Herinner je je Business Objects nog? Zo ja, dan snap je misschien wel waar ik heen wil. We gaan een periode tegemoet waarin Large Language Models (LLM’s) die in staat zijn om bedrijfssoftware te bouwen, steeds meer een alledaags product zullen worden. Het is zeker een indrukwekkende technologische prestatie, maar het kan ook uitmonden in een race naar de bodem.
Waarom? Omdat iedereen druk bezig is met het pronken met de nieuwste AI trucs, terwijl ze de echte goudmijn over het hoofd zien: de data .
Laten we dit eens op een rijtje zetten:
Stel je het volgende scenario voor in de CPG-sector: organisatie en organisatie hebben allebei toegang tot dezelfde geavanceerde LLM voor vraagvoorspellingen. organisatie beschikt over jarenlange, schone en gestandaardiseerde data, aangevuld met contextuele informatie over promoties, weersomstandigheden en het sentiment op sociale media. organisatie heeft versnipperde, inconsistente data over verschillende systemen. Welke organisatie jou nauwkeurigere voorspellingen kunnen doen?
De waarheid is dat bedrijven zonder data op de juiste manier zijn opgeschoond, geharmoniseerd en gemodelleerd, niet ten volle kunnen profiteren van de AI . Je hebt misschien wel krachtige AI je beschikking, maar als je die met data van slechte kwaliteit voedt, krijg je er alleen maar inzichten van slechte kwaliteit voor terug.
Daarom gaat de echte strijd niet om wie AI snelst kan implementeren, maar om wie zijn data op orde kan krijgen. Het gaat om het opzetten van een robuuste data die deze krachtige nieuwe AI kan voeden. Want uiteindelijk AI slechts de motor – uw data de brandstof die hem laat draaien.
In de CPG-sector kan dit het verschil betekenen tussen:
Dus terwijl uw concurrenten achter de nieuwste chatbot of AI aanrennen, moet u niet vergeten: de echte waarde zit in uw data. De vraag is: bent u klaar om die waarde te ontsluiten?
De weg naar Data: de nieuwe grens
We hebben allemaal wel eens gehoord van de ‘reis naar de cloud’. Dat was bijna tien jaar lang het modewoord bij uitstek. Maar hoe zit het nu? We staan aan het begin van een nog belangrijkere onderneming: de reis naar data.
Dit is niet zomaar een technologische trend. Het is een fundamentele verschuiving in de manier waarop bedrijven werken, innoveren en concurreren. En als je hier niet op inspeelt, loop je het risico achterop te raken.
Hoe ziet dit traject er in de praktijk uit? Het gaat om de overgang van versnipperde, gescheiden data naar een uniform, toegankelijk data . Het gaat om het omzetten data ruwe data bruikbare inzichten. Het gaat om het creëren van één enkele betrouwbare bron die als basis kan dienen voor alles, van operationele beslissingen tot geavanceerde AI .
Voor een organisatie kan dit betekenen dat data uit verkooppunten worden geïntegreerd data sentimentanalyses van sociale media, informatie over de toeleveringsketen en feedback van klanten. Het gaat erom een totaalbeeld van uw bedrijf te creëren waarmee u trends kunt signaleren, de vraag kunt voorspellen en sneller dan ooit tevoren producten kunt innoveren.
De echte meerwaarde: het draait allemaal om de Data, dommerd
Het zit namelijk zo: AI slechts zo goed als de data waarop data getraind. Je kunt wel het meest geavanceerde LLM ter wereld hebben, maar als het niet is getraind op jouw specifieke data, zal de waarde ervan voor je onderneming op zijn best beperkt zijn.
Het echte concurrentievoordeel zit hem in het benutten van de waarde van uw eigen data. Het gaat erom een robuust data te creëren dat:
Nu komt het erop aan. En geloof me, het is niet makkelijk.
Laten we dit eens op een rijtje zetten:
Gegevensaggregatie: In een typische organisatie data verspreid over ERP-systemen, CRM-platforms, tools voor supply chain management en talloze Excel-spreadsheets. Dit alles samenbrengen is een gigantische klus, maar het is essentieel om een volledig beeld van uw bedrijf te krijgen.
Opschoning en standaardisatie: Ruwe data rommelig. Verschillende systemen kunnen verschillende formaten of naamgevingsconventies hanteren. Het opschonen data standaardiseren van deze data is cruciaal voor elke zinvolle analyse of AI .
Toegankelijkheid: Data alleen waardevol als ze in handen zijn van mensen die ermee kunnen werken. Dit betekent dat er interfaces en hulpmiddelen moeten worden ontwikkeld waarmee zakelijke gebruikers toegang krijgen tot data en data kunnen analyseren data ze daarvoor een doctoraat in de informatica nodig hebben.
Kwaliteit, beveiliging en naleving: wie over waardevolle data een grote verantwoordelijkheid. Het waarborgen van de nauwkeurigheid van uw data, het beschermen ervan tegen inbreuken en het naleven van regelgeving zoals de AVG is absoluut noodzakelijk.
De uitdaging: meer dan alleen technologie
Dit is waar veel bedrijven struikelen. Ze denken dat het puur een technologische uitdaging is. Maar dat is het niet. Het is een organisatorische uitdaging.
Hier komt het concept van data om de hoek kijken. Zoals Zhamak Dehghani, de bedenker van het data , het verwoordt:Data is een gedecentraliseerde sociaal-technische benadering om de scheiding tussen analytische data bedrijfsvoering op te heffen.”[^1]
Met andere woorden: het gaat erom silo’s te doorbreken, een data cultuur te bevorderen en domeinexperts in staat te stellen zelf data en te gebruiken.
Hiervoor is draagvlak binnen de hele onderneming nodig. Het vereist bijscholing van uw personeel. En ja, het vraagt om aanzienlijke investeringen in technologie.
Maar hoe ziet dit er in de praktijk uit? Stel je een organisatie voor organisatie :
Dit is wat een goed geïmplementeerde data te bieden heeft. Maar om dat te bereiken is meer nodig dan alleen nieuwe technologie. Er is een fundamentele verandering nodig in de manier waarop we over data denken en onze werkwijze daarop afstemmen.
De weg vooruit: platformontwikkeling en modelbouw
Hoe gaan we nu verder? De komende jaren moet de aandacht volledig uitgaan naar de ontwikkeling data en het bouwen van modellen.
Dit betekent:
Laten we elk van deze punten eens nader bekijken:
Investeren in data : Dit gaat verder dan alleen het aanschaffen van de nieuwste technologie. Het gaat om het creëren van een schaalbare, flexibele architectuur die met uw bedrijf mee kan groeien. Voor een organisatie kan dit betekenen dat er IoT-sensoren in de toeleveringsketen worden geïmplementeerd, dat er realtime data vanuit retailers worden opgezet, of dat er een centraal data voor al uw historische data wordt gecreëerd.
Het ontwikkelen data : met grote data grote verantwoordelijkheid. U hebt duidelijk beleid nodig op het gebied van data , kwaliteitsnormen en beveiligingsprotocollen. Dit is met name van cruciaal belang in de CPG-sector, waar u te maken hebt met gevoelige data mogelijk waardevolle bedrijfsgeheimen.
Modellen bouwen en trainen: hier gebeurt het allemaal. Door AI te trainen op basis van uw unieke data, kunt u voorspellende tools ontwikkelen die u een echte voorsprong geven. Stel u eens voor: een AI producttrends kan voorspellen nog voordat ze zich voordoen, of die uw prijsstrategie in realtime kan optimaliseren op basis van tal van factoren.
Het bevorderen data : Dit is misschien wel het meest uitdagende, maar ook het meest lonende aspect. Het gaat erom een cultuur te creëren waarin iedereen, van de CEO tot het personeel in de frontlinie, de waarde van data inziet data weet hoe deze in het dagelijkse werk kan worden toegepast.
Het is een hele opgave, maar het alternatief is achterblijven in een wereld waarin data de nieuwe olie data en AI de motor die daarop draait.
Kortom
De AI is niet in aantocht – ze is al een feit. Wie de winnaars zijn, wordt niet bepaald door wie de meest indrukwekkende AI heeft. De echte winnaars zijn degenen die hun data effectief kunnen benutten data daadwerkelijke bedrijfswaarde te creëren.
In de CPG-sector kan dit het verschil betekenen tussen een productlancering die in het water valt en een die de markt stormenderhand verovert. Het kan de sleutel zijn tot het optimaliseren van uw toeleveringsketen, zodat u de volgende wereldwijde verstoring het hoofd kunt bieden. Het kan ervoor zorgen dat u uw klantervaringen kunt personaliseren op manieren waar uw concurrenten alleen maar van kunnen dromen.
Stel jezelf dus de vraag: ben je klaar voor de reis naar data? Want of je er nu klaar voor bent of niet, die reis is al begonnen. De platforms worden gebouwd, de modellen worden getraind en de race is begonnen. Ga jij voorop lopen, of moet je een inhaalslag maken?
