In de toekomst kijken willen we allemaal. Op die manier worden beslissingen uit handen genomen, en kan je als bestuurder van een organisatie je risico’s stukken kleiner maken, en gericht investeren.
Voordat je dat soort beslissingen wilt gaan laten voorbereiden door gebruik te maken van data en relaties tussen bepaalde data moet je daadwerkelijk nadenken over verbanden die je getoetst zou willen hebben.
Zo heb ik laatst een onderzoek gelezen van een controller die wilde weten in hoeverre de keuze voor een bepaald winkelconcept meer of minder omzet zou opleveren. Dit was een interessante exercitie waarbij heel veel factoren de revue passeerden over soorten klanten, leeftijd van klanten, et cetera. Uiteindelijk bleken in totaal 3 factoren bepalend te zijn voor variatie.
De benadering die in het onderzoek was gekozen was om op basis van grote hoeveelheden data te gaan onderzoeken of er bepaalde verbanden aanwezig waren. Men ging dus op voorhand niet uit van bepaalde verbanden die er zouden moeten zijn. Deze manier van data mining is mogelijk op het moment dat de organisatie de beschikking heeft over grote hoeveelheden gegevens. Het wordt lastig wanneer men niet zo veel gegevens heeft.
Dit soort onderzoeken zijn dus vaak voorbehouden aan organisaties die leveren aan grote groepen klanten waarvan men bepaalde gegevens registreert.
Wil men echter kunnen gaan voorspellen op basis van data, dan is het echt wel nodig dat men de beschikking heeft over grote hoeveelheden data. Een andere manier is natuurlijk dat men op zoek gaat naar een bepaalde causaliteit op basis van eerder uitgevoerd onderzoek. Dat is echter ook aan beperkingen onderhevig, dus daar moet men voorzichtig mee zijn.
cm:nieuwspanel: iedere week blikt iemand uit ons cm:nieuwspanel terug op het belangrijkste nieuws voor de controller. Deze week: Arno Geurtsen, programmadirecteur van de Registercontrollersopleiding van de Erasmus Universiteit Rotterdam.
