'Better Data instead of Big Data'

door Alexander Lapp

buehne-better-data 1500 x 750 v14

Bij LAPP denken we momenteel intensief na over welke gegevens nu echt nodig zijn en vooral waarvoor. De "wat voor" is gemakkelijk te beantwoorden: Wij willen onze klanten specifieke producten en diensten aanbieden waarmee zij op hun beurt zelf betere producten produceren. In hogere kwaliteit, in minder tijd of tegen lagere kosten.

Op dit moment werken we aan tal van digitaliseringsprojecten, die ook altijd te maken hebben met het juiste gebruik van gegevens. Naast ‘condition based maintenance’ en ‘predictive maintenance’ zijn we ook bezig met het herzien van ons content managementsysteem en het herontwerpen van onzedigitale productcatalogus. We kwamen al vroeg tot de conclusie dat niet de kwantiteit van de gegevens doorslaggevend is voor het succes, maar de kwaliteit ervan - betere gegevens in plaats van grote hoeveelheden. Daarom verzamelen we niet zomaar gegevens. Alle informatie die we verzamelen wegen we af om de exacte Use-Case en de toegevoegde waarde voor de klant te bepalen. Als dit niet kan worden beantwoord, is er voor ons geen reden om dergelijke gegevens te verzamelen. Het is voor ons bijzonder belangrijk dat dit gebeurt in overeenstemming met de regelgeving op het gebied van gegevensbescherming. Hier ben ik ben een fundamenteel voorstander van, omdat deze regelgeving de nadruk legt op de waarde van persoonsgegevens. Het is veeleisend in de uitvoering, dat is waar, maar het schept ook duidelijkheid voor ons aanbieders en geeft de controle over onze eigen gegevens terug aan de klanten. In overeenstemming met de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming) zijn we bezig met het herzien van ons relatiebeheer en het opschonen van de gegevensbestanden. Klinkt omslachtig, maar draagt bij aan de netheid en nauwkeurigheid van de informatie en dus aan een hogere kwaliteit van de klantrelatie.

Deze cijfers laten zien wat voor monnikenwerk we te doen hebben: De LAPP-catalogus bevat
ongeveer 40.000 producten, van kabels per meter tot connectoren en gereedschap. Voor elk van deze
producten controleren we alle productkenmerken. Dit zijn naar schatting zes miljoen individuele waarden. We
passen de kenmerken aan, voegen nieuwe toe, trekken attributen uit elkaar en gooien er zelfs een paar weg.
Allemaal handmatig. Op dit moment kan slechts een klein deel hiervan geautomatiseerd worden. Wij
vertrouwen vooral op de jarenlange ervaring en expertise van onze productmanagement- en
verkoopafdelingen.

De juiste interpretatie: begrijpen wat er achter de data schuilgaat

Als we de attributen veranderen, moeten we er aan denken om ze niet alleen leesbaar en bruikbaar te
maken voor de mens zoals voorheen, maar ook voor machines in de toekomst. Een voorbeeld: Veel van
onze producten zijn ontworpen voor een bepaald temperatuurbereik, bijvoorbeeld een kabel met het
kenmerk "-30°C tot +120°C". In de printcatalogus zou het ook op dezelfde manier worden geschreven en
zelfs leken zouden de betekenis ervan begrijpen. In de online catalogus is de uitdaging iets anders: een klant kan een kabel nodig hebben die minstens +80°C kan weerstaan. Om dit te doen, zou hij een filter zoals ">80" instellen voor het zoeken. Aan de ene kant moet de zoeksoftware nu begrijpen dat de temperatuurspecificatie voor de onderste en bovenste waarde verschillende dingen kan betekenen, maar dat de bovenste waarde hier het belangrijkste is. Tegelijkertijd moet het ook uitsluiten dat een Amerikaan hier niet misschien graden in Fahrenheit bedoelt. Het voorbeeld laat zien dat je niet zomaar alle informatie kunt digitaliseren, maar dat je ook de verbanden moet begrijpen. We hebben onze printcatalogus jaren geleden gedigitaliseerd. Nu gaat het er vooral om onze manier van denken aan te passen en ervan uit te gaan dat onze klanten vooral de digitale versie van al onze aanbiedingen zullen gebruiken.

LAPP Award

Dit is niet alleen een technische uitdaging, maar gaat verder. Zo weten we bijvoorbeeld uit het verleden dat twee product managers hetzelfde productkenmerk verschillend kunnen wegen wat betreft de betekenis
ervan. Is het bijvoorbeeld iets bijzonders dat een bepaalde kabel bestand is tegen +120°C en daarom moet worden benadrukt? Of is het slechts één van de vele eigendommen en dus van ondergeschikt belang? Deze beslissing moet nog steeds door een persoon worden genomen, omdat de expertise niet kan worden geautomatiseerd. De zinvolle beschrijving van een product is een essentieel onderdeel van onze
waardecreatie en wordt daarom met de grootste zorg behandeld. Een kabel produceren die bestand is tegen +120°C is ook iets wat onze concurrenten kunnen doen. Maar we slagen er bij LAPP ook in om de klant precies uit te leggen waarom dit specifieke product precies goed is voor hem en zijn eisen. Als het
bijvoorbeeld in de voedselproductie wordt gebruikt, moet hij de kabel met hete stoom reinigen en ondanks
chemische invloeden op de weerstand ervan kunnen vertrouwen. Stel je voor wat er gebeurt als een
dergelijke productbeschrijving niet correct is en het gekochte product slechts +80°C verdraagt.
Stoomreiniging kan scheuren veroorzaken en daardoor zelfs kortsluiting. Dit kan weer leiden tot een
productiestop of zelfs tot persoonlijk letsel. Kortom: een catastrofe.

Flexibiliteit en strenge regels - hoe behoud je de balans?

De know-how die we hebben over onze producten en over de uitdagingen waarmee onze klanten worden
geconfronteerd, mag niet verloren gaan in het digitaliseringsproces. Idealiter worden onze beschrijvingen nog nauwkeuriger met hun hulp. Hier is de betrokkenheid van een breed scala aan specialismen en expertise van veel mensen cruciaal. En omdat we ‘data governance’ niet lichtvaardig opvatten, hebben we hiervoor een speciale commissie in het leven geroepen. Het bespreekt en beslist welke attributen we uiteindelijk introduceren. Maar voorzichtigheid is geboden: Als één productkenmerk verandert, kan dit ook gelden voor duizenden andere producten en beschrijvingen. Maar de commissie is slechts het topje van ons grote verandermanagementproject voor digitalisering bij LAPP. Onze managers hebben een duidelijke
verantwoordlijkheid om mensen mee te nemen en ze te bevrijden van de angst dat ze nu alleen nog maar
cijfers en waarden in de datagroeve hoeven te kloppen. We moeten des te meer duidelijk maken welke
meerwaarde de klant krijgt en welke voordelen we er aan ontlenen.

Voor ons is het van groot belang dat we ondanks alle inspanningen voldoende flexibel blijven. Voordat we
begonnen, spraken we met andere bedrijven die al wat verder waren in hun projecten. In sommige gevallen
werden hen zeer strenge regels opgelegd voor het verzamelen en verwerken van gegevens. Nu klaagden ze
dat ze niet meer uit het keurslijf konden komen. We willen deze fout vermijden door striktheid en flexibiliteit
met elkaar te verzoenen. Om dit te doen, moeten we ervoor zorgen dat mensen met hun verschillende
expertise en vaardigheden met elkaar communiceren. Dit zal er ook voor zorgen dat dit project, dat
natuurlijk voor het eerst in hoog tempo wordt opgestart, jaren later nog steeds leeft.

Ik heb het al gehad over de “wat voor”: We doen het allemaal voor onze klanten. Maar hoe kunnen ze
precies profiteren van een betere datakwaliteit in de toekomst? We kunnen ons bijvoorbeeld voorstellen dat
we onze klanten een aanbod doen - en misschien zelfs het product leveren - voordat ze weten dat ze het
nodig hebben. Niet elke klant wil dat, natuurlijk. Terwijl sommigen al precies weten wat ze nodig hebben, hebben anderen een grote behoefte aan advies en besluitvorming. We willen beide groepen klanten zo goed
mogelijk ondersteunen. Dat kan naar mijn mening alleen met gegevens - betere gegevens.

Better Data statt Big Data