De keerzijde van data analytics: reputatierisico en betrouwbaarheid
Door het toenemende belang van big data zetten steeds meer bedrijven zich in om waardevolle informatie voor besluitvorming te onttrekken aan grote hoeveelheden data. Eerder onderzoek heeft aangetoond dat dit proces echter moeizaam verloopt, maar daar komt nu een waarschuwing bij afkomstig van data analytics gebruikers: let op de risico’s die gepaard gaan met het vertrouwen op technologie en op de betrouwbaarheid van de resultaten.
Big data en manieren om deze data te analyseren en om te zetten tot bruikbare managementinformatie worden steeds belangrijker. Recent onderzoek van KPMG toont aan dat bedrijven steeds meer vertrouwen op data en analytics in hun besluitvorming. Bij alle zeventien verschillende besluitvormingsgebieden die in het onderzoek werden onderscheiden geeft tenminste 65% van de bedrijven aan dat data en analytics een integraal onderdeel uitmaken van hun besluitvormingsproces. Dit varieert van 71% die data & analytics (D&A) gebruikt om hun bedrijfsprestaties te meten aan de hand van financiële rapportages tot 65% die D&A gebruikt om het doelwit van marketing campagnes te bepalen – de minst gekozen antwoordmogelijkheid.
De keerzijde
Hoewel bedrijven wereldwijd het strategisch belang van D&A voor het sturen van hun organisatie onderkennen, zetten ook veel bedrijven hun vraagtekens bij de waarde van de inzichten die D&A oplevert. Dat komt doordat gebruik van D&A in de ogen van veel bestuurders ook een slechte kant heeft. Zo’n 70% van de ondernemingen stelt dat het gebruik van D&A het bedrijf blootstelt aan reputatierisico’s.
“Gezien het feit dat analyses in toenemende mate bepalend zijn voor besluitvorming, is het van essentieel belang dat deze data betrouwbaar zijn”, vertelt Maurice op het Veld, partner bij KPMG en verantwoordelijk voor Data & Analytics. Hij vervolgt: “Besluitvorming op basis van onnauwkeurige informatie zorgt ervoor dat het vertrouwen van de consument in het bedrijf snel verdwijnt. Inaccurate data ondermijnen bovendien het vertrouwen van die bestuurders die op basis van dit soort gegevens onderbouwde beslissingen moeten nemen.”
Zo blijkt uit het onderzoek dat slechts 43% van de respondenten ‘veel vertrouwen’ heeft in de security-inzichten die zij verkrijgen uit D&A. Voor inzichten uit klantinformatie en over de bedrijfsvoering zijn deze percentages zelfs nog lager, met respectievelijk 38% en 34%.
In hoeverre respondenten vertrouwen in de nauwkeurigheid van de data blijkt ook te verschillen per fase van het analytics proces. Op het Veld: “Het geloof in een goede afloop is het grootst in de fase waarin alle data worden verzameld. Bijna 40% geeft aan veel vertrouwen te hebben in deze fase, waarin bepaald wordt welke data relevant zijn voor de analyse. Daarna neemt het vertrouwen in het uiteindelijke resultaat allengs af, vooral in de fase waarin de analyse uiteindelijk gebruikt moeten gaan worden en de uiteindelijke effectiviteit van alle inspanningen gemeten moet worden.” Met 21% die vertrouwen heeft in de analyse en modelleringsfase en 19% die vertrouwen uit over de datavoorbereiding en blending, blijft er nog maar een kleine groep over die vertrouwen heeft in het gebruik en de meting van de inspanningen met respectievelijk 11% en 10% die dit als fase hebben genoemd waar zij de meeste vertrouwen in hebben.
Vier pijlers van vertrouwen
Om te achterhalen waarom het vertrouwen in het gebruik van D&A in organisaties zo laag scoort, keek KPMG in het onderzoek naar de vier pijlers waarop vertrouwen gebaseerd zou moeten zijn - kwaliteit, effectiviteit, integriteit en veerkracht. Om te kunnen vertrouwen in de inzichten verkregen uit D&A moet de data waarop deze gebaseerd is en de gebruikte methodes en tools van voldoende kwaliteit zijn. Ook moeten de organisaties er zeker van zijn dat de gebruikte analytics meten wat zij willen dat deze meten om te kunnen vertrouwen in de nauwkeurigheid en bruikbaarheid van de analyseresultaten.
De derde pijler van vertrouwen is integriteit. Integriteit speelt bij D&A een rol in het doel van de analyses en hoe de daaruit verkregen inzichten worden gebruikt. Onethisch gebruik is schadelijk voor het vertrouwen dat men heeft in data en analytics. Ten slotte is er de veerkracht die een rol speelt. Hierbij zijn de volgende vragen belangrijke: ‘Zijn de long term operations geoptimaliseerd?’ en ‘Hoe goed zorgt de organisatie voor good governance en security gedurende de analytics lifecycle?’.
Gekeken naar deze fundamenten van vertrouwen, blijkt uit het onderzoek dat de onderzochte bedrijven nog een lange weg te gaan hebben voor zij zichzelf volwassen mogen noemen op D&A gebied. Op het Veld constateert dat D&A op alle fronten tekort schiet: “Niet meer dan 10% van de bedrijven geeft aan dat D&A op alle fronten voldoet aan de vereiste kwaliteit. Qua effectiviteit vindt minder dan 20% dat de modellen die zij produceren voldoende nauwkeurig zijn. En ook als het gaat om integriteit en privacy, scoren de bedrijven niet bijzonder. Slechts 13% is van mening dat hun D&A-analysen en het gebruik ervan voldoen aan de hoogste eisen op het gebied van ethiek en privacy. Qua veerkracht, het optimaliseren van de analyses op de langere termijn in het kader van veranderingen en nieuwe ontwikkelingen, geeft minder dan 20% aan dat zij beschikken over de noodzakelijke kaders. Een bewijs van het feit dat het proces voor veel bedrijven nog een forse uitdaging vormt”, sluit hij af.
Het onderzoek van KPMG is uitgevoerd onder ruim 2.000 bedrijven uit 10 landen wereldwijd. Van de respondenten is 70% werkzaam in een groot bedrijf (>1.000 FTE), waarvan 14% in een bedrijf met 20.000 werknemers of meer. 3% werkt in een middelgroot bedrijf (250 tot 499 FTE) en de overige 28% is werkzaam voor een bedrijf met tussen de 500 en 999 werknemers. De bedrijven zijn evenredig verdeeld over de vijf sectoren Financial Sevices/Banking, Retail, Healthcare/Life Sciences, Telecommunications Services en Insurance.
