Dat big data projecten stevig geldelijk gewin kunnen opleveren, maakte de ‘Trophée de l’innovation’ eens te meer duidelijk op het recente Big Data event in Parijs.

Met een derde editie onder de riem, heeft Big Data Paris zijn plaatsje op de beurskalender nu wel zeker gesteld. Een compact event in tijd en oppervlak, brengt het alle grote (en heel wat kleinere) spelers samen, zowel op het gebied van onderliggende big data technologieën, (analyse-)tools als realistische bedrijfstoepassingen (rond marketing, fraudebestrijding, hr en dies meer). Daarnaast wordt een conferentieprogramma aangeboden, waarin je zowel kon luisteren naar de cto van MongoDB (over hoe dit product te installeren) als over de succesfactoren van een big data project.

In zijn keynote kaartte Hugh Williams, sr vp r&d bij EMC’s Pivotal, wat interessante cijfers aan, zoals “70 procent van de data in bedrijven wordt door de klanten zelf gegenereerd.” Maar er wordt nog steeds uiterst weinig data echt aangewend: slechts 3 procent van de data in bedrijven wordt bewerkt met het oog op analyse, 0,5 procent daarvan wordt echt geanalyseerd en daarvan slechts 0,5 procent operationeel aangewend. Zijn advies is dan ook “store everything, analyse anything and build the right thing,” zeg maar de voor het bedrijf geschikte toepassing. Gelukkig zien vandaag zowel “de ceo als de cio het belang van meer inzicht in, maar dat alles in de praktijk brengen, blijft een uitdaging.” Overigens ziet hij wel dat “hoe groter de dataset, hoe eenvoudiger de algoritmen kunnen zijn.”

EEN MILJOEN PER UUR

Als op dat alles goed wordt ingespeeld, kunnen de voordelen stevig aantikken. Zo werd GE Intelligent Platforms de winnaar van de ‘Trophée de l’innovation’ 2014, met een project voor oliebedrijf Total dat miljoenen kan besparen. In 28 filialen van Total worden momenteel een duizendtal kritieke uitrustingsstukken – zoals injectiepompen op olie-exploitatie platformen – voorzien van sensoren, waarvan de output door een centrale wordt opgevolgd. De meetresultaten – meer dan 5 miljard datapunten per jaar – worden in schier reële tijd verwerkt, met het oog op sneller en goedkoper preventief onderhoud, evenals minder ongeplande ‘down time’. Op een oliewinningsplatform kan dat laatste makkelijk tot één miljoen dollar per uur kosten aan het bedrijf. GE Intelligent Platforms was overigens behoorlijk karig met meer technische informatie, aangezien gebruik wordt gemaakt van bedrijfseigen ‘intellectuele eigendom (goed voor onder meer een 40-tal patenten). Het project zag het daglicht, nadat uit de studie van een defecte injectiepomp bleek dat het probleem al een viertal maanden op voorhand had kunnen worden gesignaleerd.

Ook de tweede prijs was een project op grote schaal, in casu’s Ericsson’s Big Data IPTV Mediastat product. Bestemd voor Frankrijk, voorspelt het op basis van weerberichten, hoe zwaar de ‘video-on-demand’ (vod) servers zullen worden belast door kijkers in specifieke streken en steden, en op welke dagen. Ericsson analyseert hiervoor data uit de settopboxen, en correleert die in eerste instantie met meteo-info (uit een 100-tal weerstations), maar dat kan ook worden uitgebreid naar inhoud van wat door de verschillende vod-diensten wordt aangeboden (de verschillende ‘boeketten’), reistijden van stedelingen in het weekend en dergelijke. Uit de eerste resultaten blijkt dat de voorspelde cijfers amper 3 procent afwijken van het reële kijkgedrag.

Daarnaast bulkte Big Data van voorbeelden van geslaagde big data projecten op gebieden als onderzoek, productiebeheer, medische toepassingen, security, politiek, sociale aangelegenheden en nog heel wat meer. Kortom, één solide brok inspiratie voor wie nu ook de stap naar big data wil zetten. Besef wel dat zoals eertijds met datawarehouses, decision support systemen en datamining, een inzichtsvol gebruik belangrijker is voor succes dan de puur technologische invulling.

Guy Kindermans