan het goede adres. Alles wat je nodig hebt om meer te weten zijn een flinke dosis nieuwsgierigheid en een open mind. Alle relevante vaktermen worden helder en duidelijk uit de doeken gedaan. Via tal van voorbeelden en anekdotes laat ik je de kracht zien van het gebruik van big data. Maar ook hoe je er zelf mee aan de slag kunt gaan: in je bedrijf en zelfs in je persoonlijke leven. Want vergis je niet, big data zijn niet alleen interessant voor de grote jongens zoals Google, Facebook, Amazon en Microsoft, die eindeloze budgetten hebben om alle kennis en inzicht te halen uit data. Het is ook zinvol voor de leverworstfabrikant, de ‘bakker om de hoek’ of de plaatselijke voetbalvereniging. Het gebruik van data – big én small – zou eigenlijk net zo vanzelfsprekend moeten zijn als het bijhouden van de financiële administratie. Het beslissen en handelen op basis van data is veel effectiever dan het beslissen en handelen op basis van buikgevoelens, emotie, vooroordelen, veronderstellingen en routine (‘Zo doen we het altijd, waarom moet het anders?’). Als je dit boek gelezen hebt dan weet je niet alleen waarom dat zo is, maar kun je bovendien zelf met data aan de slag in jouw organisatie en kun je het gebruik van data stapsgewijs professionaliseren.

De kracht van de 60-minutenserie is dat je in zeer korte tijd een goed overzicht krijgt over een belangrijke technologie die voor jou relevant kan zijn. Dat geldt ook voor Meer weten met big data in 60 minuten. De keerzijde van die medaille is dat je als schrijver slechts een tipje van de sluier kunt oplichten en feitelijk nergens diep op kunt ingaan, zeker bij dit omvangrijke vakgebied. Als het goed is krijg je tijdens het lezen trek in meer. Daarom heb ik in samenspraak met de uitgever een unieke constructie opgezet die je dat kosteloos aanbiedt. Gekoppeld aan dit boek wordt een aantal beknopte e-books ontwikkeld waarin een bepaald aspect verder uitgediept wordt. Voorbeelden van die e-book zijn Neurale netwerken doorgronden in 15 minuten of Starten met Power BI in 30 minuten. Ze hebben dezelfde vormgeving en opmaak als dit boek, maar zijn alleen digitaal verkrijgbaar. Je kunt ze gratis downloaden via mijn website (dedatascientist.nl/ebooksbigdata) en via de uitgeverij (haystack.nl/ebooksbigdata). Zo kan dit boek het begin zijn van een ontdekkingstocht om nog meer te weten te komen over en met big data.

Dik Bijl

dedatascientist.nl

1 • Inleiding

Dit boek neemt je mee op een ontdekkingsreis naar de kracht van (big) data en laat je zien waarom data de derde grote productiefactor genoemd worden, naast kapitaal en arbeid. Ik begin met een aantal voorbeelden en anekdotes van hoe het gebruik van data heeft geleid tot nieuwe, niet voor de hand liggende kennis en inzichten. Ook toon ik hoe het gebruik van data en machine learning heeft geleid tot allerlei toepassingen, soms spectaculair en soms heel alledaags. Hoofdstuk 2 gaat van de voorbeelden over naar het grote plaatje: hoe big data de grondstof vormen voor data-analyses en voor machine learning en daarmee de digitale transformatie van onze maatschappij een extra impuls geven. Hoofdstuk 3 introduceert alle belangrijke begrippen rondom data-analyse, terwijl hoofdstuk 4 helder en inzichtelijk beschrijft wat machine learning is en hoe belangrijk dat is voor data-analyse. Daarna wordt het tijd te laten zien hoe je zelf aan de slag kunt gaan met (big) data. Eerst simpel en pragmatisch (hoofdstuk 5). Dan komt de volgende stap, en lees je hoe je het gebruik van data in je organisatie verder kunt professionaliseren (hoofdstuk 6). We beginnen dus eerst met een aantal voorbeelden die de kracht van big data aantonen.

Het eerste voorbeeld is echt een big data-klassieker en heeft in 2003 onbedoeld het wereldnieuws gehaald. Target is een grote Amerikaanse retailer in een markt waar Walmart de absolute leider is. Een boze man kwam een winkel van Target in Minneapolis binnen en eiste de manager onmiddellijk te spreken. De vader had een advertentieblaadje in zijn hand. Toen de manager verscheen, zei de vader kwaad: 'Kijk eens wat mijn tienerdochter van jullie toegestuurd kreeg: een blaadje met aanbiedingen voor babyspullen. Willen jullie soms dat zij zwanger wordt?' De verbouwereerde manager wist van niets, verontschuldigde zich en zei dat hij zou uitzoeken wat er mis was gegaan. Na een week belde hij de vader op om zich opnieuw te verontschuldigen. Maar het was de vader zelf die zich bij hem verontschuldigde. Hij zei: 'Ik heb het er met mijn dochter over gehad en het blijkt dat zij inderdaad zwanger is.' Wat was er gebeurd?

Het is een bekend gegeven dat klanten redelijk trouw zijn en niet snel van hun voorkeurretailer veranderen. Dat is een probleem in de moderne, hypercompetitieve markt. Op basis van een wetenschappelijk artikel uit de jaren tachtig wist het management van Target dat klanten eigenlijk alleen op belangrijke momenten in hun leven van leverancier wisselen. Een van die levensveranderende momenten is als iemand zwanger wordt. De data-analisten van Target kregen van het management de volgende vraag: 'Kunnen jullie achterhalen op basis van de verkooptransacties die we hebben of iemand zwanger is?' Target heeft net als andere retailers enorm grote databases met alle verkooptransacties in hun winkels. Als een klant opeens regelmatig babyspullen zoals luiers en babyshampoo begint aan te schaffen, dan kun je concluderen dat er een baby is geboren. Maar verandert het koopgedrag van diezelfde klant al eerder, al tijdens de eerste maanden van de zwangerschap? Dat blijkt inderdaad het geval. Het data-analyseteam kwam met een tiental producten die klanten al relatief vroeg in hun zwangerschap bleken aan te schaffen, waaronder een bepaalde soort handcrème en wat eerste babyspulletjes. Met dat nieuwe en niet voor de hand liggende inzicht ging het management van Target aan de slag. Er kwam een campagne waarbij klanten met het koopprofiel van iemand die zwanger is, werden benaderd met speciale aanbiedingen en kortingen op babyspullen.

De campagne was er een van een zeer succesvolle reeks waarbij gewerkt werd met inzichten verkregen uit eigen databases. In de jaren na 2002 groeide Target met zo’n 20 procent per jaar. Het onbedoelde wereldnieuws van de boze vader toont overigens aan dat er ook risico’s kunnen zitten aan ‘data driven’ handelen.

Een volgend voorbeeld stamt uit ongeveer dezelfde tijd. In het zuiden van de Verenigde Staten zijn er in een bepaald jaargetijde regelmatig orkanen. De orkanen, hun pad en hun kracht kunnen redelijk goed voorspeld worden (dankzij big data). Mensen in een orkaangebied weten enkele dagen van tevoren wanneer de orkaan komt. Ze bereiden zich daarop voor door producten als flessenwater en zaklampen in te slaan. Winkelketens anticiperen daar weer op door die producten goed op voorraad te hebben. Walmart kwam door data-analyse tot een opzienbarende ontdekking. Het bleek dat klanten voorafgaand aan een orkaan onverwacht grote hoeveelheden Strawberry pop-tarts insloegen. Dat zijn in de VS zeer populaire, langdurig houdbare zoetige taartjes die je even opwarmt in de oven voordat je ze opeet. Voorafgaand aan een orkaan werden die achtmaal meer verkocht dan normaal. Op grond van dit door data-analyse gevonden inzicht, sloeg Walmart extra veel Strawberry pop-tarts in toen zich weer een orkaan aandiende. De omzet schoot omhoog.

Het volgende voorbeeld is een stuk dichter bij huis. Het gaat over de politie en betreft een toepassing binnen human resource management1. De politie beschikt over een aantal helikopters en heeft daar uiteraard piloten voor nodig. Het bleek dat veel piloten al na een paar jaar de politie verlieten om een baan te accepteren in de burgerluchtvaart. Daarmee werd het aantal piloten op peil houden een kostbare aangelegenheid. Zou data-analyse meer inzicht in de oorzaak van het probleem kunnen geven? Dat kon inderdaad. Het bleek dat nieuwe helikopterpiloten afkomstig waren uit twee bronnen. Soms ging het om helikopterpiloten die een opleiding aan de luchtvaartschool hadden doorlopen en via een relatief korte training waren bijgeschoold tot politieagent. Soms ging het juist om bestaande politieagenten die via een relatief lange en kostbare scholing hun brevet als helikopterpiloot hadden gehaald. Die tweede groep was voor de politie een stuk kostbaarder omdat het volgen van een opleiding tot helikopterpiloot nu eenmaal veel geld kost. Dus bestond lange tijd de voorkeur voor de goedkopere bron, de piloten die later tot politieagent waren bijgeschoold. Maar wat bleek na analyse van de gegevens? De mensen die als helikopterpiloot waren aangenomen verlieten heel vaak na enkele jaren de politie om elders in de ‘burgermaatschappij‘ als helikopterpiloot te gaan werken omdat dat beter betaalde. De tot piloot omgeschoolde politiemensen bleven daarentegen vrijwel altijd. Veel politiemensen worden agent uit een soort roeping en ‘eens een agent, altijd een agent’. Dankzij de uitgevoerde data-analyse wist men nu dat het tot politieagent bijscholen van piloten uiteindelijk veel kostbaarder was. Een typisch geval dus van goedkoop is duurkoop.

Big data zijn niet alleen iets voor bedrijven; het principe van het verkrijgen van inzichten op basis van data-analyse werkt overal in de maatschappij. Zeker ook in de gezondheidszorg, blijkt uit het volgende voorbeeld. Sinds het begin van deze eeuw kunnen we het menselijk genoom in kaart brengen. Het menselijk genoom bestaat uit drie miljard basenparen die met elkaar ruim 20.000 genen vormen. We kunnen het genoom steeds sneller en goedkoper in kaart brengen. Hierdoor kennen we inmiddels van miljoenen mensen het genoom, en dat aantal stijgt explosief. Door het genoom van een persoon te koppelen aan zijn medisch dossier en informatie over zijn levensstijl, kun je inzicht verkrijgen in hoeverre bepaalde ziekten erfelijk zijn. Van sommige ziekten zoals taaislijmziekte of de ziekte van Huntington is al langer bekend dat deze volledig erfelijk zijn en ook welk gen of welke genen daarvoor verantwoordelijk zijn. Van andere ziekten, zoals de spierziekte ALS bestaat wel het sterke vermoeden dat ze erfelijk bepaald zijn, maar weet men nog niet welke combinatie van genen en eventueel omgevingsfactoren zoals levensstijl verantwoordelijk zijn. Hetzelfde geldt voor de meeste vormen van kanker, die zowel erfelijk kunnen zijn als door levensstijl verworven kunnen worden. Door data-analyses los te laten op het genoom, gekoppeld aan het medisch dossier en informatie over de levensstijl zal men in de naaste toekomst steeds vaker nieuwe inzichten verkrijgen in de oorzaak van ernstige ziektes en in methodes om die te behandelen of zelfs te voorkomen. In mijn boek Alles wordt anders (2016) gaf ik het voorbeeld van Sergey Brin, medeoprichter van Google. Hij heeft een erfelijke aanleg voor de ziekte van Parkinson en vijftig procent kans dat die ziekte zich daadwerkelijk ontwikkelt. Uit data-analytisch onderzoek blijkt dat door voldoende lichamelijke inspanning en veel koffie drinken de kans op die ziekte met ongeveer de helft afneemt tot 25 procent. Brin heeft zijn levensstijl daarop aangepast.

Ook in je persoonlijke leven kun je voordeel hebben van een aanpak op basis van (big) data en data-analyse. Zo kun je met een slimme thermostaat flink besparen op je stookkosten en dankzij slimme meters in de meterkast meer inzicht krijgen in je elektriciteitsverbruik. En ook als mens genereren we heel veel data, elke minuut. Onze smartphone weet op elk moment waar we zijn, houdt elke beweging die we maken bij en registreert elke handeling. Erg populair zijn smart horloges aan het worden die onder meer je sportieve activiteiten, je slaaptijd en slaapritme registreren, continu je hartslag monitoren en je calorieverbranding automatisch bijhouden. Als je gewichtsproblemen hebt en je zet je calorieverbruik af tegen je calorie-inname, dan kun je heel simpel en zonder veel gedoe data driven afvallen. Wel moet je zelf bijhouden hoeveel calorieën je inneemt; je smart horloge houdt alleen bij wat je verbrandt. De simpele wetenschap is dat als je langdurig en structureel meer calorieën verbruikt dan je inneemt, je afvalt. Daar is geen zwaar dieet voor nodig, alleen wat discipline in de handmatige registratie van je calorie-inname. En uiteraard moet je zorgen dat je meer calorieën verbruikt dan je inneemt. Op mijn website kun je het e-book Afvallen met big data in 15 minuten downloaden. Daarin beschrijf ik het volledige verhaal over deze ‘methode’ en hoe je die zelf eenvoudig kunt toepassen. Ook als je een normaal gewicht hebt, kun je profiteren van al die data die op ieder moment automatisch over en door jou gegenereerd worden. Misschien wil je wekelijks minimaal drie uur actief bewegen of wil je weten welk slaappatroon voor jou het beste werkt om je fit te voelen: vroeg naar bed of juist iets later, zeven uur slapen of toch acht, regelmaat of afwisseling. De big data die je zelf voortdurend genereert kunnen je helpen meer inzicht te krijgen in je dagelijks leven.

Een laatste voorbeeld, dat te mooi is om niet op te nemen. Alhoewel mooi? Niet iedereen was achteraf even blij met dit uit data-analyse verkregen inzicht. Robert Galbraith is auteur van misdaadromans. Zijn eerste roman The Cuckoo’s Calling (Het koekoeksjong) verscheen in 2013 en kreeg weinig aandacht in de pers en verkocht matig. Galbraith was volgens de achterflap van het boek een oud-militair die werkte in de beveiligingsindustrie en als hobby misdaadromans schreef. Maar klopte die informatie wel? Iemand opperde op Twitter dat Robert Galbraith in werkelijkheid een pseudoniem was van J.K. Rowling, de auteur van de Harry Potter-reeks. Een journalist van de Sunday Times nam naar aanleiding van die tweet contact op met Patrick Juola, een forensisch linguïst van de Duquesne University in Pittsburgh. Juola had een softwareprogramma ontwikkeld dat teksten met elkaar vergeleek en op basis daarvan kon aangeven welke teksten van eenzelfde auteur afkomstig waren. De journalist vroeg Juola of hij het gerucht dat J.K. Rowling de schrijfster was achter Robert Galbraith wilde onderzoeken. Juola ging aan de slag en gebruikte de teksten van vijf boeken om door zijn algoritme te laten analyseren: The Casual Vacancy van J.K. Rowling, een boek van thrillerschrijfster Ruth Rendell, twee misdaadromans van andere minder bekende schrijvers en uiteraard The Cuckoo’s Calling van Galbraith. Juola’s softwareprogramma gebruikte een aantal verschillende methoden van tekstanalyse, waaronder de frequentie van de gebruikte woorden, de volgorde waarin woorden in zinnen voorkwamen en de voorkeur voor gebruik van korte of lange woorden. Daarmee werd een linguïstische vingerafdruk van de boeken gemaakt – een identificatie gebaseerd op harde data-analyse. De ‘vingerafdrukken’ van de romans van Galbraith en Rowling bleken nagenoeg identiek, terwijl die van de andere auteurs aanzienlijk afweken. De Sunday Times nam daarna contact op met de agent van Rowling met de vraag of zij de auteur was achter de naam Galbraith. Een dag later gaf Rowling via de pers toe dat zij inderdaad onder het pseudoniem Galbraith had geschreven. Zij gaf aan dat ze graag wilde dat haar misdaadromans op hun eigen merites zouden worden beoordeeld en niet omdat het J.K. Rowling was die de boeken schreef. De forensische data-analyse gooide echter roet in het eten. Rowling gaf aan bijzonder teleurgesteld te zijn dat ze was ontmaskerd als auteur van The Cuckoo’s Calling. Na de ontdekking schoot de verkoop van de boeken van Galbraith wel omhoog.

Big data zijn niet alleen een potentiële goudmijn voor wie kennis en inzicht wil verkrijgen, ze vormen ook de brandstof voor de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie, in het bijzonder de tak die bekendstaat als machine learning. Dit is eigenlijk een verkeerde benaming; het gaat namelijk om softwareprogramma’s en niet om echte machines. De programma’s leren iets nieuws door voorbeelden voorgeschoteld te krijgen. Eigenlijk precies zoals wij mensen leren. Maar daar waar wij mensen vaak aan een paar voorbeelden genoeg hebben om iets te leren, heeft zo’n machine learning-programma duizenden, zo niet miljoenen voorbeelden nodig om iets te leren. En dus is de dorst naar veel data – big data – enorm groot.

Dit proces leidt onder meer tot softwarebots, dat wil zeggen applicaties of toepassingen die automatisch het werk doen dat tot voor kort aan mensen was voorbehouden. Misschien herinner je je nog wel dat je nog maar een paar jaar geleden regelmatig een e-mail kreeg van de een of andere advocaat die de erfenis van een overleden puissant rijk persoon zonder familie moest regelen en dat – wonder boven wonder – jij was geselecteerd om een deel van die erfenis in ontvangst te nemen, waarbij je dan alleen even je naam, adres en bankrekeningnummer moest opgeven. Of dat je een loterij had gewonnen of dat ergens een pakje voor je klaarlag, terwijl je van niets wist. Uit diverse onderzoeken blijkt dat tussen de 45 en 70 procent van alle e-mail bestaat uit spam, maar vandaag de dag krijg je zelden of nooit meer een spammail in je inbox. Hoe komt dat? Dat komt door een bot – een spamfilter – die op intelligente wijze het kaf van het koren weet te scheiden en zich daarbij ook blijft ontwikkelen. Het is een fanatieke strijd: de spammers proberen voortdurend de bestaande spamfilters te omzeilen door het toepassen van slimme trucjes, de spamfilters hebben die trucjes binnen no time door omdat ze leren van die nieuwe typen spammails. Het punt is bereikt waarop de spamfilters slimmer zijn geworden dan de spammers. En dat geldt voor veel gebieden waarin machine learning met big data als brandstof wordt toegepast: het spelen van spellen zoals Go of Pac-Man, het herkennen van gezichten, het vertalen van boeken of toespraken, het besturen van auto’s en heel binnenkort ook het schrijven van nieuwe, meer geavanceerder machine learning-programma’s.

Ook op het gebied van gezondheidszorg wordt machine learning steeds vaker toegepast. Laat ik daarvan een voorbeeld geven. We zien in de wereld een zorgwekkende groei van diabetes. In 2015 waren er 415 miljoen mensen met diabetes en in 2040 is dat aantal volgens schattingen met 50 procent gegroeid naar 640 miljoen. Veel mensen met diabetes krijgen problemen met hun ogen en gaan slechter zien of worden zelfs blind. Die aandoening heet ‘diabetische retinopathie’ en is wereldwijd de grootste veroorzaker van blindheid. Oogartsen kunnen door het bekijken van een foto van het netvlies in een heel vroeg stadium vaststellen of iemand tekenen vertoont van deze aandoening en dan is deze gemakkelijk te behandelen. Maar er is een groot tekort aan oogartsen. Alleen al in India zijn er ruim honderdduizend te weinig, waardoor velen slechtziend of blind worden voordat een diagnose heeft plaatsgevonden. Google heeft via machine learning en big data een algoritme ontwikkeld dat net zo goed als een oogarts een diagnose weet te stellen en in een aantal gevallen zelfs beter scoort dan de oogarts. Dankzij die technologie, die nog in ontwikkeling is, kunnen op termijn miljoenen mensen vroegtijdig gediagnosticeerd en behandeld worden.

Dit is het einde van de preview. Ga voor meer informatie over dit boek naar de website van Uitgeverij Haystack of bestel het boek bij uw favoriete boekhandel

1 Bron: ‘AIHR Introduction Webinar HR Analytics’ van AIHR Academy op YouTube

Lees in dezelfde serie

Bloggen als een pro in 60 minuten

E-mailmarketing in 60 minuten

Slimmer online werken in 60 minuten

LinkedInmarketing in 60 minuten

Sociale media strategie in 60 minuten

Videomarketing in 60 minuten

Schrijven voor seo in 60 minuten

Online trends 2014 in 60 minuten

Zakelijk twitteren voor gevorderden in 60 minuten

Facebookmarketing in 60 minuten

Contentmarketing in 60 minuten

Zet je zaak op de kaart in 60 minuten

Meer verkopen met je webshop in 60 minuten

Webcare in 60 minuten

In beeld met Instagram in 60 minuten

Overleef je inbox in 60 minuten

In beeld met Pinterest in 60 minuten

Online copywriting in 60 minuten

Beter met eHealth in 60 minuten

Google Analytics in 60 minuten

Kickass content in 60 minuten

Meer klanten met affiliatemarketing in 60 minuten

Overtuigen met neuromarketing in 59 minuten

De customer journey in kaart in 60 minuten

Google AdWords in 60 minuten

Agile werken in 60 minuten

Inhaken met sociale media in 60 minuten

Medewerkers als online ambassadeurs in 60 minuten

Social selling in 60 minuten

Cybersecurity in 60 minuten

Opvallen met visual storytelling in 60 minuten

Zelf zakelijke video's maken in 60 minuten