Smarter Customer Connections:
A panel in Brussels on 7th February
​Today, opportunities to gather, and work with, customer data have never been more abundant. But many businesses are not making the most of the opportunity, uncertain as to how to best reach and engage people online.

While customers’ expectations for personalised experiences that result in what they want, when and where they want it, have never been higher, it seems that turning data into value is one of the biggest ongoing challenges of the day.

On the morning of 7th February at WIELS Contemporary Art Centre in Brussels, we brought together a panel and curated audience to explore how open approaches to capturing and sharing data are enabling purposeful, and valuable, customer experiences.

Joining our panel were Michael Brenner, Head of Design at Data4Change, Prashant Singh, Global, FMCG Client Business Partner, at Nielsen, Lewis Hamilton, Head of eCommerce at Turnbull & Asser and Navin Bharwani, European Business Partner for Data at Zx Ventures.

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We began by hearing Navin set out some of the key challenges that come with managing data in fast-moving, entrepreneurial contexts.

He described the opportunity to move away from conventional methods, leaving old tools behind and embracing the chance to “start from scratch”. Given how quickly data can be gathered today, he urged us to take advantage of this new context and begin to test our assumptions as quickly as possible. Navin introduced his ‘3 Qs’ of data management, bringing them to life through examples of their implication and impact.

First he urged us to evaluate Quality. ”Ensure the data is accurate. Has it been rounded and summed? Is the source direct or could information have been lost via an indirect source?Where could human error be creeping in?” From there we should establish the Quantity. “Can we get more data other than what’s product related? What’s the marketing context, or the geography or even the weather?” Navin explained the importance of close collaboration across teams, “Are the account managers in sync with their own data team and do they know what is available to share? And what measures will you put in place to ensure you can manage large amounts of data? Finally we learned about the importance of Quickness — and the importance of handling speed with care. Navin challenges us to consider how often we’re getting data and asking for example “Is there an API we can connect to?” This kind of thinking will save time and support automation. Keeping in mind the myriad of formats data will be saved and supplied in will all save time down the line.

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Turnbull & Asser’s Lewis Hamilton was able to share some fresh first person perspective on a very live and ongoing data challenge — as he was right in the middle of launching a new CRM system. Lewis and his team are synthesising over 130 years of data in digital and paper formats, across multiple systems and databases — and the learnings were coming thick and fast. “Pulling everything together wasn’t feasible, or if it was, it wasn’t sensible,” Lewis explained. “We might still be implementing the system in 130 years’ time had the brief not been properly defined at the outset”.

Echoing Navin’s points on collaboration, Lewis explained that the first thing to do was find the right partners, “we needed to find a business who understood our clients, appreciated the depth of history and data we had and could work across multiple touch points to get to the end result.”
With the context established, they set about creating a full brief. “We decided to take our richest data set — the last 10 years from our POS and the same from our eCommerce platform.

The first thing to consider was the end use . What would we achieve from implementing a CRM and single customer view? For us, this meant understanding our customer behaviour better so that we could recommend the right products at the right time in the preferred method of communication for our customers, and ultimately graduate our clients to the bespoke service.”

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Technical challenges notwithstanding, Lewis and his team are now beginning benefitting enormously through the data work undertaken and emergence of that elusive the single customer view. “Suddenly, we realised that people who shop with us in New York also shop with us regularly in Jermyn Street. That our best bespoke shirt customers also purchase their ties from our Mayfair store.”

And for Lewis, there are important considerations around the language we use to describe the ways in which we’re setting out to better serve our customers. “CRM doesn’t mean email, and digital doesn’t just mean eCommerce,” he explained. “A single customer view and a good CRM system are there to help facilitate the whole business in communicating better with our customers. Retail outlets, customer services and eCommerce channels are now all making data driven decisions to make our customers experience even better and the more we learn, the more we can refine this.”

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The future is already here, it is just not well distributed”, Nielsen’s Prashant Singh reminded us, picking up the thread from Lewis on the opportunities that come to optimise against the increased embracing of digital consumption around the world. We learned from Prashant that Koreans buy more than 80% of Diapers online, while 42% of Personal Care products in China are being sold online. Similarly, Indians are spending over 3 hours a day on their smartphones, with WhatsApp being most popular activity at over 97%.

For Prashant; smart, digitally minded retailers are beginning with customers’ expectations — and he believes they’re prioritising four things: convenience, assortment, price and experience. And they should be investing in two areas of data to deliver on these expectations: “Enterprise Data to make their platforms efficient and easy to use, and consumer Data to understand their needs better and deliver a personalised experience.”

The opportunity to personalise of course comes with considerations around privacy, and Prashant outlined how no organisation could afford not to have rules and best practice in place accordingly. Three key questions should be asked, he explained, “What data to collect, how to store it, and when to destroy it. The only way to move forward is to build a data strategy that focuses on Privacy by Design.”

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Data4Change’s Michael Brenner brought a socially focused viewpoint to complement the commercial perspectives of his co-panelists. He urged us to keep in mind the positive causal impact that these smarter approaches can enable: “Today we have a wealth of data resources and more access to these resources. Why shouldn’t we put it to work for us in productive and positive ways? I genuinely think that what is facilitating the data for good movement is the democratisation of data, access to high quality and high resolution data and information that people can use to further their causes.”

Michael explained how society is “literally streaming data and creating quite a cloud of data exhaust from every aspect of our daily lives.” He described that while once “locked away behind an impenetrable barrier”, new tech, apps and platforms have given the public new ways to perceive and appreciate the value of their own data and the role of data more generally.” The challenge for Michael and his team is how to help organisations to demystify the process of gathering data, and then to begin to play with it and find meaning. He shared some good starting points :“We help to humanise data for them by breaking open the black box and explaining what data is. It is often easier to talk about data in philosophical terms sometimes because it helps to separate data from the rigidity of its scientific roots. Data in essence is merely a recorded moment in time. That moment is made up of interactions and relationships. These can then be looked at though myriad of lenses depending on what you’re asking of the data. And as we heard from Lewis, the language we use will be key to the understanding we can create: “I believe when we stop talking over people’s heads and start to speak about data in common language people will engage with it more. We can help guide people and show them how data savvy they already are even within their daily lives. If you have a smart phone you are engaging with data every day, you are producing it, consuming it, digesting it and drawing insights from it.

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We wrapped with further future thoughts and predictions, with optimism running throughout. For Prashant, the future will belong to those who recognise the significance of “moving from data collection to data connection”, while Lewis looked forward to learning more about the behaviour of current customers, both to be able to better serve them — and also, importantly, “to find like-minded similar prospective customers who behave in a similar way.”

In concluding, Navin described a future driven by data modelling and AI: “With the increasing amount of data out there, it is only natural for companies to adopt new ways and methods of managing it efficiently and creating innovative ideas to turn meaningful data into value.”


En français

Alors que les attentes des clients n’ont jamais été aussi élevées en ce qui concerne les expériences personnalisées leur permettant d’obtenir ce qu’ils veulent, quand et où ils le veulent, il semblerait que la transformation des données en valeur ajoutée soit l’un des plus grands défis actuels.

Le matin du 7 février, nous avons réuni un panel et un public d’experts au Centre d’Art Contemporain WIELS à Bruxelles afin d’explorer la manière dont les approches ouvertes de recueil et de partage des données permettent de créer des expériences clients utiles et précieuses.

Michael Brenner, Head of Design chez Data4Change, Prashant Singh, Global, FMCG Client Business Partner chez Nielsen, Lewis Hamilton, Head of eCommerce chez Turnbull & Asser et Navin Bharwani, European Business Partner for Data chez Zx Ventures ont rejoint notre panel.

Navin Bharwani a tout d’abord pris la parole pour exposer certains des principaux défis posés par la gestion des données dans des environnements entrepreneuriaux évoluant rapidement.

Il a décrit la possibilité de s’éloigner des méthodes conventionnelles, en laissant de côté les vieux outils et en saisissant l’opportunité de « repartir à zéro ». Étant donné la rapidité avec laquelle les données peuvent être recueillies aujourd’hui, il nous a incités à tirer parti de ce nouvel environnement et à commencer à vérifier nos hypothèses le plus rapidement possible. Navin Bharwani a présenté ses « 3 Q » en matière de gestion des données, leur donnant vie à travers des exemples de leur implication et de leur impact.

Tout d’abord, il nous a demandé d’évaluer la qualité (Quality). « Assurez-vous que les données sont exactes. Ont-elles été arrondies et additionnées ? La source est-elle directe ou l’information a-t-elle pu être perdue à cause d’une source indirecte ? Où l’erreur humaine peut-elle s’être glissée ? » À partir de là, nous devrions établir la quantité (Quantity). « Pouvons-nous obtenir plus de données que ce qui est seulement lié au produit ? Quel est le contexte marketing, géographique ou même météo ? » Navin Bharwani a expliqué l’importance d’une collaboration étroite entre les équipes : « Les gestionnaires de compte sont-ils en phase avec leur propre équipe en charge des données et savent-ils ce qui peut être partagé ? Et quelles mesures mettrez-vous en place pour garantir que vous pourrez gérer de grandes quantités de données ? Enfin, nous avons appris l’importance de la rapidité (Quickness) et l’importance d’y avoir recours avec soin. Navin Bharwani nous a mis au défi de réfléchir à la fréquence à laquelle nous recevons des données et nous nous demandons par exemple « Existe-t-il une interface de programmation à laquelle nous pouvons nous connecter ? Ce type de réflexion permettra de gagner du temps et favorisera l’automatisation. Garder à l’esprit la multitude de formats dans lesquels les données seront sauvegardées et fournies vous fera gagner du temps au bout du compte.

Lewis Hamilton, de chez Turnbull & Asser, a pu partager son expérience personnelle à propos d’un défi relatif aux données auquel il était confronté à ce moment-là, alors qu’il était en train de lancer un nouveau système CRM. Lewis Hamilton et son équipe synthétisaient plus de 130 ans de données au format numérique et papier, dans de multiples systèmes et bases de données, ils ont rapidement pu en tirer de nombreuses leçons. « Il était impossible de tout rassembler ou, même si c’était possible, ce n’était pas raisonnable, a expliqué Lewis Hamilton. Nous serions encore en train de mettre en œuvre le système dans 130 ans si la mission n’avait pas été bien définie au départ. »

Faisant écho aux arguments de Navin Bharwani sur la collaboration, Lewis Hamilton a expliqué que la première chose à faire était de trouver les bons partenaires : « nous devions trouver une entreprise qui comprenne nos clients, qui apprécie la richesse de notre histoire et de nos données et qui puisse travailler avec plusieurs points de contact afin d’arriver au résultat final. »

Une fois le contexte établi, ils ont entrepris de créer une synthèse complète. « Nous avons décidé de prendre notre ensemble de données le plus riche, les données des 10 dernières années de notre point de vente et de notre plateforme de commerce électronique.

La première chose à prendre en considération était l’utilisation finale. Qu’obtiendrions-nous avec la mise en œuvre d’un CRM et d’une vue client unique ? Pour nous, cela signifiait une meilleure compréhension du comportement de nos clients afin que nous puissions recommander les bons produits au bon moment en utilisant le moyen de communication préféré de nos clients et, en fin de compte, offrir un service sur mesure à nos clients. »

Malgré les défis techniques, Lewis Hamilton et son équipe commencent maintenant à profiter considérablement du travail entrepris sur les données et de l’émergence de cette vue client unique. « Soudain, nous nous sommes rendus compte que les gens qui achètent chez nous à New York achètent aussi régulièrement chez nous dans Jermyn Street. Que nos meilleurs clients pour les chemises sur mesure achètent aussi leurs cravates dans notre magasin de Mayfair. »

Et pour Lewis Hamilton, il existe des éléments importants à prendre en compte concernant le langage que nous utilisons pour décrire la façon dont nous nous y prenons pour mieux servir nos clients. « CRM ne veut pas dire e-mail et le numérique ne signifie pas seulement commerce électronique, a-t-il expliqué. Une vue client unique et un bon système CRM sont là pour aider l’ensemble de l’entreprise à mieux communiquer avec nos clients. Les points de vente au détail, les services client et les canaux de commerce électronique prennent tous désormais des décisions en se basant sur les données afin d’améliorer l’expérience de nos clients et plus nous en apprenons, plus nous pouvons l’améliorer. »

« L’avenir est déjà là, il n’est tout simplement pas bien réparti », nous a rappelé Prashant Singh de chez Nielsen, reprenant le fil de Lewis Hamilton sur les opportunités d’optimisation qui se présentent face à l’adoption croissante de la consommation numérique dans le monde. Prashant Singh nous a appris que les Coréens achètent plus de 80 % des couches en ligne, alors que 42 % des produits d’hygiène sont vendus en ligne en Chine. De même, les Indiens passent plus de 3 heures par jour sur leur smartphone, WhatsApp étant l’activité la plus populaire avec plus de 97 %.

Pour Prashant Singh, les détaillants à l’esprit numérique commencent par prendre en compte les attentes des clients et, selon lui, ils donnent la priorité à quatre choses : la commodité, le choix, le prix et l’expérience. Et ils devraient investir dans deux domaines de données pour répondre à ces attentes : « les données d’entreprise pour rendre leurs plates-formes efficaces et faciles à utiliser ainsi que les données des consommateurs pour mieux comprendre leurs besoins et leur offrir une expérience personnalisée. »

L’opportunité de personnaliser l’expérience client entraîne bien sûr des considérations relatives à la vie privée et Prashant Singh a souligné qu’aucune entreprise ne pouvait donc se permettre de ne pas avoir de règles et de bonnes pratiques en place. Trois questions clés doivent se poser, a-t-il expliqué : « Quelles données doivent être recueillies, comment les conserver et quand les détruire. La seule façon d’aller de l’avant est d’élaborer une stratégie axée sur la protection de la vie privée dès la conception. »

Michael Brenner, de chez Data4Change, a apporté un point de vue social pour compléter les perspectives commerciales de ses collègues. Il nous a encouragés à garder à l’esprit l’impact positif que ces approches plus intelligentes peuvent avoir : « Aujourd’hui, nous disposons de nombreuses ressources de données et d’un meilleur accès à ces ressources. Pourquoi ne pas le mettre à notre service de manière productive et positive ? Je pense sincèrement que ce qui facilite la bonne circulation des données, c’est la démocratisation des données, l’accès à des données et des informations de haute qualité et de haute résolution que les gens peuvent utiliser pour faire avancer leur cause. »

Michael Brenner a expliqué comment la société « transmet littéralement en continu des données et crée un nuage de données qui s’échappe de tous les aspects de notre vie quotidienne. » Selon lui, alors qu’elles étaient avant « enfermées derrière une barrière impénétrable », les nouvelles technologies, applications et plates-formes ont offert au public de nouvelles façons de percevoir et d’apprécier la valeur de leurs propres données ainsi que le rôle des données de manière plus générale. Le défi pour Michael Brenner et son équipe est d’aider les entreprises à démystifier le processus de collecte des données, puis à commencer à jouer avec elles et à leur trouver un sens. Il a partagé quelques bons points de départ : « Nous les aidons à humaniser les données en ouvrant la boîte noire et en leur expliquant ce que sont les données. » Il est souvent plus facile de parler des données en termes philosophiques, parce que cela aide parfois à détacher les données de la rigueur de leurs racines scientifiques. Fondamentalement, les données ne sont qu’un moment enregistré dans le temps. Ce moment est fait d’interactions et de relations. On peut ensuite les examiner sous une multitude d’angles différents en fonction de ce que l’on attend des données. Et comme Lewis Hamilton nous l’a dit, le langage que nous utilisons sera la clé de la compréhension : « Je pense que lorsque nous cesserons d’utiliser un jargon incompréhensible et que nous commencerons à parler des données dans un langage commun, les gens s’y intéresseront davantage. Nous pouvons aider à guider les gens et à leur montrer à quel point ils connaissent déjà les données, même dans leur vie quotidienne. Si vous avez un smartphone, vous êtes déjà en contact avec des données tous les jours, vous les produisez, les consommez, les digérez et en tirez des enseignements.

Nous avons terminé par d’autres idées et prédictions pour l’avenir, pleines d’optimisme. Pour Prashant Singh, l’avenir appartiendra à ceux qui reconnaissent l’importance de « passer du recueil de données à la connexion de données », tandis que Lewis Hamilton espère en apprendre davantage sur le comportement des clients actuels, pour être en mesure de mieux les servir et surtout « pour trouver des clients potentiels similaires qui se comportent de manière similaire ».

En conclusion, Navin Bharwani a décrit un avenir fondé sur la modélisation des données et l’intelligence artificielle : « Avec la quantité croissante de données disponibles, il est naturel pour les entreprises d’adopter de nouveaux moyens et nouvelles méthodes de gestion efficaces et de créer des idées novatrices pour transformer des données significatives en valeur ajoutée. »

In het Nederlands

Vandaag de dag zijn er nog nooit zo veel mogelijkheden geweest om klantgegevens te verzamelen en ermee te werken. Maar veel bedrijven benutten deze kans niet optimaal, omdat ze niet zeker weten hoe ze mensen online het best kunnen bereiken en betrekken.

Hoewel de verwachtingen van klanten voor gepersonaliseerde ervaringen met de gewenste resultaten, wanneer en waar ze dat willen, nog nooit zo hoog zijn geweest, lijkt het erop dat het omzetten van gegevens in waarde een van de grootste uitdagingen is.

Op de ochtend van 7 februari brachten we een panel en een samengesteld publiek samen in het WIELS Contemporary Art Centre in Brussel om te onderzoeken hoe open benaderingen van het vastleggen en delen van gegevens doelgerichte en waardevolle klantervaringen mogelijk maken.

Aan ons panel namen deel: Michael Brenner, Hoofd Design bij Data4Change, Prashant Singh, Global, FMCG Client Business Partner bij Nielsen, Lewis Hamilton, Hoofd eCommerce bij Turnbull & Asser en Navin Bharwani, European Business Partner for Data bij Zx Ventures.

Als eerste beschreef Navin een aantal van de belangrijkste uitdagingen die gepaard gaan met het beheren van gegevens in een snel veranderende, ondernemende context.

Hij beschreef de mogelijkheid om af te stappen van conventionele methoden, waarbij hij het oude achter zich wil laten en helemaal opnieuw wil beginnen. Gezien de snelheid waarmee vandaag de dag gegevens kunnen worden verzameld, drong hij er bij ons op aan om te profiteren van deze nieuwe context en onze veronderstellingen zo snel mogelijk aan een test te onderwerpen. Navin introduceerde zijn ‘3 Q’s’ van datamanagement en bracht ze tot leven met voorbeelden van hun implicatie en impact.

Eerst drong hij er bij ons op aan om de kwaliteit te evalueren. “Zorg ervoor dat de gegevens accuraat zijn. Is het afgerond en samengevat? Is de bron direct of kan er informatie verloren zijn gegaan via een indirecte bron? Waar kunnen menselijke fouten binnendringen? Van daaruit moeten we de Hoeveelheid vaststellen. “Kunnen we meer gegevens krijgen naast de productgebonden gegevens? Wat is de marketing context, of de geografie of zelfs het weer? Navin legde het belang van nauwe samenwerking tussen teams uit: “Zijn de accountmanagers gesynchroniseerd met hun eigen datateam en weten ze wat er beschikbaar is om te delen? En welke maatregelen ga je nemen om ervoor te zorgen dat je grote hoeveelheden gegevens kunt beheren? Tot slot hebben we geleerd over het belang van Snelheid - en het belang van zorgvuldig omgaan met snelheid. Navin daagt ons uit om na te denken over hoe vaak we gegevens krijgen en en ons bijvoorbeeld de vraag te stellen “Is er een API waarmee we verbinding kunnen maken? Dit soort denken bespaart tijd en ondersteunt automatisering. Het in gedachten houden van de talloze formaten waarin gegevens worden opgeslagen en geleverd, zal uiteindelijk een tijdbesparing opleveren.

Lewis Hamilton van Turnbull & Asser’s Lewis Hamilton kon een frisse kijk te geven op een zeer actuele en voortdurende data-uitdaging - omdat hij middenin de lancering van een nieuw CRM-systeem zat. Lewis en zijn team synthetiseren al meer dan 130 jaar gegevens in digitale en papieren formaten, over meerdere systemen en databases - en de leerervaringen kwamen ruimschoots binnen. “Alles bij elkaar brengen was niet haalbaar, of als het dat wel was, was het niet verstandig,” legde Lewis uit. “Het is mogelijk dat we het systeem over 130 jaar nog steeds in gebruik nemen als de briefing niet goed was gedefinieerd van bij de start”.

Lewis legde uit dat het eerste wat we moesten doen was de juiste partners te vinden, “we moesten een bedrijf vinden dat onze klanten begreep, dat de diepgang van de geschiedenis en de gegevens die we hadden naar waarde kon schatten en dat over meerdere contactmomenten heen kon werken om tot het eindresultaat te komen.”

Met de context in het achterhoofd gaan ze aan de slag om een volledige briefing op te stellen. “We hebben besloten om onze rijkste dataset te gebruiken - de laatste 10 jaar vanaf onze POS en hetzelfde vanaf ons eCommerce platform.

Het eerste wat we in overweging moesten nemen was het eindgebruik. Wat zouden we bereiken met de implementatie van een CRM en een eenduidig klantbeeld? Voor ons betekende dit een beter begrip van het gedrag van onze klanten, zodat we de juiste producten op het juiste moment in de gewenste communicatiemethode voor onze klanten konden aanbevelen en onze klanten uiteindelijk de service op maat konden bieden.”

Ondanks de technische uitdagingen beginnen Lewis en zijn team nu enorm te profiteren van het uitgevoerde datawerk en de uitwerking van dat eenduidige klantbeeld. “Plotseling realiseerden we ons dat mensen die bij ons in New York winkelen ook regelmatig bij ons in Jermyn Street winkelen. Dat onze beste klanten voor hemden op maat, hun stropdassen ook in onze Mayfair winkel kopen.”

En voor Lewis zijn er belangrijke overwegingen met betrekking tot de taal die we gebruiken om de manieren te beschrijven waarop we onze klanten beter van dienst willen zijn. “CRM betekent niet e-mail, en digitaal betekent niet alleen e-commerce”, legt hij uit. “Een eenduidig klantbeeld en een goed CRM-systeem zijn er om het hele bedrijf te helpen beter met onze klanten te communiceren. Winkels, klantenservice en eCommerce-kanalen nemen nu allemaal datagestuurde beslissingen om de ervaring van onze klanten nog beter te maken en hoe meer we leren, hoe meer we dit kunnen verfijnen.”

De toekomst is er nu al, het is gewoon niet goed verdeeld”, herinnerde Prashant Singh van Nielsen ons eraan, die verder borduurde op de door Lewis besproken mogelijkheden die zich aandienen om de toenemende digitale consumptie over de hele wereld te optimaliseren. Van Prashant hebben we geleerd dat Koreanen meer dan 80% van de luiers online kopen, terwijl 42% van de producten voor persoonlijke verzorging in China online wordt verkocht. Ook Indiërs besteden meer dan 3 uur per dag op hun smartphones, waarbij WhatsApp met meer dan 97% het meest populair is.

Voor Prashant vertrekken slimme, digitaal georiënteerde retailers van de verwachtingen van de klant - en hij gelooft dat ze prioriteit geven aan vier dingen: gemak, assortiment, prijs en ervaring. En ze moeten investeren in twee gebieden van gegevens om aan deze verwachtingen te voldoen: “Bedrijfsgegevens om hun platformen efficiënt en gebruiksvriendelijk te maken, en Consumentengegevens om hun behoeften beter te begrijpen en een gepersonaliseerde ervaring te leveren.”

De mogelijkheid om te personaliseren gaat natuurlijk gepaard met overwegingen rond privacy, en Prashant schetste hoe geen enkele organisatie het zich kon veroorloven om geen regels en beste praktijken te hebben die daarop zijn afgestemd. Drie belangrijke vragen moeten worden gesteld, legde hij uit: “Welke gegevens te verzamelen, hoe ze op te slaan en wanneer ze te vernietigen. De enige manier om vooruit te komen is een datastrategie op te bouwen die zich richt op “Privacy by Design”.

Michael Brenner van Data4Change bracht een sociaal gericht standpunt om de commerciële perspectieven van zijn mede-panelisten aan te vullen. Hij drong er bij ons op aan om rekening te houden met de positieve causale impact die deze slimmere benaderingen kunnen hebben: “Vandaag de dag hebben we een schat aan gegevensbronnen en meer toegang tot deze bronnen. Waarom zouden we deze gegevens niet op een productieve en positieve manier voor ons aan het werk zetten? Ik ben oprecht van mening dat de democratisering van gegevens en de toegang tot hoogstaande en hogeresolutie data die mensen kunnen gebruiken om hun doelen te bevorderen, de goede beweging van data mogelijk maakt.”

Michael legde uit hoe de maatschappij “letterlijk data streamt en een wolk van data-uitputting creëert uit elk aspect van ons dagelijks leven.” Hij beschreef dat nieuwe technologieën, apps en platforms het publiek nieuwe manieren hebben gegeven om de waarde van hun eigen gegevens en de rol van gegevens in het algemeen te zien en te waarderen, terwijl ze ooit “opgesloten zaten achter een ondoordringbare barrière.” De uitdaging voor Michael en zijn team is hoe je organisaties kunt helpen om het proces van het verzamelen van gegevens te demystificeren en er vervolgens mee te gaan spelen en betekenis te vinden. Hij deelde een aantal goede uitgangspunten: “We helpen om de gegevens voor hen te vermenselijken door de zwarte doos open te breken en uit te leggen wat gegevens zijn. Het is vaak gemakkelijker om soms filosofisch over gegevens te praten omdat het helpt om gegevens te scheiden van de starheid van de wetenschappelijke oorsprong. Gegevens zijn in essentie slechts een geregistreerd moment in de tijd. Dat moment bestaat uit interacties en relaties. Deze kunnen dan worden bekeken door een groot aantal lenzen, afhankelijk van wat je van de gegevens vraagt. En zoals we van Lewis hebben gehoord, is de taal die we gebruiken de sleutel tot het begrip dat we kunnen creëren: “Ik geloof dat als we stoppen met praten over de hoofden van mensen heen en beginnen te praten over gegevens in gewone taal, dat mensen zich er meer mee bezig zullen houden. Wij kunnen mensen helpen om hen te begeleiden en te laten zien hoe handig ze al zijn met gegevens, zelfs in hun dagelijks leven. Als je een smartphone hebt ga je al elke dag om met gegevens, produceer je die, consumeer je ze, verteer je ze en put je er inzichten uit.

We sloten af met verdere toekomstgedachten en voorspellingen, met optimisme over de hele lijn. Voor Prashant zal de toekomst toebehoren aan degenen die het belang inzien van “de overstap van dataverzameling naar dataverbinding”, terwijl Lewis ernaar uitkijkt om meer te weten te komen over het gedrag van de huidige klanten, zowel om hen beter van dienst te kunnen zijn - als, wat belangrijk is, om “gelijkgestemde, vergelijkbare potentiële klanten te vinden die zich op een vergelijkbare manier gedragen.”

Tot slot beschreef Navin een toekomst gedreven door datamodellering en AI: “Met de toenemende hoeveelheid gegevens is het niet meer dan logisch dat bedrijven nieuwe manieren en methoden toepassen om deze efficiënt te beheren en innovatieve ideeën te creëren om zinvolle gegevens om te zetten in waarde.”

  • Starts
    February 7, 2019 at 9:30am
  • Ends
    February 7, 2019 at 11:00am
  • Location
    WIELS Contemporary Art Centre Avenue Van Volxem 354, 1190 Forest, Brussels