‘Big Data betekent een complete transformatie van de organisatie’

Nieuwe ontwikkelingen als Big Data en business analytics hebben een grote impact op de manier waarop organisaties hun IT-voorziening organiseren. Met name de relatie tussen IT en business wordt hierdoor ingrijpend veranderd, waarbij niet in de laatste plaats de rol van de CIO ter discussie staat. Big Data is namelijk niet zomaar een nieuw IT-project, maar is veel eerder een complete transformatie van de organisatie. Een veranderingsproces dat bovendien bepaald niet zonder afbreukrisico’s is. Adviesbureau i-to-i en Orange Business Services organiseerden over dit thema onlangs een discussieavond.

Waar cloud computing en mobility steeds meer hun plek in het IT-landschap lijken te vinden, blijft Big Data nog vaak hangen in een abstracte discussie. Logisch dus dat de discussieleiders - Edwin van den Heijkant van i-to-i en Ton de Vos van Orange Business Services - tijdens deze in De Boerderij in Driebergen georganiseerde avond maar direct van start gingen met misschien wel het meest weerbarstige thema van de avond: de definitiekwestie. Hoe gevarieerd de meningen over Big Data zijn, bleek wel uit de antwoorden die de discussiedeelnemers gaven op de vraag wat het eerste woord is waaraan zij denken als zij de kreet ‘Big Data’ horen. Dat ging van ‘mysterieus’ tot ‘microscoop’, van ’shallow’ tot ‘de waarheid’ en van ‘beerput’ tot ‘inzicht’.

Daarvoor hadden de twee gesprekleiders al laten zien dat het bij Big Data niet per definitie om massale hoeveelheden data hoeft te gaan. Beiden hadden van zichzelf een soort ‘internet-profiel’ gemaakt. Wat komen we van onszelf tegen als we onze eigen naam bij Google invoeren? Eén zoekopdracht geeft al snel een heel aardig beeld van de persoon van - zeg - Ton de Vos. ‘Inzicht’ kan dus kennelijk al met één search worden verkregen.

Eenduidigheid

Dat Big Data vooralsnog ook ‘mysterieus’ is, blijkt wel uit de definities die partijen als Gartner, Microsoft of Oracle voor dit fenomeen geven (zie kader ‘Mysterieus fenomeen’). Het is duidelijk dat de drie definities - omschrijvingen is wellicht een beter woord - over een en hetzelfde onderwerp gaan, maar van eenduidigheid is geen sprake. Dat zien we ook terug in het in figuur 1 weergegeven overzicht van aanbieders die zich op een of andere manier met Big Data bezig houden. Er staan - uiteraard - een aantal BI-leveranciers in dit overzicht, maar ook enkele ad/media apps en bijvoorbeeld ook applicaties voor het loggen van data en zelfs ‘good old’ databases. En waar voor veel mensen Hadoop of Cassandra bijna synoniem zijn aan Big Data, staan zij in figuur 1 op een positie waaruit we bijna zouden afleiden dat het hier hooguit gaat om technologieën die hooguit een fundament voor Big Data leveren. Is dat een terechte conclusie?

Figuur 1. Onder de noemer van ‘Big Data’ kunnen tal van productgroepen worden geschaard

Het concept ‘Big Data’ is voor veel organisaties echter inmiddels wel duidelijk: waarde genereren uit de enorme hoeveelheden data die zij verzamelen en verzameld hebben. Hoe we die waarde concreet gaan verkrijgen, is vaak echter minder duidelijk. Welke tools gebruiken we hiervoor? Waar binnen de organisatie hoort de ‘lead’ over Big Data-projecten te liggen? En hoe zit het in een Big Data-wereld nu precies met de relatie tussen business en IT? Misschien nog wel het beste te typeren aan de hand van de rol en positie van de CIO. Was dat immers niet de functionaris die met kennis van IT-zaken de business uitstekend kan adviseren over het zakelijk uitnutten van nieuwe technologie? Of is de CIO toch eigenlijk eerst en vooral ‘de baas van de IT’?

Rol van de CIO

In De Boerderij ontspon zich over de rol van de CIO een levendige discussie. Waar staat bijvoorbeeld die letter ‘I’ nu precies voor? Information? Of is het Infrastructure? Innovation? Of vooral de I van intuïtie? De discussie kwam al snel op het punt van ‘business and IT alignment’. Of beter gezegd: het feit dat bita het punt helemaal niet (meer) is. Of die kloof tussen business en IT werkelijk bestaat, is niet alleen per organisatie anders, maar het doet ook geen recht aan de ontwikkeling die we nu zien. Veel belangrijker is namelijk dat trends als Big Data samenwerking tussen business en IT simpelweg afdwingen. Een CIO dient hierbij vooral ‘transactioneel leiderschap’ te vertonen. Door middel van een push/pull-model brengt de CIO business-mensen en IT-specialisten bij elkaar en laat hen zien hoe zij optimaal kunnen samenwerken. De vraag is dan natuurlijk wel of de CIO daarmee vooral een IT-functionaris is of verder opschuift richting de business. Uit de discussie kwam toch een voorkeur naar voren van de CIO als IT-manager 2.0 met dus een duidelijke focus op IT.

Tijdens de discussie kwam ook een duidelijke bezorgdheid aan de orde over de complexiteit van IT. Die is nu al zeer groot. Kunnen we daar in de vorm van Big Data straffeloos nog een extra laag complexiteit aan toevoegen en dan ook nog verwachten dat we dat allemaal onder controle kunnen houden? De vragensteller had hier duidelijk twijfels over. Steeds vaker worden beslissingen immers puur op basis van algoritmes genomen. Die algoritmes verzamelen zelf de data die zij nodig hebben om tot een beslissing te kunnen komen. Wat betekent dit voor de manier waarop een CIO leiding moet geven? Wie maakt die algoritmes eigenlijk? En hoe weten we zeker dat die algoritmes goed in elkaar zitten en de juiste beslissingen nemen op basis van de juiste data? Betekent dit dat de CIO in de toekomst vooral langs de sociale as leiding zal geven? Anders gezegd: vooral vertrouwen aan mensen zal geven, zodat zij doen wat het beste voor de organisatie is?

Een lastig aspect aan deze discussie is wat tijdens de discussieavond genoemd werd: ‘reputational risk’. Wat zijn de gevolgen als er met deze algoritmes fouten worden gemaakt? Een van de deelnemers gaf een eenvoudig voorbeeld dat zich echter makkelijk laat vertalen naar de veel complexere en gevaarlijker werelden van bijvoorbeeld de gezondheidszorg. Stel dat in een gezin de dochter op de iPad allerlei sites over pony’s bezoekt. Een niet goed doordacht algoritme gaat iedere gebruiker van die iPad vervolgens zien als een Pony-liefhebber. Maar wat nu als het hier niet om de iPad van een meisje van 12 gaat, maar om een iPad die in de huiskamer ligt en door alle leden van het gezin als ‘second screen’ bij het tv-kijken wordt gebruikt? IP-adressen - dat werd al direct duidelijk - is daarmee dus uitgerangeerd als zogeheten validatie-attribuut voor data.

Suggestie

Er is dus meer data over die iPad nodig om tot goede conclusies over die gebruiker te komen. Die mening bleek tijdens de discussie niet zonder slag of stoot door iedereen geaccepteerd te worden. Door almaar meer data te verzamelen kan immers de suggestie ontstaan dat we meer te weten komen, maar is het niet zo dat in eerste instantie eerder het tegenovergestelde gebeurt? Steeds meer potentieel tegenstrijdige data, zonder dat een eenduidig beeld ontstaat. Pas als er zeer grote hoeveelheden data zijn verzameld over die ene iPad-gebruiker, kunnen we wellicht tot een beter profiel van die persoon komen.

Eén conclusie werd daarmee al snel duidelijk: iedere organisatie kan in technische zin Big Data-projecten optuigen. Het is nu eenmaal niet moeilijk om een aantal tools te installeren. Het zijn echter de competenties van de mensen die met al die data aan de slag gaan, die maken dat we die zee aan data ook op de juiste manier interpreteren. Is daarin een rol voor de CIO weggelegd? De conclusie was vooralsnog: neen. Er leek tijdens de discussie een consensus te bestaan dat CIO’s vooral leiding moeten geven aan de IT-afdeling en zich meer met technologische ontwikkelingen dienen bezig te houden. De trend dat zij nog verder dan nu vaak al het geval is opschuiven richting de business was in de ogen van de deelnemers aan de discussieavond minder gewenst.

Uiteindelijk is het de business zelf die moet bepalen of zij daadwerkelijk business-kansen zien die zij met een van de door de CIO aangedragen technologieën kunnen benutten. Interessant in dat opzicht was ook de bijdrage van een van de deelnemers aan de discussie die werkzaam is bij een organisatie waar het bouwen van nieuwe applicaties geheel buiten de bestaande IT-organisatie is geplaatst. In die aparte organisatie wordt met scrum-achtige methoden gewerkt en worden alle projecten en activiteiten van deze DevOps-organsiatie volledig door de business gefinancierd. Geen geld uit het staande IT-budget, alles wordt betaald door de business.

Competence Center

Nog afgezien van de rol die de CIO speelt, heeft Big Data ook een duidelijke impact op de IT-afdeling zelf. Veel IT-afdelingen worstelen met de vraag hoe zij met Big Data moeten omgaan. Zij onderkennen uiteraard ook de trends dat er steeds meer data beschikbaar is en de tijd die beschikbaar is om tot een beslissing te komen almaar korter wordt. Maar hoe die - wat wel genoemd wordt - ‘BI kloof’ gedicht moet worden, is vooralsnog niet duidelijk. Niet verrassend dus dat uit tal van onderzoeken naar voren komt dat IT-afdelingen de oplossing voorlopig zoeken in het vinden van de juiste tools en - vooral - het vinden van de juiste mensen om het probleem ‘Big Data’ te kunnen helpen doorgronden.

Uit de discussieavond kwam naar voren dat de rol van de CIO als chief integration officer of - zoals de Belgische journalist William Visterin het omschrijft - ‘cloud service broker’ misschien nog wel de beste aanpak is. De CIO is daarbij vooral met IT bezig en beheert een pallet van public cloud services, private cloud services en traditionele on-premise applicaties die hij op een zodanige manier aan elkaar knoopt dat deze maximaal rendement op het gebied van business analytics mogelijk maken.

Daarbij speelt uiteraard ook de vraag: van wie is al die Big Data eigenlijk? Die vraag wordt steeds lastiger te beantwoorden. Organisaties verzamelen zeer veel data. Waar deze data vandaan komt, is vaak zeer divers. Het varieert van Salesforce tot Google+, van interne collaboration-tools als Yammer tot Instagram, van Twitter tot LinkedIn en van formele interne databases tot tal van door de overheid beschikbaar gestelde (open) databronnen. Het was de deelnemers aan de discussieavond duidelijk dat een competence center op het gebied van Big Data geen overbodige luxe is om een goed zicht te houden op alle technologische keuzes, alle databronnen en alle benodigde competenties. Op de vraag waar dit competence center zijn plaats binnen de organisatie dient te krijgen, zijn echter verschillende visies mogelijk (zie figuur 2).

Figuur 2. De positie van het Big Data Competence Center binnen de organisatie

Talent management

De rol van de CIO en zijn IT-afdeling verandert onder invloed van Big Data dus steeds meer. In feite wordt de CIO steeds meer de functionaris die verantwoordelijk is voor talent management in combinatie met de vraag hoe hiervoor financiering kan worden gevonden. De eerder genoemde keuze van een van de discussiedeelnemers - bouw van nieuwe applicaties uit de staande IT-organisatie tillen - is hierbij een wellicht wat radicale aanpak, maar wel een die door analisten als Gartner serieus wordt aanbevolen. Voordat hierover echter beslissingen kunnen worden genomen, zal eerst de vraag beantwoord moeten worden welke talenten we intern beschikbaar willen hebben en welke we gaan inkopen. Want - zoals een van de deelnemers aan de discussie aangaf - veel organisaties hebben op dit moment simpelweg niet de juiste mensen en middelen in huis om serieuze Big Data-projecten aan te pakken. Hoe zet je de schaars beschikbare mensen en middelen in? Zeker bij Big Data is dit een belangrijk punt. Onderzoek en publicaties van i-to-i hebben bijvoorbeeld al aangegeven dat de kans groot is dat Big Data-projecten die niet zeer goed zijn voorbereid en met de juiste competenties worden ondersteund een grote kans hebben te mislukken: ‘bezint eer gij begint’.

Talenten die organisaties absoluut intern beschikbaar moeten hebben, zijn vooral gericht op business rules en algoritmes, bleek tijdens de discussieavond. De techniek die nodig is om deze in applicaties of processen op te nemen, hoeft niet per se intern beschikbaar te zijn en kan ingekocht worden. Een groot manco in veel organisaties is vooralsnog het ontbreken van een Chief Data Officer. Dat is niet de nieuwe naam van een CIO, maar is net als een CFO een cruciale functie binnen de organisatie. Het is waarmee we als organisatie ons geld verdienen.

Deze functionaris moet ook een einde maken aan de tweeslachtigheid die we in veel organisaties tegenkomen als het om data en de verantwoordelijkheid daarover gaat. Iedereen wil zich bemoeien met alle data, totdat men daarvoor ook financieel verantwoordelijk wordt gesteld. Dan haakt men vaak snel af. Een Chief Data Officer kan hierbij knopen doorhakken. Mits deze functionaris uiteraard vanuit de directie van de organisatie hiervoor voldoende mandaat krijgt. Alleen dan krijgt Big Data een serieuze kans van slagen.

Wat dat betreft was de conclusie van een van de discussiedeelnemers heel helder: Big Data is geen programma en al helemaal geen project. Big Data is een complete transformatie van de organisatie.

Robbert Hoeffnagel is hoofdredacteur van CloudWorks