Auteur
Herinner je je Business Objects nog? Als dat zo is, zie je misschien waar ik naar toe wil. We gaan een periode tegemoet waarin Large Language Models (LLM's) die software op bedrijfsniveau kunnen bouwen, steeds meer gemeengoed zullen worden. Het is een indrukwekkende technologische prestatie, zeker, maar het is ook een potentiële race naar de bodem.
Waarom? Want terwijl iedereen druk bezig is met het tonen van hun nieuwste AI salontrucs, missen ze de echte goudmijn: de data zelf.
Laten we dit uit elkaar halen:
Beschouw dit scenario in de CPG-wereld: organisatie A en organisatie B hebben beide toegang tot dezelfde geavanceerde LLM voor vraagvoorspelling. organisatie A heeft jaren van schone, geharmoniseerde verkoop data, compleet met contextuele informatie over promoties, weersomstandigheden en het sentiment in de sociale media. organisatie B heeft verspreide, inconsistente data opgeslagen in verschillende systemen. Welke organisatie denk je dat nauwkeuriger voorspellingen kan doen?
De waarheid is dat zonder data die correct is opgeschoond, geharmoniseerd en gemodelleerd, bedrijven niet ten volle zullen kunnen profiteren van de AI revolutie. Je kunt een krachtige AI binnen handbereik hebben, maar als je het voedt met data van slechte kwaliteit, krijg je alleen maar inzichten van slechte kwaliteit.
Daarom gaat de echte race niet over wie AI het snelst kan implementeren - het gaat over wie zijn data huis op orde kan krijgen. Het gaat om het creëren van een robuuste data infrastructuur die deze krachtige nieuwe AI tools kan voeden. Want uiteindelijk is de AI slechts de motor - uw data is de brandstof die hem doet draaien.
In de CPG-sector kan dit het verschil betekenen tussen:
Dus terwijl je concurrenten achter de nieuwste chatbot of AI schrijftool aanzitten, moet je onthouden dat de echte waarde in je data ligt. De vraag is, ben jij er klaar voor om die te ontsluiten?
De reis naar Data: De nieuwe grens
We hebben allemaal gehoord over de "reis naar de cloud". Het was het buzzword du jour voor het grootste deel van een decennium. Maar nu? We beginnen aan een nog belangrijkere expeditie: de reis naar data.
Dit is niet zomaar een tech trend. Het is een fundamentele verschuiving in hoe bedrijven werken, innoveren en concurreren. En als je niet meedoet, kun je in het stof achterblijven.
Hoe ziet deze reis er in de praktijk uit? Het gaat om de overgang van ongelijksoortige, gesilodeerde data bronnen naar een verenigd, toegankelijk data ecosysteem. Het gaat om het omzetten van ruwe data in bruikbare inzichten. Het gaat om het creëren van één enkele bron van waarheid die alles kan aandrijven, van operationele beslissingen tot geavanceerde AI toepassingen.
Voor een CPG organisatie kan dit betekenen dat je point-of-sale data integreert met sentimentanalyse van sociale media, informatie over de toeleveringsketen en feedback van klanten. Het gaat om het creëren van een holistisch beeld van je bedrijf waarmee je trends kunt herkennen, de vraag kunt voorspellen en producten sneller dan ooit kunt innoveren.
De echte waardepropositie: Het is de Data, Stupid
Het zit zo: AI is slechts zo goed als de data waarop het is getraind. Je kunt de meest geavanceerde LLM ter wereld hebben, maar als deze niet is getraind op jouw specifieke bedrijf data, zal de waarde ervan voor jouw bedrijf op zijn best beperkt zijn.
Het echte concurrentievoordeel ligt in het ontsluiten van de waarde van uw bedrijfseigen data. Het gaat om het creëren van een robuust data platform dat:
Dit is waar het rubber de weg ontmoet. En laat me je vertellen dat het niet gemakkelijk is.
Laten we dit uit elkaar halen:
Aggregatie: In een typische CPG organisatie kan data verspreid zijn over ERP-systemen, CRM-platforms, tools voor supply chain management en talloze Excel-spreadsheets. Dit alles samenbrengen is een enorme klus, maar het is essentieel om een compleet beeld te krijgen van je bedrijf.
Reiniging en standaardisatie: Ruw data is rommelig. Verschillende systemen kunnen verschillende formaten of naamgevingsconventies gebruiken. Het opschonen en standaardiseren van deze data is cruciaal voor elke zinvolle analyse of AI toepassing.
Toegankelijkheid: Data is alleen waardevol als het in handen is van mensen die het kunnen gebruiken. Dit betekent dat er interfaces en tools moeten komen waarmee zakelijke gebruikers data kunnen openen en analyseren zonder dat ze een doctoraat in computerwetenschappen nodig hebben.
Kwaliteit, veiligheid en naleving: Met data komt een grote verantwoordelijkheid. Het waarborgen van de nauwkeurigheid van je data, het beschermen tegen inbreuken en het naleven van voorschriften zoals GDPR is ononderhandelbaar.
De uitdaging: Meer dan technologie alleen
Hier struikelen veel bedrijven. Ze denken dat dit puur een technologische uitdaging is. Maar dat is het niet. Het is een organisatorische uitdaging.
Maak kennis met het concept van data mesh. Zoals Zhamak Dehghani, de bedenker van het concept data mesh, het stelt: "Data mesh is een gedecentraliseerde sociotechnische benadering om de dichotomie van analytisch data en bedrijfsvoering op te heffen."[^1]
Met andere woorden, het gaat om het afbreken van silo's, het stimuleren van een data-gedreven cultuur en het in staat stellen van domeinexperts om data producenten en consumenten te worden.
Dit vereist buy-in in het hele bedrijf. Het vereist bijscholing van uw personeel. En ja, het vereist aanzienlijke technologische investeringen.
Maar hoe ziet dit er in de praktijk uit? Stel je een CPG organisatie voor waar:
Dit is de belofte van een goed geïmplementeerde data mesh. Maar om dat te bereiken is meer nodig dan alleen nieuwe technologie. Het vereist een fundamentele verschuiving in hoe we denken over en ons organiseren rond data.
De weg vooruit: Platformontwikkeling en modelbouw
Hoe gaan we nu verder? De komende jaren moeten we ons richten op data platform engineering en modelbouw.
Dit betekent:
Laten we ze elk in meer detail bekijken:
Investeren in data infrastructuur: Dit gaat verder dan alleen het kopen van de nieuwste technologie. Het gaat om het creëren van een schaalbare, flexibele architectuur die kan meegroeien met je bedrijf. Voor een CPG organisatie kan dit betekenen dat je IoT-sensoren in je toeleveringsketen implementeert, realtime data pijplijnen van retailers opzet of een centraal data meer creëert voor al je historische data.
Ontwikkeling van data bestuur: Met groot data komt grote verantwoordelijkheid. U hebt een duidelijk beleid nodig voor het gebruik van data , kwaliteitsnormen en beveiligingsprotocollen. Dit is vooral cruciaal in de CPG-sector, waar u te maken hebt met gevoelige klant data en potentieel waardevolle handelsgeheimen.
Modellen bouwen en trainen: Dit is waar de magie gebeurt. Door AI modellen te trainen op uw unieke bedrijf data kunt u voorspellende tools maken die u echt een voorsprong geven. Stel je een AI voor die producttrends kan voorspellen voordat ze zich voordoen, of je prijsstrategie in real-time kan optimaliseren op basis van een groot aantal factoren.
Het bevorderen van data geletterdheid: Dit is misschien wel het meest uitdagende maar ook het meest lonende aspect. Het gaat om het creëren van een cultuur waarin iedereen, van de CEO tot het eerstelijns personeel, de waarde van data begrijpt en weet hoe het te gebruiken in hun dagelijkse werk.
Het is een hele opgave, maar het alternatief is achterblijven in een wereld waar data de nieuwe olie is en AI de motor die erop loopt.
De kern van de zaak
De AI revolutie komt er niet aan - hij is er al. De winnaars worden niet bepaald door wie de meest flitsende AI demo's heeft. De echte overwinnaars zullen diegenen zijn die hun data effectief kunnen inzetten om echte bedrijfswaarde te creëren.
In de wereld van CPG kan dit het verschil betekenen tussen een productlancering die mislukt en een die de markt stormenderhand verovert. Het kan de sleutel zijn tot het optimaliseren van je toeleveringsketen om de volgende wereldwijde verstoring te doorstaan. Het kan je in staat stellen om je klantervaringen te personaliseren op een manier waar je concurrenten alleen maar van kunnen dromen.
Vraag jezelf dus af: Ben je klaar voor de reis naar data? Want klaar of niet, hij is al begonnen. De platforms worden gebouwd, de modellen worden getraind en de race is begonnen. Gaat u voorop in de strijd of gaat u de achterstand inhalen?
