Data voor veiligheid

Data analyse is duidelijk in opkomst en transformatiestrategieën zijn met jaren versneld. Waarbij initiatieven bijna uitsluitend zijn gericht op efficiëntie en verbeterde besluitvorming rond activiteiten, zoals productie, verkoop, toeleveringsketen en boekhouding.


Ondertussen is het meeste veiligheidsbeheer nog steeds grotendeels niet geautomatiseerd, met behulp van Excel-spreadsheets en archiefkasten vol papieren dossiers. Waarmee vaak pas wordt gereageerd op incidenten in plaats van ze in de eerste plaats te voorkomen. Maar als het om veiligheid gaat, is mitigatie naar data analyse meestal too little, too late.


Letsel op de werkplek kost een land als de verenigde staten $ 171 miljard per jaar, waarbij er in dat bedrag ook een groot aantal vermijdbare dodelijke arbeidsongevallen zijn. Niet alleen zijn alle kosten hoog, maar letsel op de werkplek brengt ook op andere manieren schade toe. Met name een machine die betrokken is bij een ernstig ongeval zal een week of langer niet werken, waardoor de productie wordt vertraagd en klanten mogelijk naar andere productiebronnen gaan.


Arbeidsongevallen dragen ook bij aan een negatief beeld van de maakindustrie, wat werving en aanwerving kan belemmeren. Dit draagt bij aan de hindernissen waarmee fabrikanten al te maken hebben bij het concurreren om talent met bedrijven die hogere lonen aanbieden en bonussen ondertekenen.


Het wijst allemaal op de noodzaak om voorspellende, data gestuurde veiligheid een Industrie 4.0-mijlpaal te maken als je effectief willen concurreren om werknemers en klanten.


Het goede nieuws is dat we al beschikken over ten minste enkele van de technologieën om belangrijke veiligheidsgegevens te verzamelen. Zoals realtime monitoring, waarbij sensoren worden gebruikt om bij te houden of een machineonderdeel zodanig versleten is dat het defecte producten gaat produceren of helemaal niet meer werkt. Hierdoor kan  het onderdeel vervangen worden voordat het gevolgen heeft voor de kwaliteit of productieschema’s.


Evenzo kunnen gegevens van machinesensoren detecteren worden gebruikt om het risico een werknemer loopt. Met dergelijke inzichten kan men onderhoud of reparatie plannen voordat er een probleem ontstaat.


Analyse- en rapportagefunctionaliteit stelt ons in staat te profiteren van AI en machine learning voor diepere inzichten in de bescherming van de werknemers.


De juiste gegevens voor zinvolle inzichten
Naast het structureren van  gegevens, moeten we er ook voor zorgen dat we de juiste informatie verzamelen. De ervaring van één geeft vaak niet het inzicht in een aantal veelvoorkomende fouten van de ander.


De les is dat het beter is om meer en meer gedetailleerde gegevens te verzamelen, in plaats van te proberen te anticiperen op hoe je deze wil groeperen bij het uitvoeren van rapporten of het analyseren van de informatie.


Het vastleggen van gedetailleerde gegevens wordt nog belangrijker, aangezien toepassingen steeds vaker kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning-mogelijkheden bevatten die duizenden gegevenspunten kunnen scannen om associaties te vinden die mensen waarschijnlijk zullen missen.


Met gedetailleerde gegevens bij de hand kun je profiteren van de analyse- en rapportagefunctionaliteit in applicaties om incidenten te voorkomen en naleving door de overheid en de industrie te vergemakkelijken. En ze zullen goed gepositioneerd zijn om te profiteren van AI en machine learning voor nog diepere inzichten in het proactief beschermen van werknemers in de toekomst.

Data Governance Act

Om het delen van gegevens in de hele EU te stimuleren zijn er nu regels opgesteld.

Waarmee Europa gebruik gaat maken van het potentieel van zijn steeds groter wordende stroom aan gegevens. Gegevens delen door vertrouwen en meer controle voor burgers, bedrijven. Europa scherpt bepalingen over exclusiviteit aan en stelt sancties voor overtredingen voor.

De regels zijn er om het beschikbaar stellen van meer gegevens te vergemakkelijken maar ook om nieuwe producten en innovatie te creëren, met name op het gebied van kunstmatige intelligentie.

De EU Data Governance Act (DGA), is gericht op het vergroten van het vertrouwen in het delen van gegevens, het creëren van nieuwe EU-regels voor de neutraliteit van gegevensmarkten en het vergemakkelijken van het hergebruik van bepaalde gegevens die in het bezit zijn van het publiek sector bijv bepaalde gezondheids-, landbouw- of milieugegevens, die voorheen niet beschikbaar waren op grond van de opendatarichtlijn.

Het faciliteren van het delen van gegevens is ook een voorwaarde om het potentieel van kunstmatige intelligentie te ontsluiten en start-ups en bedrijven te helpen een ecosysteem te ontwikkelen dat is gebaseerd op EU-normen en -waarden.

Het Europese Parlement heeft de reikwijdte van de wetgeving verduidelijkt, met name met betrekking tot gegevensbemiddelingsdiensten, om ervoor te zorgen dat grote technologiebedrijven onder het kader vallen.

Overheidsinstanties moeten vermijden overeenkomsten te sluiten die exclusieve rechten scheppen voor het hergebruik van bepaalde gegevens, de voorstellen om exclusieve overeenkomsten te beperken tot een periode van 12 maanden, in een poging om meer gegevens beschikbaar te maken voor kmo’s en start- opstaan.

Gevoelige overheidsgegevens mogen alleen aan derde landen worden doorgegeven als ze een vergelijkbaar beschermingsniveau genieten als in de Europa. De Europesche Commissie zal via een gedelegeerde handeling aangeven of een derde land dergelijke bescherming biedt, waardoor het Parlement inspraak kan hebben over het besluit om gegevens te delen.

De lidstaten moeten zelf sancties vaststellen voor overtredingen.

Om het potentieel te benutten van het gebruik van gegevens die vrijwillig beschikbaar zijn gesteld door middel van geïnformeerde toestemming of van algemeen belang, zoals wetenschappelijk onderzoek, gezondheidszorg, de bestrijding van klimaatverandering of het verbeteren van de mobiliteit, moet de wetgeving gegevensverzamelingen opzetten over een vrijwillig registratiesysteem van ‘dataaltruïsme’ in de EU erkende organisaties.

Een Schengen voor data zou met de op gestelde regels mogelijk moeten zijn.

“Het doel om het delen van gegevens gemakkelijker te maken, niet moeilijker. Er ligt een enorm potentieel voor groei en innovatie in een functionerende data-economie. De Data Governance Act (DGA) zal deze ontwikkeling helpen op gang te brengen”.

Al waren we laat in de Europesche gemeenschap met de revolutie op het gebied van persoonlijke gegevens, die de groei van de grote digitale bedrijven van vandaag voedde.

Er komt nu een industriële datarevolutie aan. Daarbij wil Europa weer voorop lopen door basisregels vast te stellen om vanaf de start eerlijke concurrentie en toegang tot gegevens te garanderen. Daarbij stellen we neutraliteit en vertrouwen centraal in Europa. Gegevens moeten gemakkelijk, veilig en vrij door de Europesche gemeenschap kunnen worden verplaatst.

De hoeveelheid gegevens die door overheidsinstanties, bedrijven en burgers wordt gegenereerd zal tussen 2018 en 2025 naar verwachting met vijf vermenigvuldigen. De nieuwe regels zouden het mogelijk maken om deze gegevens te benutten en zullen de weg vrijmaken voor sectorale Europese dataruimten om ten goede komen aan de samenleving, burgers en bedrijven.

Openbare data

Hoeveel persoonlijke informatie deelt u op internet?

Naam, locatie, leeftijd, functie, burgerlijke staat, profielfoto? De hoeveelheid informatie die mensen online te posten, varieert maar krijgt steeds grotere proporties.

Daarbij lijken de meeste mensen te accepteren dat alles wat we openbaar plaatsen, zich in het publieke domein bevindt.

Dus, hoe zouden ze zich voelen als al deze informatie zou worden gecatalogiseerd en in een mega spreadsheet met miljoenen vermeldingen zou worden geplaatst, om online te worden verkocht aan de hoogste bieder?

Bijvoorbeeld een database van 700 miljoen LinkedIn-gebruikers van over de hele wereld kosten ongeveer € 4.000.

Soortgelijke gevallen van schrappen van sociale media leed eerder tot een fel debat over de vraag of de persoonlijke basisinformatie die we openbaar delen, beter moet worden beschermd.

Wie de klanten zijn die deze data kopen of waarom ze deze informatie willen, lijkt niet bekend. Maar veel van deze informatie wordt gebruikt door kwaadwillenden die wat van ons willen.

Ondanks dat de wereld van cyberbeveiliging en privacy herhaaldelijk in vuur en vlam wordt gezet. Komen ze iedere keer weer met het argument dat we ons niet al te veel zorgen moeten maken over deze groeiende trend van mega-data.

Wat hier belangrijk is om te begrijpen, is dat deze mega-data niet worden gewonnen door in te breken op de servers of websites van sociale netwerken.

Ze worden grotendeels samengesteld door het openbare data van platform websites te oogsten met behulp van data robots die alle informatie die vrij beschikbaar is over gebruikers opvragen.

In theorie kunnen de meeste gegevens die worden verzameld, worden gevonden door eenvoudig alle websites op het internet één voor één te doorzoeken. Hoewel het natuurlijk veel tijd zou kosten om zoveel gegevens bij elkaar te verzamelen.

Daarbij maken de API’s van grote websites dit wel steeds makkelijker. Maar als je te veel verzoeken om gebruikersgegevens in één keer doet, zal het systeem je permanent verbannen. Maar doe je het in kleine runs en blijf je onder de data limieten, dan haal je binnen een paar maanden alle openbare informatie uit de systemen.

API staat voor Application Programming Interface en de meeste sociale netwerken verkopen API-partnerschappen, waarmee andere bedrijven toegang krijgen tot hun gegevens, bijvoorbeeld voor marketingdoeleinden of voor het bouwen van apps.

API-programma’s, geven meer informatie over gebruikers geven dan het grote publiek kan zien, waardoor de roep ontstaat strenger te gaan controleren woe wat opvraagt.

Het grootschalige lekken van data is zorgwekkend, gezien de ingewikkelde details, in sommige gevallen, van deze informatie – zoals geografische locaties of privé mobiele en e-mailadressen.

Voor de meeste mensen zal het een verrassing zijn dat deze API-data zoveel informatie bevat dat het anderen instaat stelt ons leven te analyseren en onze voorkeuren te voorspellen.

Als deze informatie in verkeerde handen valt kan dit een grote impact hebben op ons leven.

Big-data toekomst

Big Data belooft ons leven te transformeren op manieren die nog niet voor mogelijk werden gehouden. De toepassingsmogelijkheden van Big Data zijn vrijwel onbeperkt, van gezondheidszorg tot winkels. Big Data-analyses gebruikt om besparingen te ontdekken waar u van kunnen profiteren door te profiteren van verschillende inzichten die Big Data bied. Big Data-analyses om kansen te ontdekken en het werk efficiënter te maken. Maar hoe zouden deze transformaties er precies uitzien?

De toekomst van Big Data richt zich op gegevens die worden gegenereerd door sensoren die zijn aangesloten op netwerken, waardoor een snelle verwerking van enorme hoeveelheden informatie mogelijk is. De kracht van datatrends stelt u in staat om bestaande netwerken, analyses en applicaties te gebruiken om te anticiperen op trends, storingen en ongelukjes en deze te voorkomen. Zo kunnen we de dagelijkse uitgaven verlagen door de kosten te verlagen, uitval of gegevensverlies te voorkomen.

De toekomstige Big Data-analyseprojecten omvatten verschillende technologische ontwikkelingen. Sommige futuristen voorzien dat het Internet of Things (IoT) een industrie op zich zal worden. Omdat organisaties en apparaten over lange afstanden met elkaar communiceren, zorgen big data-trends voor de synchronisatie van gegevens zoals sociale netwerken, e-mail en mobiele berichten, waardoor betere besluitvorming mogelijk is. Bovendien zullen IoT-apparaten de uitwisseling van realtime gegevens over klimaatverandering, menselijke gezondheid en andere gebieden mogelijk maken. Cloudgebaseerde oplossingen maken de analyse mogelijk van enorme hoeveelheden gegevens die uit meerdere bronnen zijn gegenereerd en samen worden geanalyseerd.

Zoals eerder vermeld, nemen de technologieën die nodig zijn voor de toekomst van Big Data-analysetechnologieën alleen maar toe. Dit heeft het potentieel om traditionele kosten te verlagen, terwijl de efficiëntie wordt verbeterd en verspilling wordt verminderd. Bovendien kan vooruitgang in robottechnologie het analytische proces verbeteren en snellere, nauwkeurigere en gemakkelijk toegankelijke resultaten mogelijk maken. Kunstmatige intelligentie zal ons leven ook beïnvloeden. Naarmate machine learning en kunstmatige intelligentie blijven toenemen, zullen de mogelijkheden van computers toenemen en zal hun vermogen om informatie te verwerken nog krachtiger worden. De kracht van computers zal de komende vijf tot tien jaar in een ongekend tempo toenemen.

Een andere potentiële trend in big data-analyse is augmented analytics, waarmee op verschillende manieren digitale gegevens mogelijk zijn. Een voorbeeld van een dergelijke oplossing zou u kunnen helpen om de inhoud te begrijpen waartoe u toegang heeft via een RSS-feeds, sociale media, blogs, websites of nieuwsportalen. Dergelijke oplossingen kunnen eindgebruikers ook in staat stellen om locatiegebaseerde diensten zoals openbaar vervoer of taxidiensten te begrijpen. Deze oplossingen kunnen winkeliers ook helpen hun bedrijfsresultaten te verbeteren door een hogere productiviteit en minder afval.

De toekomst van Big Data-trends zorgen voor een opwindende tijd om in de technologie-industrie te werken. Technologische ontwikkelingen creëren nieuwe kansen en uitdagingen. Hoewel sommige uitdagingen van relatief korte duur kunnen blijken te zijn, kunnen andere het hele spectrum van technologie omspannen en onze manier van leven van dag tot dag veranderen. Het is essentieel om op de hoogte te blijven van de opkomende trends en de nieuwste technologieën die zijn gebruikt om ze te creëren. Zodat  u beschikt over de informatie die u nodig hebt een deel uit te maken van deze nieuwe toekomst.

Vertrouwen

Theorieën over vertrouwen

Vertrouwen ligt ten grondslag aan veel aspecten van ons leven en is noodzakelijk voor enkele van de meest fundamentele relaties in het menselijk leven. We vertrouwen erop dat onze partners trouw zijn, dat onze vrienden onze geheimen zullen bewaren en dat onze familieleden ons bijstaan ​​in moeilijke tijden en situaties. Vertrouwen is misschien wel een van de meest fundamentele houdingen of activiteiten binnen menselijke interactie en zonder vertrouwen, zouden veel belangrijke sociale banden in gevaar komen. 

Zonder op zijn minst een minimale hoeveelheid vertrouwen, zouden we paranoïde en isolationistisch worden uit angst voor bedrog en worden gekwetst door anderen.

Het plaatsen van vertrouwen in iemand vereist vaak een overtuiging over hun betrouwbaarheid, maar de twee zijn niet synoniem: ‘Vertrouwen in mensen die het niet verdienen zodat deze misplaatst is, of degenen die dat wel verdienen niet vertrouwen’. Iemand vertrouwen is vertrouwen in hen stellen om een ​​bepaalde handeling uit te voeren. ‘Betrouwbaar zijn helpt om vertrouwen te winnen, maar is niet nodig en ook niet voldoende.

Bedriegers kunnen het vertrouwen van anderen aantrekken, dus misplaatst vertrouwen is normaal genoeg. De betrouwbare kan het vertrouwen van anderen worden ontzegd, dus misplaatst wantrouwen komt ook vaak voor. Om het vertrouwen waard te zijn, moet men echter in staat zijn om vertrouwd te worden.

Om te beginnen beweren sommigen dat we vertrouwen niet met zulke sterke morele connotaties moeten zien en dat we veel dingen kunnen vertrouwen in onze dagelijkse activiteiten. Ook al voldoet het niet aan de specifieke criteria voor vertrouwen, kunnen we het vertrouwen omdat ‘het toch zou kunnen bijdragen aan ‘virtueel vertrouwen’ of ‘ quasi vertrouwen’.

Het is niet relevant of we het vermogen hebben om te vertrouwen, het hangt er gewoon van af of we iets geloven. Je zou kunnen zeggen dat we, vertrouwen, maar dit soort ‘quasi-vertrouwen’ is eigenlijk misplaatst vertrouwen. Dit soort misplaatst vertrouwen heeft het potentieel om individuen te misleiden en beweegredenen te verdoezelen.

Het gebrek aan bezorgdheid over de motivatie om te handelen.

De rationele verklaring van vertrouwen stelt dat er een logische keuze wordt maakt en de voor- en nadelen worden afgewogen bij het bepalen of vertrouwen rechtmatig is. Er is een rationele overweging die bepaald of iemand het in hem gestelde vertrouwen niet zal beschamen. Vertrouwen is gewoon een kwestie van voorspellen, in plaats van zich zorgen te maken over de motivatie.

Informatie

Gegevensanalyse is een snel evoluerend manier van informatie verzamelen om ons te helpen bij het ontwikkelen van weloverwogen beslissingen en strategieën. Het is een groeiende discipline die in elke branche kan worden gebruikt, van financiën tot gezondheidszorg, detailhandel en horeca. Daarbij is de primaire uitdaging niet alleen om informatie te begrijpen, maar ook om manieren te bedenken om de kwantitatieve en kwalitatieve informatie zo snel te analyseren en gebruiken vanaf het moment dat deze is verzameld.

Naarmate het vermogen om informatie te verzamelen en de hoeveelheid ervan toeneemt, wordt wat je met data doet steeds waardevoller. Dankzij verkregen inzichten kunnen bedrijven betere beslissingen nemen over hun bedrijf en consumenten. En omdat informatie zo’n essentiële rol speelt in ons leven, zal het hebben van de vaardigheden en kennis om potentieel enorme hoeveelheden gegevens te begrijpen en te gebruiken, ons helpen slagen op  data gebied.

Waarbij we ons  richten op het verzamelen, inspecteren, opschonen, samenvatten en interpreteren van verzamelingen van gerelateerde informatie. Omdat de manieren waarop informatie wordt verzameld en opgeslagen snel veranderen, moeten we op de hoogte zijn van de meest actuele methoden om met informatie om te gaan en oog hebben voor toekomstige behoeften. Organisaties verzamelen, analyseren en gebruiken steeds meer informatie dan ooit tevoren om ervoor te zorgen dat beslissingen datagedreven zijn.

De toename van informatie leidt tot big data, wat verwijst naar de enorme hoeveelheid verzamelde data. Het tijdperk van big data is aangebroken en heeft de rol van analyse in elk aspect van ons leven veranderd. Hierdoor ontstaat de noodzaak om traditionele tools en opslag voor gegevensverwerking (uit te breiden) om de gegevens te verwerken en op te slaan op basis van volume, snelheid, structuur, nauwkeurigheid en waarde.

Er zijn vier soorten data analyses beschrijvend, voorspellend, diagnostisch en prescriptief, elk met een ander doel:

Het eerste type analyse de Beschrijvende analyses ontgint gegevens op betekenis en patronen.

Het tweede type analyse is de voorspellende analyse anticipeert op toekomstige trends en strategieën door de huidige gegevens te onderzoeken.

Het derde type analyse de Diagnostische analyses beoordelen van gegevens om te bepalen waarom een ​​bepaalde gebeurtenis plaats vindt .

Het vierde type analyse een Prescriptieve analyse maakt gebruik van gegevens om aanbevolen paden voorwaarts te ontwikkelen.

Aangezien alle vier de soorten analyses verschillende doelen en resultaten hebben, moeten we ze benaderen met verschillende tools en denkwijzen.

Er is een verscheidenheid aan informatie die moet worden verwerkt om een ​​beslissing te nemen, in het geval vandaag heeft een beslissing grote impact op decadent van morgen.

Bevindingen helpen ook bij het ontwikkelen van plannen en hebben inzicht gegeven in de lokale, regionale, nationale en wereldwijde impact.

Informatieve heeft een rol in alle sectoren van vandaag en draagt ​​bij aan effectieve beslissingen en operaties. Het doel is, om informatie te ontdekken ter ondersteuning van de besluitvorming, en uiteindelijk om weloverwogen conclusies te trekken.

Vaak moeten we gegevens uitleggen “Het gaat erom de gegevens die je hebt te transformeren, op te schonen, te verduidelijken en om te zetten in iets dat begrijpelijk is”.

Edge & Cloud

De edge brengt data verwerking terug bij de gegevensbron. Zo verbindt de edge alle bedrijfsonderdelen die worden gebruikt en verwerkt die gegevens lokaal. Door minder processen in cloud- en standalone systemen uit te voeren en ze dichter bij de data bron te brengen die gegevens genereren, verandert de manier waarop gegevens worden verwerkt, wat zorgt voor voordelen die niet eerder beschikbaar waren

Veel bedrijven hebben gekozen voor een cloud-first benadering van digitale transformatie, echter is het belang van de edge daarbij niet altijd goed overwogen . De datavolumes zullen de komende jaren alleen maar groeien en grotere hoeveelheden data die in de cloud moeten worden opgeslagen en worden verwerkt, zorgen voor meer latentie en hogere kosten. De edge vormt niet alleen een aanvulling op de cloud, maar creëert ook belangrijke use-cases en applicaties die beter in de eigen bedrijfsomgeving kunnen worden gedraaid.

Snellere inzichten inplaats van langetermijnanalyse, waarbij de waarde ligt in het gebruik van de gegevens op de plek, waar deze de grootste impact hebben.

Met de edge kunnen we gegevens verzamelen, analyseren en vervolgens onmiddellijk actie ondernemen om problemen op te lossen, de efficiëntie te verhogen, processen verbeteren en meer.

Netwerken en infrastructuur zullen de data-explosie alleen overleven, als we  gebruik maken van de edge, om zo alleen de data die nodig is naar de cloud te sturen en niet alle gegenereerde data, bespaart tijd en geld.

Waarbij de cloud logisch is voor machine learning en andere langetermijn- of big data-analyse, maar de edge wordt geactiveerd voor realtime analyses en sturing van processen.

Connectiviteit is de mogelijkheid om verbinding te maken met systemen, gegevens te verzamelen en te normaliseren voor onmiddellijk gebruik.Intelligentie concentreert gegevensverwerkings- en analysefuncties op lokatie om actie te ondernemen en waarde te ontlenen aan de gegevensbron. Orkestratie is er om edge-applicaties te maken, implementeren, beheren en bijwerken.

De Edge is snel volwassen geworden en heeft met 5g een bepaald niveau van connectiviteit bereikt. De ideale strategie houdt echter rekening met connectiviteit, gegevensverzameling, realtime analyse, integratie met cloud- en standalone systemen voor het uitvoeren van machine learning-modellen. Een modern platform overbrugt de kloof tussen apparaten en geavanceerde analyses.

Het enorme belang van de edge begint naar boven te drijven naarmate meer use-cases worden gevonden, zoals kunstmatige intelligentie en machine learning.

Veel bedrijven sturen al hun gegevens naar de cloud of houden ze binnen de organisatie, ze weten niet hoe ze beide effectiever kunnen doen. Edge- en cloudtechnologieën kunnen samenwerken aan een effectieve oplossing. Naarmate de digitale transformatie vordert, zullen we het belang inzien van een harmonieuze samenwerking tussen de edge en de cloud om intelligente beslissingen te nemen.

GAIA-X cloud

GAIA-X cloud computing op Europees niveau als een hybride dataplatform.

Met GAIA-X is een ambitieus project om een ​​Europese data-infrastructuur te bouwen. Een data-ecosysteem bedoeld om de technologische afhankelijkheid van internationale hyperscalers te verminderen en tegelijkertijd de waardeketens in de digitale interne markt van de EU te versterken.

In de toekomst zal GAIA-X zich richten op de Industrie 4.0: slim wonen, financiën, geo-informatie, gezondheidszorg, de publieke sector, mobiliteit, landbouw en energie. Een dataplatform voor duurzame financiering op basis van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning. Of een raamwerk voor veilige uitwisseling van zorggegevens om de patiëntenzorg te verbeteren. In de transportsector kan het onder meer geoptimaliseerde onderhoudsoplossingen mogelijk maken op basis van voorspellend onderhoud. Intelligente algoritmen berekenen wanneer en waar onderhoudswerkzaamheden aan de transportinfrastructuur moeten worden uitgevoerd wanneer dat nodig is. Voor deze en vele andere toepassingsgebieden biedt een open dataplatform op basis van Europese standaarden enorme voordelen.

GAIA-X en te verwachte doelen:

1. Actief vormgeven aan vooruitgang & innovatie in de cloud

De GAIA-X technologie stelt bedrijven in staat om gegevens en diensten in realtime aan miljoenen gebruikers te leveren. Samenwerken aan documenten, in videoconferenties, online bankieren en zelfs het streamen van muziek en films. De belangrijkste argumenten voor de technologie de hoge schaalbaarheid, mobiele toegang tot operationele middelen en het vermogen om te innoveren door middel van technologieën zoals AI en big data-analyse.

Met de gestage digitalisering in de gezondheidszorg, kritieke nutsbedrijven en vele andere industrieën, verhuizen steeds meer processen naar de cloud – en dat creëert afhankelijkheden.

2. Doorbreken van eenzijdige marktdominantie

De cloudmarkt wordt gedomineerd door wereldwijde hyperscalers, digitale soevereiniteit en autonomie cruciale factoren om de crisis te boven te komen. Alternatieven die voldoen aan de vereisten worden te vaak genegeerd vanwege bestaande vendor lock-in-effecten en minder wijdverbreide naamsbekendheid. Deze strategie kan een gebruikelijke benadering zijn om operationele storingen in uitzonderlijke situaties te voorkomen. Bedrijven die voortdurend de vereisten van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en andere wettelijke vereisten schenden, moeten echter consequenties verwachten voor het gebruik van buitenlandse cloud providers.

3. Gegevensbescherming en IT-beveiliging.

De AVG biedt Europa een unieke tool om gevoelige gegevens te beschermen. Internationaal is de regelgeving een symbool geworden van consistente gegevensbescherming en gegevensintegriteit, waar veel landen naar op zoek zijn als model. EU-bedrijven gebruiken de AVG ook als kwaliteitskeurmerk om te voldoen aan de strengste eisen op het gebied van gegevensbescherming. Daarnaast definieert de EU-richtlijn beveiliging van netwerk- en informatiesystemen (de NIS-richtlijn) de eisen voor een uniform niveau van IT-beveiliging op Europees niveau. De richtlijn heeft met name tot doel de kritieke infrastructuur te beschermen tegen cyberincidenten. GAIA-X bouwt precies voort op deze enorme basis voor gegevensbescherming en IT-beveiliging.

4. Versterk de interne markt, promoot lokale spelers

EU-conforme gegevensbescherming is een van de belangrijkste selectiecriteria bij de aanschaf van nieuwe clouddiensten. Bovendien mogen cloudgebaseerde diensten uitsluitend worden geleverd vanuit lokale datacenters in de EU.

5. Verhoog de prestaties en het gemak

Door te focussen op open en modulaire standaarden, wil GAIA-X ook de interoperabiliteit in cloud computing vergroten. Het platform wil data zo vrij mogelijk toegankelijk maken, zodat het bedrijfsleven, de wetenschap en de samenleving er direct van kunnen profiteren. Gedeelde datapools stimuleren bijvoorbeeld het werken aan machine learning en AI. Dit bevordert op zijn beurt de implementatie van innovatieve technologieën in bestaande clouddiensten. Voor de betrokken bedrijven en organisaties betekent dit extra voordelen op het gebied van prestaties en gemak – zonder concessies te doen op het gebied van gegevensbescherming en beveiliging.

Data analyse

Wat is data-analyse is de systematische toepassing van statistische en logische technieken om de gegevens te beschrijven, te moduleren, te condenseren, te illustreren, te evalueren en zinvolle conclusies af te leiden die bekend staan ​​als gegevensanalyse. Deze analyse stelt ons in staat om uit gegevens gevolgtrekking te induceren door de onnodige chaos die door de rest van de gegevens wordt veroorzaakt, te elimineren. Datageneratie is een continu proces; dit maakt data-analyse tot een continu, iteratief proces waarbij het verzamelen en uitvoeren van data-analyse gelijktijdig plaatsvindt. Het waarborgen van de gegevensintegriteit is een van de essentiële componenten van gegevensanalyse.

Er zijn verschillende voorbeelden waarin data-analyse wordt gebruikt, variërend van transport, risico- en fraudedetectie, klantinteractie, stadsplanning, gezondheidszorg, zoeken op internet, advertenties en meer.

Methoden voor gegevensanalyse

Er zijn twee hoofdmethoden voor gegevensanalyse:

1. Kwalitatieve analyse

Beantwoordt voornamelijk de vragen ‘waarom’, ‘wat’ of ‘hoe’.

2. Kwantitatieve analyse

Deze analyse meer in termen van aantallen.

De andere technieken zijn:

3. Tekstanalyse

Tekstanalyse is een techniek om teksten te analyseren om machineleesbare feiten te extraheren. Het is bedoeld om gestructureerde gegevens te creëren uit vrije en ongestructureerde inhoud.

4. Statistische analyse

Statistiek omvat het verzamelen, interpreteren en valideren van gegevens. Statistische analyse is de techniek van het uitvoeren van verschillende statistische bewerkingen om de gegevens te kwantificeren en statistische analyse toe te passen.

5. Diagnostische analyse

Diagnostische analyse is een stap verder naar statistische analyse om een ​​meer diepgaande analyse te bieden om de vragen te beantwoorden. Het wordt ook wel root cause analysis genoemd, omdat het processen omvat zoals data discovery, mining en drill-down en drill-through.

6. Voorspellende analyse

Voorspellende analyse maakt gebruik van historische gegevens en voert deze in het machine learning-model in om kritieke patronen en trends te vinden.

7. Prescriptieve analyse

Prescriptieve analyse suggereert verschillende acties en schetst de mogelijke implicaties die kunnen worden bereikt na voorspellende analyse.

Zodra u gegevens gaat verzamelen voor analyse, wordt u overweldigd door de hoeveelheid informatie die u vindt om een ​​duidelijke, beknopte beslissing te nemen. De volgende eenvoudige stappen helpen u bij het identificeren en sorteren van uw gegevens voor analyse.

1. Specificatie – definieer uw bereik:

Definieer korte en duidelijke vragen, de antwoorden waarop u uiteindelijk een beslissing moet nemen.

2. Gegevensverzameling

Verzamel uw gegevens op basis van uw meetparameters.

Verzamel gegevens uit databases, websites en vele andere bronnen. Deze gegevens zijn mogelijk niet gestructureerd of uniform.

3. Gegevensverwerking

Organiseer uw gegevens en zorg ervoor dat u eventuele kanttekeningen toevoegt.

Controleer gegevens met betrouwbare bronnen.

Converteer de gegevens volgens de meetschaal die u eerder hebt gedefinieerd.

4. Gegevensanalyse

Nadat u uw gegevens hebt verzameld, kunt u de correlaties sorteren, plotten en identificeren.

5. Resultaten afleiden en interpreteren

Controleer of het resultaat uw eerste vragen beantwoordt

Als je eenmaal een gevolgtrekking hebt gemaakt, onthoud dan altijd dat het slechts een hypothese is. In Data-analyse zijn er een paar gerelateerde terminologieën die overeenkomen met verschillende fasen van het proces.

1. Datamining

Dit proces omvat methoden voor het vinden van patronen in de gegevenssteekproef.

2. Gegevensmodellering

Verwijst naar hoe een organisatie haar gegevens organiseert en beheert.

Er zijn verschillende technieken voor gegevensanalyse, afhankelijk van de vraag, het type gegevens en de hoeveelheid verzamelde gegevens. Elk richt zich op het overnemen van de nieuwe gegevens, het ontginnen van inzichten en het doorboren van de informatie om feiten en cijfers om te zetten in besluitvormingsparameters. 

Data core

Als we kijken naar de concurrentievoordelen die kunnen worden behaald door inzichten uit real-time data-analyse het sneller begrijpen en erop te reageren. 

Dan onthult zich een datalandschap waarin digitale transformatie, de proliferatie van edge-apparaten en de verschuiving naar mobiel werken in een wereldwijde pandemie.

De explosie van data verder versneld die data die organisaties soms niet hebben, niet alleen hoeven te managen, maar zouden moeten exploiteren voor operationeel en commercieel gewin. In feite zou er op korte termijn meer moeten worden geïnvesteerd in realtime data-analyseoplossingen.

Daarbij vormt de data cultuur een belemmering voor het verminderen van de tijd om waarde uit hun gegevens te halen omdat men kampt met een gebrek aan mensen en vaardigheden. Het succesvol afstemmen van technologieën, processen, vaardigheden en cultuur om een ​​bedrijfsmodel van continue intelligentie te implementeren doormiddel van realtime analyses duidelijk een belangrijk aandachtspunt.

“Daarbij bevestigen bevindingen wat data ons lijkt vertellen, het halen van meer waarde uit data, zou zo dicht mogelijk bij het punt van het vastlegging van die data moeten zijn en is een cruciale zakelijke vereiste aan het worden” 

“De waarde van de meeste gegevens neemt af op het moment dat ze worden gecreëerd, hierdoor is het ontsluiten en operationeel maken van die cruciale inzichten op het moment waarop prioriteiten en investeringen worden gericht.”

In 2020 zagen bijna alle bedrijven een toename in het volume en de verscheidenheid aan gegevens die hun organisatie binnenkwamen in een groot aantal kernactiviteiten. De gegevens over webverkeer zijn het meest significant gestegen, terwijl gegevens via e-commercekanalen op een goede seconde volgen. Een nieuwe bron van data die een aanzienlijke toename kende is die van sensordata, terwijl volumes klant data, operationele prestatiegegevens en financiële data ook aanzienlijke stijging laten zien.

Daardoor lijkt belangrijker te worden om toegang te hebben tot realtime gegevens om slimmere beslissingen te kunnen nemen, het van cruciaal belang om naast volume ook rekening te houden met snelheid. Bovendien, blijkt dat bedrijven realtime gegevens als het meest waardevol beschouwen. Al waarderen ze ook de combinatie van historische en realtime gegevens bij het nemen van zakelijke beslissingen.

Organisaties die al over de tools beschikken om realtime inzichten vast te leggen, lijken daarbij een concurrentievoordeel hebben. Degenen die voorop lopen als het gaat om realtime analyses, gebruiken gegevens al in grote mate om zakelijke beslissingen te nemen. En erkennen ook dat het erg belangrijk is om toegang te hebben tot realtime gegevens om slimmere zakelijke beslissingen te nemen.

Hoe sneller ze gegevens kunnen gebruiken, hoe meer winst er te behalen is. Terwijl de huidige tools slechts enigszins zijn voorbereid op de transitie, is het essentieel om in de juiste technologieën en mensen te investeren.

Realtime dataleiders gebruiken gegevens al in grote mate als het gaat om zakelijke beslissingen, en zullen zich eerder goed voorbereid voelen met hun huidige tools en middelen om te profiteren van real- tijdgegevens om het gevoel te hebben om de concurrentiedruk het hoofd te bieden.

Een aanzienlijke kans voor data gestuurde besluitvorming op grotere schaal, aangezien het potentieel hiervan het realiseren van betere bedrijfsresultaten en concurrentievoordeel.

Om zo een ​​cultuur en capaciteit op te bouwen rond realtime data-analyse en continue intelligentie.