Trend VS. Trend – Standaardisering VS. Explainability

Trend VS Trend: Hoe data driven decision making wordt lamgeslagen door standaardisering

Pioniers op het gebied van ‘data-driven decision making’ staan al jaren vol overgave op de barricades van de vierde industriële revolutie. Onder luid gejuich werd ‘explainability’ gekozen tot dé big data-trend van 2019. Eindelijk zouden enorme hoeveelheden data beschikbaar, begrijpelijk en inzetbaar worden voor een grote doelgroep. Hun hoopvolle blik was gericht op diverse collega’s binnen dezelfde organisatie die leren werken met diverse dashboards en op die manier interacteren met data uit productie-, service- en commerciële processen. ‘Big Data’ zou tastbaarder worden dan ooit en ‘Business Intelligence’ zou eindelijk écht waarde gaan toevoegen aan intelligentie. Maar, niemand heeft voorzien hoe ‘explainability’ lamgeslagen zou worden door een andere trend: standaardisatie.

Het conflict tussen de twee trends is overduidelijk: daar waar ‘explainability’ vraagt om flexibiliteit en ‘Best of Breed’ (BoB), legt standaardisatie juist een werkwijze op die in lijn ligt met ‘Best of Suite’ (BoS). Simpel gezegd komen de beide definities op het volgende neer: Beste of Suite is een alles-onder-één-dak oplossing (de ‘Suite’), waarin een afnemer enkel oplossingen kan kiezen die onderdeel zijn van (of naadloos samenwerken met) de aangekochte suite. De voordelen bestaan o.a. uit de manier waarop modules binnen de suite op elkaar zijn afgestemd, maar het grote nadeel is dat het gros van de suites ‘van alles een beetje’ bieden en daarmee niet de ‘juiste oplossing op de juiste plek’.

Best of Breed daarentegen is een flexibele oplossing die een strategische keuzevrijheid biedt. BoB-oplossingen bestaan veelal uit schaalbare platformen die naar eigen inzicht worden ingevuld. Oftewel, voor iedere uitdaging kan de best passende oplossing gezocht worden, zonder dat een verplichte standaard daarbij in de weg staat. Het vereist een solide basis voor het IT-landschap, maar biedt een ongekende strategische flexibiliteit met alle bijkomende voordelen.

Explainability heeft een dergelijke flexibiliteit nodig. Het woord zegt het eigenlijk al: ‘uitlegbaarheid’. Om data uitlegbaar te maken, hebben we oplossingen nodig die afgestemd zijn op zowel de eindgebruik als de data zelf. Dat laatste sneeuwt in de standaardisatietrend onder. De focus daar ligt veelal op interfacing en gebruikersgemak. Daar is uiteraard niets mis mee, maar de enorme diversiteit aan data binnen hedendaagse organisaties staat dat niet altijd toe. Standaardisatie betekent namelijk ook een standaardisatie in de techniek en dat is precies wat je in een divers datalandschap niet wil; sterker nog: wat helemaal niet kan!

Data laat zich namelijk niet ‘vormen’ door de oplossing waar het in moet passen. Eerder andersom: de oplossing moet gevormd worden naar de data die het dient te verwerken. Hierin zien we een directe afspiegeling van het contrast tussen BoS en BoB: in BoS dient data de vorm van de oplossing te volgen, daar waar in BoB de oplossing de vorm van de data volgt. Neem het volgende voorbeeld:

“International Agri Automation (IAA) is een internationale speler in de agrisector. IAA heeft diverse soorten data in één BI-oplossing verwerkt. Zo wordt o.a. data uit het CRM-systeem gecombineerd met data uit geautomatiseerde veestallen. Na verloop van tijd wordt de techniek in de stallen dermate, dat het nu ook ‘real-time’ inzicht kan bieden in het gedrag van het vee dat in de stallen leeft. Zowel voor klanten als voor de R&D-afdeling van IAA is dit van enorme toegevoegde waarde, maar al staat IAA voor een uitdaging.

De BI-oplossing die IAA vanuit hun ERP-suite hebben aangekocht is niet in staat om real-time data te verwerken. Het kan maximaal één keer per minuut nieuwe data ophalen en presenteren en zelfs dat lukt alleen met kleine hoeveelheden data. De bestaande suite biedt geen andere oplossing dan hetgeen IAA reeds geïmplementeerd heeft. Na wat speurwerk komt een van de medewerkers bij een derde partij uit die wél een passende oplossing heeft, maar de aanwezige suite heeft geen bestaande koppeling met deze club en deze kan slechts met een technische omweg worden gerealiseerd.  

Het aanbieden van een real-time inzicht is dus onmogelijk en de IAA moet haar plannen voor R&D- en marketingplannen in de ijskast parkeren.”

Het bovenstaande voorbeeld klinkt wellicht wat oppervlakkig, maar is voor veel bedrijven zeer herkenbaar. Suites lijken op het oog een totaaloplossing, maar veranderen al snel in een obstakel. In de branche zegt men dan spottend: “Best of Suite? Best of Worst”!

Organisaties die serieus aan de slag willen met data driven decision making zullen eerst moeten inzien dat een abstract begrip als ‘data’ dermate divers en breed is dat het nooit gevangen kan worden in een BoS-oplossing. Een trend als explainability, en data driven decision making, zal zich dus pas echt ontpoppen als we de trend van standaardisatie daar waar nodig durven los te laten.