Werken bij KPN ICT Consulting: data scientist Raphaël Hoogvliets

22 augustus 2018 Consultancy.nl

Een klant overhandigt een set met data en zegt: maak daar maar een slim algoritme voor. Op zulke momenten is Raphaël Hoogvliets, data scientist bij KPN ICT Consulting, blij dat hij beschikt over een gedegen consultancy-achtergrond, het nodige improvisatievermogen en veel creativiteit. “Het is verleidelijk om meteen een slim algoritme uit je gereedschapskist te trekken, maar dat moet je nooit doen! Begin maar eens met vragen stellen, luisteren en alles wat je hoort opschrijven. Ik zie mezelf als de verbinder tussen een business die iets wil en technologen die op zoek gaan naar een oplossing met behulp van data science, wiskunde en statistiek. Goed data science-consultancywerk gaat over veel meer dan wiskunde.”

Gezamenlijke ontdekkingsreis

Raphaëls klanten komen overal vandaan: van de vastgoedsector en financiële instellingen tot de landbouw. De vragen gaan over uiteenlopende zaken als openbare veiligheid of onderhoudsplanning. Niet elke klant heeft het probleem vanaf de start helemaal helder en de oplossingen die KPN ICT Consulting ontwikkelt lijken daardoor vaak op een gezamenlijke ontdekkingsreis. “We gaan op zoek naar het verhaal achter de data. We praten met managers, experts, iedereen die iets kan zeggen over de situatie waar met behulp van data en analytics iets aan moet worden gedaan, en zorgen dat we sleutelkennis boven tafel krijgen. Dat is vaak tacit knowledge, impliciete kennis die expliciet moet worden gemaakt.”

Daarna wordt de data opgeschoond en verrijkt. “En uiteindelijk creëren we een model waarmee de klant aan de slag kan. Met de grote hoeveelheid beschikbare data van tegenwoordig en de toegenomen rekenkracht van computers is er steeds meer mogelijk. Het kan dus een flinke puzzel zijn om te kiezen uit de vele algoritmes en alle mogelijke toepassingen. Er zijn alleen al zo’n 400 variaties op de meest gangbare algoritmes voor machine learning. Zoals bijvoorbeeld random forest, dat bestaat uit soms wel honderden potentiële beslisbomen die op de data losgelaten worden en op die manier een gewogen, betrouwbaar resultaat geven. Je moet dus de juiste keuze maken en dat kan alleen als je precies weet wat de klant wil bereiken. Het bouwen van een recommendation engine voor webshops is iets anders dan voorspellen wanneer een koe gaat bevallen.” 

Raphael Hoogvliets - Data scientist bij KPN ICT Consulting

Zwarte doos

Hij geeft een voorbeeld. “Een woningcorporatie wilde kunnen voorspellen wanneer er onderhoud nodig is om te voorkomen dat hun bewoners opeens onder een lekkend dak zitten. Onderhoud is duur, dus dat wilden ze efficiënt plannen. Ze dachten zelf aan het plaatsen van sensoren en deze met behulp van IoT aan elkaar koppelen, maar wij vroegen ons af of het niet anders kon. Toen we goed keken, bleken ze al over heel veel data te beschikken: over de verschillende daktypes, soorten bedekkingen, gebouwfuncties, onderhoudshistorie en ook over meldingen van lekkages. Gecombineerd met gesprekken met domeinexperts en monteurs en met behulp van openbare data over onder andere weersomstandigheden hebben we een model ontwikkeld dat tijdig aangeeft wanneer een dak onderhoud nodig heeft. Niet te vroeg, maar vooral niet te laat.”

Hij wil maar zeggen: je kunt dit werk alleen maar goed doen als je je diepgaand in de klant en de vraag verdiept. “Je moet continu teruggeven wat je aan kennis en informatie hebt opgedaan. Een groot deel van de tijd bestaat daarom uit interactie en communiceren. Dat geldt voor de achterliggende vraag en de doelen, maar ook voor draagvlak en adoptie. Mensen doen hun werk misschien al wel 30 jaar en opeens is daar zo’n zwarte doos die hen gaat vertellen wat ze moeten doen en hoe. Daar moet je echt aandacht voor hebben.”

Overzicht

Raphaël heeft veel plezier van zijn brede achtergrond. “Ik ben extreem exploratief ingesteld en heb van alles gestudeerd, van Engels tot ruimtelijke economie. Via allerlei banen, onder andere bij de Stichting Natuur en Milieu, kwam ik terecht in de adviesbranche op het gebied van duurzame landbouw en ontwikkeling. Tijdens een handelsmissie naar Silicon Valley over agritech werd mijn interesse voor big data gewekt. Vervolgens ben ik online allerlei opleidingen en trainingen gaan volgen. Ik heb eerst bij verschillende bedrijven gewerkt op het gebied van business intelligence en dan nu als data scientist bij KPN ICT Consulting. Het uitzoeken van use cases, van customer intelligence tot asset management en predictive maintenance boeit me mateloos.” 

Bij KPN ICT Consulting worden opdrachten en projecten bijna altijd in teams gedaan, bestaande uit minimaal een business consultant, een data scientist en een data engineer. Van business analyse tot number crunching, Raphaël vindt het allemaal interessant en het daagt hem telkens weer uit. “Het gaat er niet alleen om een algoritme toe te passen, maar vooral ook om kennis naar boven te halen waarmee een organisatie beter, sneller of efficiënter kan werken. Hybride rollen zijn daarbij handig, ook om specialisten buiten hun eigen focusgebied te laten kijken. Als data scientist probeer ik het totale overzicht te behouden.” Hij vindt het geweldig om samen te werken met de 50 data & analytics consultants van KPN ICT Consulting en de 200 data-specialisten van KPN. “Er is hier zoveel kennis aanwezig, maar ook jarenlange ervaring en veel domeinkennis over de sectoren die we bedienen. Door die multidisciplinariteit kunnen we voor onze klanten de beste resultaten bereiken.”

Het scheelde maar een haar of hij was helemaal niet bij KPN ICT Consulting terechtgekomen. “Ik zat op zeker moment in een functie met te veel business intelligence en te weinig data science en was in eerste instantie in gesprek met allemaal specialistische bureaus. Min of meer toevallig koppelde ik m’n LinkedIn-profiel aan een vacature bij KPN ICT Consulting en werd meteen uitgenodigd. De procedure verliep zeer prettig en professioneel. Ik heb niet lang nagedacht en ja gezegd. En terecht: ik heb ruimte, mooie projecten, de gelegenheid om jonge mensen te coachen en managers die niet te veel aan de inhoud morrelen. Ik ben hier heel gelukkig.”

Nieuws