Big data staat voor het verwerkingsproces van grote hoeveelheden gegevens om zo betere beslissingen te kunnen maken. Dit moet een essentieel onderdeel van je bedrijfsstrategie zijn wanneer je als organisatie wilt groeien. Maar de initiatiefnemers van het project “Datagedreven Diensteninnovatie: Compliancy en Transparancy by Design” van de Hogeschool Utrecht (HU), vinden dat een te klein deel van het Nederlandse bedrijfsleven gebruikmaakt van de mogelijkheden van big data.
“Nederlandse organisaties moeten meer investeren in big datastrategieën en diensten. Die strategieën en diensten zijn gebaseerd op grote hoeveelheden gegevens over klanten en processen. Op dit moment maakt slechts zes procent van de Nederlandse bedrijven serieus gebruik van de mogelijkheden van big data. Dat percentage moet omhoog”, zegt Johan Versendaal. Hij is lector Digital Smart Services aan de HU.
Big data en de huidige wetgeving
In de wet- en regelgeving is er nog weinig vastgelegd op het gebied van big data en privacy. De enorme informatiestromen zijn ook niet te beheren in traditionele databases. De toestroom van data in de afgelopen decennia heeft er wellicht voor gezorgd dat veel organisaties door de bomen het bos niet meer kunnen zien.
De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) gaat daar verandering in brengen. Deze wetgeving schrijft duidelijke richtlijnen voor waar organisaties aan moeten voldoen. Het project van de Hogeschool van Utrecht is daarop gericht, en kan vooral nuttig zijn voor midden- en kleinbedrijven.
“Als het mkb nieuwe diensten aanbiedt, gebaseerd op persoonlijke data, dan bieden de resultaten van ons project middelen om bij het ontwikkelen van dat soort diensten direct de Europese wetgeving mee te nemen,” stelt Versendaal.
Verhogen van transparantie
Het doel van het project is het verhogen van de transparantie naar betrokkenen toe bij het ontwerpen van datagedreven diensten. Marlies van Steenbergen, lector Digital Smart Services en projectleider bij de HU, legt dit uit met de volgende metafoor:
“Je hebt een hoog cholesterol, een hoge bloeddruk en je woont in een bepaalde regio. Stel dat de verzekeraar die data combineert met persoonlijke en omgevingsdata, en tegen jou zegt: ‘je moet meer betalen voor je verzekering, want je loopt veel risico’. Als je geen toestemming aan de verzekeraar hebt gegeven voor het gebruik van deze data, of de verzekeraar niet kan uitleggen hoe ze tot die hogere premie is gekomen, dan is de verzekeraar in overtreding. Daarbij geldt ook dat niet uitsluitend op basis van profilering en machine-learning software zo’n beslissing mag zijn genomen. De verzekeraar moet transparant maken hoe ze tot beslissingen komt en hoe ze bepaalde diensten levert. En dat moet ook nog op een verantwoorde manier.”
Ontwerpmethoden
De methoden die de onderzoekers gaan inzetten en testen zijn value-sensitive design en graph-based data analyse. Hiermee willen ze tot een transparante werkwijze komen waarin een strikt privacybeleid hoog in het vaandel staat. Value-sensitive design richt zich op de manier waarop er met big data wordt omgegaan. Dit moet op een verantwoorde manier gebeuren volgens de richtlijnen van de AVG. Graph-based data analyse moet ervoor zorgen dat er meer transparantie in de besluitvorming rond dataverwerking komt.
De HU gaat praktijkgericht onderzoek toepassen naar de effectiviteit van deze ontwerpmethoden. Versendaal: “Studenten en docenten worden betrokken bij dit project. De kennis vloeit ook naar de beroepspraktijk die vanaf het begin is aangehaakt.”
De Nationale Wetenschapsagenda
Op 1 januari 2018 gaat het project van start als onderdeel van een programma van de Nationale Wetenschapsagenda (NWA). Dit is een denktank voor huidige wetenschappelijke vraagstukken waar voornamelijk universiteiten aan meewerken. “Dat de HU penvoerder is bij dit project, mag dus best bijzonder genoemd worden,” besluit Versendaal.
Bron: Hogeschool Utrecht
