Een wetenschappelijke benadering van Big Data
Auteur Carlijn van der Sluis kiest in haar Honours Program “The Future Entrepreneur” aan de Vrije Universiteit te Amsterdam voor een wetenschappelijke benadering van Big Data. In haar essay verdiept zij zich in de manier waarop Big Data twee traditionele vormen van innovatie beïnvloedt: ontwrichtende innovatie en gebruikersinnovatie.
De eigenschappen van Big Data
Al in 2001 werden door Gartner de drie belangrijkste eigenschappen van Big Data omschreven. Douglas (2001) bespreekt de toenemende omvang van de data, de snelheid waarmee de data wordt geproduceerd en ten slotte de grote verscheidenheid in vorm en representatie. Deze eigenschappen worden doorgaans gebruikt om het enigszins ambigue begrip “Big Data” te definiëren (Ward & Barker, 2013).
Big Data heeft een geheel nieuwe markt doen ontstaan
Naast het feit dat de opkomst van Big Data een geheel nieuwe markt heeft doen ontstaan, met bedrijven en werknemers die zich hebben gespecialiseerd in de analyse van Big Data, kan Big Data het proces van innovatie complementeren en versnellen.
Twee vormen van innovatie
In haar essay verdiept Carlijn van der Sluis zich in de manier waarop de Big Data Innovatie twee traditionele vormen van innovatie beïnvloedt, zijnde ontwrichtende innovatie (Disruptive Innovation) en gebruikersinnovatie (User Innovation). Ten eerste zullen de innovaties in hun klassieke vorm worden beschreven. Vervolgens zet zij uiteen op welke wijze de komst van Big Data de aard van de innovaties verandert.
1. Ondersteunende innovatie en ontwrichtende
In 1995 introduceerden Bower & Christensen de theorie van ontwrichtende innovatie. Zij maakten in hun studie onderscheid tussen twee verschillende soorten van innovatie, namelijk de ondersteunende (Sustaining Innovations) en ontwrichtende vorm.
Ondersteunende innovaties doen zich meestal voor bij de gevestigde orde. De gevestigde orde richt haar innovatieproces op het verbeteren van hun bestaande producten en services. Het gaat hierbij om een aanpassing van de eigenschappen, zodat bijvoorbeeld het gebruik vergemakkelijkt of het product aantrekkelijker oogt. De theorie van Bower en Christensen zegt dat bedrijven door middel van deze ondersteunende innovaties aan de wensen van de meest veeleisende en winstgevende klanten willen voldoen. Het gevolg hiervan is dat het bedrijf niet langer het product verkoopt in het onderste marktsegment. Waarom? Omdat de prijs hoger is dan de betalingsbereidheid van de klanten in dit segment.
het Big Data boek 'De intelligente, datagedreven organisatie'
Big Data innovatie krijg je niet goed op vlieghoogte wanneer de aanpak te weinig fundamenteel is. In dit complete Big Data boek komen alle belangrijke bedrijfsmatige, organisatorische en technische facetten van Big Data, AI en Data Science aan de orde. Zodat je voor Big Data innovaties een goed fundament kunt leggen en duurzaam kan scoren met Big Data en machine learning.
Nieuwe toetreders
Aangezien vrijwel alle bestaande bedrijven streven naar het verbeteren van hun bestaande producten, ontstaat er een spreekwoordelijk gat op het onderste marktsegment. Hier springen andere partijen op in. Nieuwe toetreders op de markt richten zich op de vergeten marktsegmenten. In plaats van te focussen op kwaliteit, gaat het bij de ontwrichtende innovaties van deze toetreders over het aanbieden van producten met toepasselijker functies, tegen een lagere prijs dan de prijs die de gevestigde orde vraagt voor hun kwaliteitsproducten. De auteurs betogen dat de gevestigde orde niet reageert op de activiteiten en innovaties van de ‘ontwrichters’. De gevestigde orde ziet op dat moment geen bedreiging voor hun marktaandeel.
De consument zal uiteindelijk overstappen
Aanvankelijk zullen niet veel klanten van de gevestigde orde overstappen naar de goedkopere variant. De kwaliteit van de producten laat nog te wensen over. Zodra de “ontwrichter” echter de kwaliteit van het product weet te verhogen zonder extreme prijsverhogingen, zal de gemiddelde consument overstappen naar de goedkopere variant (Bower & Christensen, 1995). Het marktaandeel van de ontwrichtende partij zal hierdoor aanzienlijk groeien.
Fundamenteel kenmerk in de theorie van ontwrichtende innovatie is het feit dat de ontwrichters een lagere kostenstructuur hebben dan de bedrijven in gevestigde orde. De ontwrichters houden deze kostenstructuur zolang mogelijk vast wanneer ze hun marktaandeel proberen uit te breiden. Door de lagere kosten kan bij ontwrichtende innovatie de kwaliteit worden verhoogd zonder grote prijsstijging. Tevens zijn de ontwrichtende producten toegankelijker en gebaseerd op modernere technologie en software. Dit zorgt voor een voordeel voor de ontwrichtende partijen op de gevestigde.
3-daagse cursus Big Data Analytics 
In drie intensieve dagen word je klaargestoomd om binnen jouw organisatie aan de slag te gaan met Big Data, AI & machine learning. Wanneer je onze Big Data-opleiding volgt, ben je uitstekend in staat om een AI & Big Data-traject op te starten en vervolgens stap voor stap succes te boeken met algoritmes, tekstmining, deep learning en Big Data Governance.
Het mechanisme achter creatieve destructie
Opmerkelijk is dat de theorie van Bower en Christensen (1995) sterk samenhangt met de theorie van creatieve destructie (Schumpeter, 1942). De ontwrichtende innovatietheorie kan worden gezien als het mechanisme achter creatieve destructie. Daarentegen beschreef Schumpeter ontwrichtende innovatie als een voordeel voor grote monopolistische bedrijven. De theorie van Bower en Christensen (1995) is gebaseerd op het feit dat ontwrichters toetreden tot de markt en vanuit het onderste marktsegment opklimmen.
De gevestigde orde kan zich niet verdedigen
De introductie en grootschalige exploitatie van Big Data werpt een nieuw licht op de theorie van ontwrichtende innovatie. Bower en Christensen (1995) gaan er in hun theorie van uit dat de gevestigde orde zich niet kan verdedigen tegenover de ontwrichtende groeiende nieuwkomers. Waarom? Omdat de kostenstructuur van de bestaande bedrijven te duur is. De gevestigde orde kan hierdoor niet meegaan in de prijsverlagingen. Ze hebben een volle rugzak met relatief onveranderlijke kosten zoals lonen en afschrijvingen. Daarnaast moeten ze het distributiesysteem in stand houden (Wessel, 2016).
De komst van Big Data-analyse verandert het speelveld
De gevestigde orde probeert daarentegen haar winstmarges te verhogen door meer economische waarde te halen uit de conventionele infrastructuur. Die kijken niet of nauwelijks naar het aanwenden van nieuwe technologieën om de kosten te verlagen. Echter, de komst van Big Data-analyse verandert deze gedachtegang. Ook de gevestigde bedrijven die producten leveren in de hoogste marktsegmenten zullen ontwrichtende innovaties kunnen doorvoeren. De grote bedrijven bezitten immers enorme hoeveelheden data.
Informatie is tegenwoordig de kern van innovatie
Informatie is tegenwoordig de kern van bijna alle ontwrichtende innovaties (Wessel, 2016). Denk bijvoorbeeld aan Google die met behulp van alle gegevens van verkeer en straatpatronen uit Google Maps, zelfrijdende auto’s kon ontwikkelen. Integrale toepassing van Big Data kan voor de gevestigde orde kostenvoordelen opleveren. Hierdoor kunnen ze concurreren met de ontwrichtende nieuwkomers. Het toepassen van Big Data binnen een bedrijf kan voor zowel de gevestigde bedrijven als de toetreders leiden tot exponentiële groei. Dit is iets totaal anders dan de gangbare lineaire groei van een bedrijf (Veld, 2015).
Big Data speelt een steeds grotere rol in de economie
In een uitgebreid rapport van McKinsey uit 2011 over de kansen die Big Data biedt voor innovatie, concurrentie en productiviteit, wordt duidelijk dat het grootschalig gebruik van Big Data een steeds grotere rol zal gaan spelen in de economie en productontwikkeling (Manyika, et al., 2011). Het gebruik van Big Data kan economische waarde creëren door het verkleinen van de informatieasymmetrie. Bijvoorbeeld omdat bedrijven beter kunnen inspringen op gedetailleerde consumentengegevens. Manyika et al. (2011) concludeerden dat op het moment van hun onderzoek vooral pionierende ondernemers Big Data gebruiken als competitief voordeel.
Traditionele bedrijfsmodellen staan ter discussie
De gevestigde bedrijven moeten volgens het rapport eveneens gaan inzien dat de exploitatie van Big Data essentieel is om te kunnen blijven concurreren. Recenter onderzoek geeft aan dat grote bedrijven al meer met Big Data werken, maar dat dit vaak alleen nog backoffice activiteiten zijn. Denk hierbij bijvoorbeeld aan grootschalige analyse van klantgegevens. Om mee te kunnen komen in deze datarevolutie is het ook voor de gevestigde orde cruciaal om met behulp van Big Data de klantervaringen en bedrijfsmodellen ingrijpend te veranderen (Bean, 2016).
Alleen integrale toepassing van Big Data biedt soelaas
Kortom, het is belangrijk om te beseffen dat bij Big Data Innovatie niet alleen de toetreders ontwrichtend kunnen zijn. De gevestigde orde kan zelfs in het voordeel zijn, omdat die al veel data bezitten. De eerste noodzakelijke stap voor de gevestigde orde is om in te zien dat alleen een integrale toepassing van Big Data hen kan helpen te kunnen blijven concurreren met de ontwrichtende nieuwkomers.
2. Gebruikersinnovatie en Big Data
Een tweede vorm van innovatie die door de opkomst van Big Data wordt beïnvloed is gebruikersinnovatie. De theorie hierachter stelt dat producten niet alleen door producenten vernieuwen maar dat ook de gebruikers innoveren. Het doel is de eigen productervaring te verbeteren (zie ook Scrum). Von Hippel (2005) noemt de opkomst van gebruikersinnovatie een democratisering van het innovatieproces.
Open source: innovaties kunnen door iedereen worden overgenomen
Gebruikersinnovatie heeft lucratieve voordelen, zoals het feit dat gebruikers beter weten wat ze zelf verwachten van een product en het product hierop kunnen aanpassen. Bovendien zijn gebruiksinnovaties open source, waardoor de innovaties door iedereen kunnen worden overgenomen. Gevolg is dat de maatschappelijke welvaart harder stijgt door gebruikersinnovatie dan door de traditionele producenten innovatie (Von Hippel, Democratizing Innovation: The Evolving Phenomenon of User Innovation, 2005).
Productontwikkeling primair door gebruikers
Empirisch onderzoek wijst uit dat het merendeel van de innovaties oorspronkelijk door gebruikers is bedacht. Tevens is de verwachting dat productontwikkeling door gebruikers steeds belangrijker zal worden (Von Hippel, Democratizing Innovation: The Evolving Phenomenon of User Innovation, 2005). Dit is hoofdzakelijk het resultaat van technologische ontwikkelingen. Enerzijds verwerven consumenten steeds meer design-mogelijkheden door de snelle ontwikkeling van hardware en software. Anderzijds kunnen gebruikers gemakkelijker met elkaar in contact komen en informatie delen via het internet (Von Hippel, 2005).
Big Data kan gebruikersinnovatie op 2 manieren beïnvloeden
De snel ontwikkelende Big Data Innovatie kan de traditionele gebruikersinnovatie op twee manieren beïnvloeden. Aan de ene kant biedt Big Data kansen voor de producenten. Aan de andere kant kan Big Data voordelen opleveren voor de innovatie door consumenten. Deze twee ontwikkelingen zullen we nu verder uitwerken.
Big data maakt maatschappelijke trends zichtbaar
Ten eerste kunnen Big Data-analyses het producenten vergemakkelijken om maatschappelijke trends zichtbaar maken. Alhoewel Big Data geen causale verbanden laat zien, ‘slechts’ statistische, is het wel mogelijk om trends te identificeren en hierop in te spelen. Zo kun je bijvoorbeeld ontevredenheid onder de klanten herkennen (Davila & Epstein, 2014). Consequentie is dat producenten onafhankelijker worden van gebruikersinnovatie, omdat veel gebruikersgegevens bekend zijn bij het bedrijf. Deze informatie kunnen ze gebruiken om producten te verbeteren.
Herken sneller de lead users dankzij Big Data
Een voorbeeld van zo’n soort innovatie is te zien bij de mobiele telefoon, waarbij de gegevens iets zeggen over de voorkeuren van de gebruiker. De telefoon wordt automatisch afgestemd op deze voorkeuren. De klanten zullen dit product hierdoor meer waarderen (Manyika, et al., 2011). Daarnaast kunnen producenten Big Data gebruiken om innovatieve klanten te herkennen (Tuarob & Tucker, 2014). De innovatieve klanten, ook wel lead users genoemd (Von Hippel, 1986), delen dikwijls hun mening en gebruikerservaring op sociale media (Tuarob & Tucker, 2014).
Co-innovatie heeft de toekomst
Als met behulp van Big Data de lead users zijn herkend, kunnen bedrijven de gebruikerspreferenties meenemen in hun eigen innovatieproces of gaan samenwerken met de lead users. Deze samenwerking wordt ook wel co-innovatie genoemd (Lee, Olson, & Trimi, 2012). Steeds meer bedrijven zien de grote waarde van de online community. In online-wedstrijden laten bedrijven data analisten hun problemen oplossen. Degene die dat het meest efficiënt en effectief kan, wint. Deze werkwijze van open innovatie heeft als voordeel dat er een optimale oplossing tot stand komt (Martinez & Walton, 2014).
Ook particulieren kunnen een eigen Big Data-analyse maken
Ten tweede heeft de consument voordeel bij de opkomst van Big Data. Particulieren kunnen nu ook een eigen Big Data-analyse uitvoeren gebruikmakend van “open” data. Onder andere Watson IBM biedt zakelijke gebruikers software aan waarmee zij zogenoemde Do-It-Yourself analyses kunnen uitvoeren op grote datasets. Dit leidt ertoe dat meer mensen grootschalige analyses kunnen doen, en daaruit belangrijke trends kunnen afleiden (Anderson & Rainie, 2012).
Lees ook:
Onderschat de privacygevoeligheid van bepaalde data niet
Als er wordt gesproken over Big Data Innovatie, komt ook vaak weer de discussie naar boven over de privacygevoeligheid van de bepaalde data. Persoonlijke data, zoals gegevens over gezondheid en financiën, bezitten veel maatschappelijke en economische waarde. Maar ze zijn tegelijkertijd ook zeer privacygevoelig (Manyika, et al., 2011). Zo bestaat bijvoorbeeld de angst dat iemand op basis van zijn zoekgeschiedenis en berichten op Facebook, kan worden uitgesloten voor een bepaalde verzekering, of een hogere premie zou moeten betalen. Om de privacyrisico’s te verkleinen, kunnen we de gegevens de-identificeren (Cavoukian & El Emam, 2011).
Sterk pleidooi voor strengere privacywetgeving
Aangezien de gegevens na de-identificatie toch nog terug kunnen worden geleid tot één individu, wordt door steeds meer partijen gepleit voor strengere privacywetgeving (Tempelman, 2014).
Consumenten Empowerment: geef gebruikers regie over de eigen data
Als gevolg van de maatschappelijke onrust omtrent privacyschendingen, is een nieuwe vorm van Big Data Innovatie in opkomst, namelijk de Consumenten Empowerment. Bij Consumenten Empowerment kiest de consument zelf óf en welke persoonlijke informatie hij met een bedrijf wil delen. De gegevens worden verhandeld op een transparante markt, waarop consumenten de aanbieders van data zijn (Petrie, 2015). De consumenten krijgen in ruil voor hun informatie bijvoorbeeld een betere service of een voordeliger product. Consumenten Empowerment kan je zien als een moderne vorm van gebruiksinnovatie. Dit in een tijd dat innovatie voornamelijk draait om het exploiteren van data.
Conclusies
- Het resultaat van het combineren van Big Data met gebruikersinnovatie is lucratief voor zowel producenten als consumenten. Met behulp van grote datasets met klanteninformatie, wordt het voor producenten gemakkelijker om bij productinnovaties in te spelen op de wensen van klanten.
- Daarnaast heeft de opkomst van Consumenten Empowerment voordelen voor de consument. Waarom? Omdat ze hierdoor hun persoonlijke informatie kunnen verhandelen tegen productvoordelen.
- Tevens heeft Big Data invloed op ontwrichtende innovatie. Voorheen ging de theorie ervan uit dat ontwrichters zich uit het onderste marktsegment ontwikkelden, vanwege de vereiste lage kostenstructuur. Daarentegen kunnen met de komst van Big Data Innovatie ook de grote gevestigde bedrijven ontwrichtende innovaties doorvoeren.
Kortom, zolang gelet wordt op het minimaliseren van privacyschending, kan de opkomst van Big Data Innovatie voor alle betrokken partijen beschouwd worden als een positieve toevoeging op de al bestaande vormen van innovatie.
