Nadelen van Big Data: Een Gids voor Bewuste Gegevensverwerking
Big Data biedt bedrijven de mogelijkheid om op basis van data gedreven inzichten en beslissingen te maken. Er is geen twijfel over mogelijk dat Big Data Analytics en Big Data Management de toekomst zijn voor bedrijven die concurrentievoordeel willen behalen.
Middels Big Data kunnen bedrijven patronen en trends ontdekken die voorheen onzichtbaar waren. Het stelt ons in staat om risico’s beter in te schatten en kansen tijdig te ontdekken. De mogelijkheden van Big Data lijken oneindig, maar toch zijn er ook nadelen van Big Data.
In dit uitgebreide artikel bespreken we de Big Data nadelen vanuit verschillende invalshoeken. We kijken naar de Big Data Analytics nadelen, de Big Data Management uitdagingen, de technische beperkingen en de maatschappelijke impact van Big Data. Daarnaast duiken we in de negatieve effecten van de samenwerking tussen Big Data en Kunstmatige Intelligentie (AI).
Tenslotte bespreken we de kosten en investeringen in Big Data en de nadelen die verbonden zijn aan de Wet. We sluiten af met een overzicht van belangrijke Big Data boeken, bronnen en een vooruitblik op de toekomst van Big Data.
Leer in dit artikel hoe we de voordelen en nadelen van Big Data tegen elkaar afwegen om bewuste gegevensverwerking te garanderen.
Introductie tot Big Data
Om de nadelen van Big Data goed te begrijpen, is het belangrijk om eerst de term Big Data te definiëren.
Met Big Data, ook wel aangeduid als grote gegevens, doelen we op datasets die te groot of complex zijn voor reguliere databasemanagementsystemen. Deze grote hoeveelheden gegevens zijn met traditionele methoden lastig te verwerken. Big Data omvat drie verschillende aspecten:
- De hoeveelheid data: In Big Data gaat het om datasets die te groot zijn om met reguliere databasemanagementsystemen te verwerken. De hoeveelheid data kan in de petabytes of exabytes lopen.
- De snelheid van data: In het ene geval wordt er data in hoge snelheid gegenereerd, bijvoorbeeld door sensoren en IoT-apparaten. Hierdoor is het noodzakelijk om data in real-time of bijna real-time te verwerken.
- Het soort data: In Big Data wordt er niet alleen gekeken naar gestructureerde data, maar ook naar semi-gestructureerde data en ongestructureerde data. Gestructureerde data is bijvoorbeeld gegevens in een database. Terwijl ongestructureerde data bijvoorbeeld social media berichten, video’s of audio-opnames zijn.
Big Data vormt een onmisbare bron van informatie en inzichten voor organisaties. Door grootschalige data-analyse kunnen bedrijven beter inspelen op de behoeften van klanten, trends in de markt en de ontwikkelingen in de eigen organisatie. Dit leidt tot meer innovatie, efficiëntie en betere bedrijfsresultaten.
Aan de andere kant zijn er verschillende nadelen van Big Data, waarvan bedrijven zich bewust moeten zijn. In dit artikel ontdekt u de risico’s, uitdagingen en negatieve gevolgen van Big Data.
Wat is Big Data?
Big Data is een verzamelnaam voor een grote hoeveelheid gegevens die in een hoog tempo verwerkt moeten worden. Deze gegevens zijn complex en vaak ongestructureerd, waardoor ze niet verwerkt kunnen worden met standaard software.
Doorgaans hebben we het over Big Data vanaf een hoeveelheid van 100 terabytes aan gegevens. Hierbij kunnen we ervan uitgaan dat de hoeveelheid steeds relatief is aan de organisatie. Een groot bedrijf heeft dus eerder te maken met Big Data dan een klein bedrijf.
De hoeveelheid Big Data groeit enorm en dit is met name te danken aan het internet. Het internet zorgt ervoor dat er continu nieuwe gegevens bij komen en doordat dit in een hoog tempo gaat, is er sprake van Big Data.
De evolutie van Big Data Analytics en Big Data Management
Big Data Analytics is het proces waarbij gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data uit Big Data bronnen geanalyseerd worden. Het doel is om verborgen patronen, correlaties en andere waardevolle inzichten te ontdekken.
Deze inzichten worden vervolgens gebruikt om betere zakelijke beslissingen te maken, processen te optimaliseren of nieuwe producten en diensten te ontwikkelen.
De groei van Big Data Analytics is onlosmakelijk verbonden met de toename van ongestructureerde data. Traditionele Business Intelligence tools zijn namelijk niet geschikt om ongestructureerde data te analyseren.
Daarom maken bedrijven steeds vaker de overgang van BI naar BA: van Business Intelligence naar Business Analytics.
De evolutie van Big Data Management en Analytics is zo snel gegaan dat bedrijven moeite hebben om bij te blijven.
Wilt u zeker zijn dat u de vruchten plukt van Big Data en Data Science, in plaats van achter te blijven? Dan is het slim om gebruik te maken van een externe partij die de nieuwste tools en technieken beheerst.
Nadelen van Big Data Analytics
Big Data Analytics kan een bedrijf of organisatie voorzien van waardevolle inzichten. Deze inzichten kunnen leiden tot meer omzet, efficiëntere processen en uiteindelijk een hogere winstgevendheid. Het nadeel van Big Data Analytics is dat het niet altijd correct werkt.
De analyses worden grotendeels uitgevoerd op basis van patronen en correlaties. Wanneer er sprake is van een correlatie is er een duidelijke relatie tussen variabelen, echter is dit geen bewezen causaal verband.
Wanneer Big Data Analytics wordt ingezet voor voorspellingen en toekomstplanning, bestaat het gevaar dat het fout gaat. Het nadeel van Big Data Analytics is dat analyses gebaseerd zijn op historische data. Wanneer er in de toekomst een verandering optreedt, kan het voorspelde patroon veranderen.
Dit gebeurde bijvoorbeeld bij de financiële crisis van 2008, waarbij ingezette voorspellingen faalden. Het nadeel van Big Data Analytics is dat het geen rekening houdt met toekomstige uitzonderingen en veranderingen.
Het is dus belangrijk om te beseffen dat Big Data Analytics zowel voordelen als nadelen met zich meebrengt. Aan de ene kant kunnen we veel leren van data en inzichten opdoen. Aan de andere kant is het gevaarlijk om de toekomst te voorspellen op basis van historische data.
Privacy en Beveiliging in het Tijdperk van Big Data
Waar gehakt wordt, vallen spaanders. En waar veel data verwerkt wordt, liggen privacy- en beveiligingsproblemen op de loer. De grootschalige verwerking, opslag en analyse van data vormt een privacygevaar voor klanten, werknemers en alle andere betrokken partijen.
In de wet is vastgelegd welke data wel en niet verwerkt mag worden. Daarnaast moet de organisatie een goede reden hebben om de data te verwerken en moet de eigenaar van de data hier duidelijk over geïnformeerd worden. De regels staan beschreven in de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming), de Nederlandse variant van de GDPR.
Bij slechte beveiliging van data, ligt het gevaar op de loer dat cybercriminelen toegang krijgen tot persoonlijke- en bedrijfsgegevens. Wat natuurlijk desastreuze gevolgen kan hebben voor de slachtoffers.
Daarnaast kan een bedrijf in kwestie, of een van de medewerkers, gegevens op een onrechtmatige manier inzien. Dit kan bijvoorbeeld gebruikt worden om concurrentievoordeel te behalen of af te persen. Met alle gevolgen van dien.
Deze problemen zijn niet alleen nadelig voor de slachtoffers, maar ook voor de bedrijven waarvan de data verwerkt wordt. Een datalek kan zorgen voor een flinke deuk in het imago van de organisatie. En het kan zelfs resulteren in boetes door de Autoriteit Persoonsgegevens.
De Val van Big Data Predictive Analytics
Big Data maakt het mogelijk om predictive analytics uit te voeren op een schaal die voorheen niet mogelijk was. Dit maakt het een krachtig instrument voor besluitvorming en strategie. Tegelijkertijd zit in dit systeem ook een nadeel van big data verscholen. Namelijk de kans op predictive error.
Doordat we beslissingen nemen op basis van data uit het verleden, is er altijd een kans op foutmarges. De toekomst is immers onzeker en we weten niet zeker of factoren in de toekomst gelijk zullen zijn aan de factoren uit het verleden. Zeker als er grote veranderingen plaatsvinden, kan de voorspellende waarde van data verminderen.
Een voorbeeld hiervan is COVID-19. Veel modellen hadden de impact van het virus niet goed voorspeld en zaten er ver naast. Dit is een klassiek voorbeeld van predictive error. Het nadeel zit hem in het feit dat er wel op de modellen en voorspellingen vertrouwd wordt, met alle gevolgen van dien.
Daarnaast bestaat er ook een risico op self-fulfilling prophecy. Als we geloven in een voorspelling en ons ernaar gedragen, kan dit ervoor zorgen dat de voorspelling uitkomt. Maar niet omdat de voorspelling klopt, maar omdat we ons ernaar gedragen. Op deze manier kan big data de werkelijkheid beïnvloeden.
Big Data Management Uitdagingen
In de voorgaande alinea’s hebben we het gehad over de nadelen van Big Data. Echter is de data nog geen bruikbare grondstof voor het bedrijf als het niet goed gemanaged wordt. Daarom gaan we in dit gedeelte van het blog in op de Big Data management uitdagingen.
We leggen uit hoe Big Data management werkt en welke uitdagingen hierbij komen kijken.
Big Data Governance: Waarom Het Belangrijk Is
De term Big Data Governance refereert aan het beleid en de maatregelen die genomen worden om big data op een correcte manier te beheren.
Door de toenemende hoeveelheid data, is het van cruciaal belang dat bedrijven hun eigen data goed organiseren. Tegelijkertijd moeten ze erop toezien dat ze op een verantwoordelijke manier met de data van anderen omgaan.
Hierbij kan je denken aan klantgegevens, maar bijvoorbeeld ook medische dossiers. Het is van cruciaal belang dat er zorgvuldig met deze data wordt omgegaan, om de privacy van de mensen van wie de data is te waarborgen.
Bedrijven en overheden dienen de data te gebruiken binnen de kaders van de wet, en de data goed te beveiligen tegen onbevoegde toegang.
Big Data Governance bestaat uit afspraken, standaarden, en regels die opgesteld worden omtrent:
- Privacy van de klant
- Beveiliging van de data
- De opslag van data
- Wie is verantwoordelijk voor welke data
- Welke data wordt bewaard en voor welk doel
- Wie heeft toegang tot bepaalde data
- Maatregelen om de kwaliteit van data te verbeteren
Het Complexiteitsprobleem van Big Data Management
De complexiteit van Big Data en de systemen om het te verwerken is een groot nadeel van Big Data. Dit noemen we het complexiteitsprobleem van Big Data Management.
Het complexiteitsprobleem is een combinatie van verschillende factoren:
- Snelheid: Gegevens moeten verwerkt worden met ongekende snelheid.
- Volume: We moeten om kunnen gaan met enorme hoeveelheden data.
- Variëteit: De data komt in verschillende vormen en maten binnen.
- Validatie: Veel data moet eerst gevalideerd worden voordat de analyse kan beginnen.
- Opslag: De data moet opgeslagen worden, maar het systeem moet wel overzichtelijk blijven.
De complexiteit neemt toe wanneer we meerdere databronnen met elkaar gaan combineren. Het doel is om waardevolle inzichten te krijgen, maar dan moeten we wel alle losse puzzelstukjes aan elkaar kunnen koppelen.
Deze complexiteit zorgt ervoor dat we aan het einde van de rit niet altijd weten of de data wel goed verwerkt is.
De gegevens moeten geanalyseerd en verwerkt worden. Wanneer dit op grote schaal gebeurt kunnen er fouten insluipen.
En fouten in de data, betekent fouten in de analyse. Hierdoor kan Big Data een bedreiging vormen voor de nauwkeurigheid van de conclusies.
We beschrijven hierboven de beperkingen en uitdagingen van Big Data. Maar wat doen we nu eigenlijk met Big Data? We gaan hier dieper in op het doel van Big Data Analytics.
Technische Beperkingen en Infrastructuur
De technische beperkingen en infrastructuur zijn twee andere nadelen die gepaard gaan met big data. We leggen uit hoe de rol van NoSQL en Hadoop in big data opslag werkt en waarom dit voor problemen kan zorgen. Daarnaast gaan we in op de beperkingen van bestaande tools voor big data analytics. Lees snel verder voor meer informatie. De technische infrastructuur van big data moet goed in elkaar zitten, anders werkt het niet. Daarom moeten bedrijven vaak een infrastructuur op maat laten ontwikkelen voor big data verwerking en opslag. De infrastructuur voor big data is gebouwd op NoSQL en Hadoop. Dit is gedaan om de schaalbaarheid van opslag en verwerking te vergroten. Maar dit zorgt ook voor een nadeel, omdat het complexer wordt. Wat is NoSQL? NoSQL staat voor “Not Only SQL” en het is een term voor elke database die afwijkt van een relationele database. In een relationele database werkt data in tabellen met vaste relaties. NoSQL kan op een flexibele manier data opslaan. Hierdoor is het uitermate geschikt voor big data. Wat is Hadoop? Hadoop is een open source software framework. Het is ontworpen om applicaties te draaien met een grote hoeveelheid data. Hadoop maakt het mogelijk om applicaties op te delen in kleine delen data. Deze deeltjes data kunnen vervolgens verdeeld worden over verschillende computers in een netwerk. De valkuil van NoSQL en Hadoop is dat het complexer is dan de standaard relationele databases. Hierdoor heb je specifieke kennis nodig om het goed in te richten en te onderhouden. Daarnaast kan het systeem door de complexiteit trager werken. Daarnaast is er nog een ander nadeel aan big data omtrent de technische infrastructuur. De bestaande tools voor big data analytics zijn namelijk ook niet zonder beperkingen. We leggen het uit. Beperkingen van bestaande tools voor big data analytics Omdat big data een relatief nieuw concept is, zijn de tools ook nog in ontwikkeling. Hierdoor zijn er beperkingen aan de bestaande tools voor big data analytics. Hierdoor kan het voorkomen dat je niet alles uit de data kan halen wat je wilt. Daarnaast is het ook mogelijk dat de tools niet goed samenwerken. Hierdoor heb je verschillende tools nodig voor verschillende taken. Dit maakt het proces complexer en tijdsintensiever. Daarnaast is er specifieke kennis nodig voor elk programma. Een ander nadeel is dat de tools vaak gemaakt worden met een specifiek probleem in het achterhoofd. Dit betekent dat het niet universeel inzetbaar is. Je moet dus goed nadenken over welke tool je gebruikt voor welk probleem. Kortom, big data kan voor bedrijven veel waardevolle inzichten opleveren. Maar er zijn ook een aantal nadelen die bedrijven niet uit het oog mogen verliezen. Laat u daarom adviseren door een big data professional. Deze kan u helpen met de valkuilen om te gaan en de vruchten te plukken van de waardevolle inzichten.
De Rol van NoSQL en Hadoop in Big Data Opslag
De opslag van Big Data kan niet efficiënt plaatsvinden met behulp van traditionele relationele databases. De hoeveelheid data is simpelweg te groot en te complex om in tabellen opgeslagen te worden. Daarnaast wil je ook niet dat je database crashed als er een storing in een enkele server optreedt.
Daarom maken Big Data opslagsystemen gebruik van NoSQL-databases. NoSQL staat voor Not Only SQL, oftewel niet alleen SQL. NoSQL-databases zijn flexibeler dan relationele databases en worden niet beperkt door een vaste structuur.
Daarnaast kunnen NoSQL-databases eenvoudiger opgeschaald worden over meerdere servers. Hierdoor ontstaat er een gedistribueerde database die fysiek over meerdere servers is opgeslagen. Als één server dan uitvalt, kan het systeem gewoon doordraaien.
Hadoop is de bekendste software die gebruikt wordt voor de opslag van Big Data door middel van NoSQL-databases. Hadoop bestaat uit verschillende onderdelen, waarvan HDFS het belangrijkste is.
HDFS staat voor Hadoop Distributed File System en is verantwoordelijk voor de opslag van de data over meerdere servers. Hierdoor kunnen verschillende servers samenwerken als één server en kan de data opgeschaald over meerdere servers worden.
Big Data Analytics en de Beperkingen van Bestaande Tools
De grote hoeveelheid aan gegevens en de snelheid waarmee het binnenkomt, zijn een uitdaging voor bestaande tools.
De bestaande tools zijn vaak niet toereikend voor de verwerking van zoveel gegevens, op zo’n hoog tempo. Daarnaast is het ook een uitdaging om de gegevens in een begrijpelijke vorm te gieten.
Als gevolg van deze beperkingen dienen er nieuwe tools te worden geïmplementeerd. Het implementeren van nieuwe tools gaat gepaard met hoge kosten en een steile leercurve voor het personeel.
De beperkingen van bestaande tools zorgen ervoor dat bedrijven soms moeten investeren in zowel nieuwe software als nieuw personeel. Het doel is om de gegevens te vertalen naar bruikbare informatie, waarop actie ondernomen kan worden.
De Maatschappelijke Impact van Big Data
In dit stuk gaan we uitgebreid in op de maatschappelijke impact van Big Data. Het geeft ons de mogelijkheid om de voordelen en nadelen van Big Data in een maatschappelijk perspectief te plaatsen. We behandelen onder meer:
Het belang van Big Data voor de maatschappij
De nadelen van Big Data voor de maatschappij
Het maatschappelijk perspectief van Big Data in Nederland
Big Data en ethiek
Bepaal zelf of de voordelen van Big Data opwegen tegen de nadelen. Laten we starten door de maatschappelijke impact van Big Data in kaart te brengen.
Big Data in Nederland: Een Maatschappelijk Perspectief
De maatschappelijke impact en de nadelen van big data zijn in Nederland goed voelbaar. Er is veel maatschappelijke onrust ontstaan door de werkwijze van big tech bedrijven, die gebruik maken van big data.
Het is bekend geworden dat bedrijven als Facebook en Google op grote schaal gebruik maken van persoonlijke data van gebruikers. Dit heeft geleid tot een schending van privacy en een inmenging in de Amerikaanse politiek.
Als we kijken naar de Nederlandse maatschappij zien we ook een aantal nadelen van big data. Zo is er maatschappelijke onrust ontstaan door de invoering van de corona-app. Mensen zijn bang dat hun privacy geschonden wordt. Hierdoor hebben veel mensen de app niet geïnstalleerd, waardoor het niet het gewenste effect heeft gehad.
Daarnaast is er discussie ontstaan over de toeslagenaffaire. De belastingdienst heeft onterecht toeslagen stopgezet, door het gebruik van algoritmes. Hierdoor zijn veel mensen in grote financiële problemen gekomen.
De overheid maakt ook steeds meer gebruik van big data. Dit is niet per definitie negatief, want het kan overheidshandelen efficiënter maken. Maar het is wel belangrijk dat dit op een transparante en integere wijze gebeurt.
Doordat er meerdere zaken zijn voorgevallen in Nederland, is er nu meer toezicht op big data. Zo is de AVG-wetgeving ingevoerd om de privacy van Europese burgers te beschermen. Voor bedrijven die zich hier niet aan houden, kunnen hoge boetes opgelegd worden.
Big Data Science en Ethiek: Het Dubbelzijdige Zwaard
De ethische kant van big data heeft betrekking op de verwerking van persoonsgegevens. Het is aannemelijk dat u als bedrijf of organisatie persoonsgegevens verwerkt en analyseert om de data waarde te geven. Daarnaast zijn er zeker bedrijven die geen duidelijke toegevoegde waarde hebben bij het verwerken van persoonsgegevens. Maar met het oog op winstgevendheid, toch persoonsgegevens verwerken.
Big Data kan op deze manier leiden tot een toename van privacyschendingen en misbruik van persoonsgegevens. Wat een van de negatieve kanten van big data is.
Daarnaast is er het maatschappelijk aspect, het is belangrijk dat bedrijven en organisaties maatschappelijk verantwoord ondernemen. Dit betekent dat u, uw bedrijfsvoering aanpast aan maatschappelijke normen en waarden. Terwijl big data dit op de proef kan stellen. Hoe ver gaat u om winstgevend te zijn? Wat zijn de gevolgen van uw handelen op de maatschappij?
Daarbij is het belangrijk dat bedrijven en organisaties data goed beveiligen, om datalekken te voorkomen. Wanneer u niet zorgvuldig met data omgaat, kan dit grote gevolgen hebben. Zo kunnen klanten weglopen en boetes uitgedeeld worden. Maar ook voor de klanten is dit een nadeel van big data.
De ethische kant van big data is dus een groot nadeel.
Big Data en Kunstmatige Intelligentie (AI)
Grote hoeveelheden data zijn onmisbaar voor kunstmatige intelligentie (AI) om te leren en te verbeteren. We kunnen dus zeggen dat AI niet kan bestaan zonder Big Data. Omgekeerd is het ook zo dat Big Data in verhouding veel voordelen kent door AI.
Er zijn echter ook risico’s en nadelen verbonden aan de samenwerking tussen Big Data en AI. In dit hoofdstuk gaan we dieper in op de risico’s en nadelen van de samenwerking tussen Big Data en AI.
Wilt u meer informatie over Big Data of AI, neem dan contact op met onze consultants.
Samenwerking Tussen Big Data en AI: Risico’s en Nadelen
Wanneer bedrijven kunstmatige intelligentie toepassen in combinatie met big data ontstaan er risico’s. AI-systemen maken beslissingen op basis van de beschikbare data. Als de kwaliteit van data niet gewaarborgd is, kan dit leiden tot onjuiste besluitvorming.
Als de datakwaliteit niet goed is kan AI dus verkeerde beslissingen maken. Dit kan op individueel niveau een risico vormen voor de privacy van mensen. Maar als bedrijven op grote schaal verkeerde beslissingen maken kan dit leiden tot maatschappelijke ontwrichting.
Daarnaast willen bedrijven met AI big data gebruiken om voorspellingen te maken. Als de data die wordt gebruikt voor voorspellingen niet accuraat is, zullen de voorspellingen ook niet accuraat zijn.
Stel dat een verzekeringsmaatschappij met AI voorspellingen maakt over de levensverwachting van mensen. De verzekeraar zou de premie dan op de juiste manier kunnen bepalen op basis van levensverwachting.
Als de data niet klopt, worden mensen wellicht benadeeld doordat de premies niet meer correct berekend worden. Dit zijn de risico’s die ontstaan door de samenwerking van big data en AI.
De Toekomst van AI en Big Data: Wat Staat Ons Te Wachten?
AI en big data lijken onlosmakelijk met elkaar verbonden. Het is dan ook geen verrassing dat de toekomst van AI en big data steeds meer met elkaar verweven zal raken. Kunstmatige intelligentie en big data zullen de manier waarop we leven en werken drastisch veranderen.
Tegelijkertijd brengt deze verandering potentieel veel risico’s met zich mee. Het is dan ook belangrijk om de toekomst van AI en big data met een kritische blik onder de loep te nemen. Hierdoor kunnen we ons voorbereiden op de veranderingen die ons te wachten staan en de potentiële risico’s minimaliseren.
In dit gedeelte van onze blogpost over de nadelen van big data bespreken we de toekomst van AI en big data. We kijken naar de trends en ontwikkelingen die ons te wachten staan en de potentiële risico’s die hiermee gepaard gaan.
Kosten en Investeringen in Big Data
In dit deel behandelen we de kosten en investeringen in big data. We kijken naar de verborgen kosten van big data analytics en de return on investment (ROI) van big data projecten. Hiermee maken we inzichtelijk of de investeringen in big data het waard zijn.
De Verborgen Kosten van Big Data Analytics
Naast de aanzienlijke investering in hardware, software, en menselijke capaciteit om Big Data Analytics te faciliteren, zijn er ook verborgen kosten.
Deze verborgen kosten worden vaak vergeten door bedrijven die voor het eerst met Big Data aan de slag gaan. Het kan een desillusie zijn, wanneer de investering uiteindelijk niet rendeert.
Daarom nemen we vandaag de verborgen kosten van Big Data Analytics onder de loep. We verduidelijken waar de kosten vandaan komen, zodat je een realistische inschatting kan maken van de investering.
ROI van Big Data Projecten: Is de Investering het Waard?
Veel bedrijven beginnen aan een big data project om de ROI (Return on Investment) te verhogen. Maar is de investering in big data projecten ook daadwerkelijk het waard?
Uit een onderzoek van NewVantage Partners blijkt dat 77% van de ondervraagde bedrijven in 2019 nog geen meetbaar succes heeft behaald met big data. Dit is een forse stijging ten opzichte van 2018, waar dit percentage nog op 55% lag.
Er zijn talloze voorbeelden van bedrijven die miljoenen investeerden in big data projecten en geen resultaat boekten. Denk aan bedrijven als Sears, Kodak en Nokia die faalden om de omslag te maken in het digitale tijdperk.
Daarom is het belangrijk om de investering en kosten van big data zorgvuldig af te wegen tegen de voordelen.
Kwaliteitscontrole en Data-integriteit
Het laatste nadeel van big data wat we willen bespreken is data-integriteit en de controle op de kwaliteit van data. In het dagelijks leven wordt er steeds meer beslist op basis van data.
Bedrijven nemen belangrijke beslissingen op basis van interne en externe data, en hierbij is het van cruciaal belang dat de data correct is. Als de data niet klopt, leidt dit automatisch tot verkeerde beslissingen.
Nu is het zo dat big data vaak bestaat uit verschillende soorten data, van verschillende bronnen. Dit maakt het ontzettend lastig om de kwaliteit van data te controleren en de data-integriteit te waarborgen.
Als bedrijven data gaan gebruiken voor belangrijke processen en beslissingen, moeten ze zeker weten dat de data correct is. De controle op datakwaliteit is een tijdrovend proces en kan erg duur zijn.
Bedrijven moeten dus extra investeren om de kwaliteit van de data te waarborgen, wat resulteert in verhoogde kosten. Daarnaast is er altijd een bepaalde mate van onzekerheid, omdat niet alle onjuiste data opgespoord kan worden.
Hoe Big Data de Nauwkeurigheid van Analytics Beïnvloedt
Wanneer er onnauwkeurige of verouderde data in het big data systeem wordt geüpload, heeft dit invloed op de nauwkeurigheid van de big data analytics. De kwaliteit van de data is essentieel voor het maken van nauwkeurige analyses. Als de data niet klopt, dan kloppen de analyses ook niet.
Daarnaast kunnen bedrijven zich verliezen in de hoeveelheid data. In plaats van een gericht onderzoek, wordt al het beschikbare data gebruikt om een antwoord te vinden op een vraagstuk. Dit kan leiden tot ruis in de analyses en onnauwkeurige resultaten.
De onnauwkeurigheid van big data analytics heeft invloed op de beslissingen die bedrijven nemen op basis van deze analyses. Zeker als er beslissingen genomen worden op basis van onnauwkeurige data.
Daarom is het belangrijk om te allen tijde de kwaliteit van de data te waarborgen en de analyse scherp en gericht te houden. Dan vallen de nadelen van big data weg op dit gebied.
Big Data-verwerking: De Strijd Tegen Onjuiste Data
Het verwerken van Big Data gaat gepaard met enorme hoeveelheden data. Wat op het eerste gezicht een voordeel lijkt, kan ook een nadeel zijn.
Doordat er zoveel data verwerkt wordt, is er een verhoogde kans op onjuiste data. En onjuiste data, leidt tot onjuiste inzichten. Big Data kan de kwaliteit van de data beïnvloeden en dit heeft direct invloed op de kwaliteit van de analyse en voorspellingen.
Om dit probleem te verhelpen moet er een proces ingericht worden voor data-integratie, verwerking en kwaliteitscontrole. Gebeurt dit niet, dan is Big Data een tijdrovende manier om tot onjuiste inzichten te komen.
De Duistere Kant van Big Data
Big Data is een krachtig wapen, waarmee bedrijven en overheden hun doelen kunnen verwezenlijken. Helaas is dit wapen niet alleen in handen van goedwillende partijen. De duistere kant van Big Data wordt namelijk vertegenwoordigd door partijen die de macht van data misbruiken.
De macht van Big Data is ongekend, omdat het bedrijven en overheden in staat stelt om:
- Menselijk gedrag te voorspellen
- De mening van het publiek te beïnvloeden
- Maatschappelijke onrust te creëren of bestrijden
Deze drie factoren maken Big Data manipulatief en potentieel gevaarlijk voor de samenleving. Bedrijven als Cambridge Analytica hebben al laten zien wat er gebeurt wanneer data in de verkeerde handen terechtkomt.
Deze organisatie was verantwoordelijk voor de manipulatie van verkiezingen door middel van data. Ze analyseerden het Facebookgedrag van mensen, om vervolgens op basis van gedrag gerichte politieke advertenties te sturen.
Wanneer data voor dit soort doeleinden gebruikt wordt, ontstaan er grote gevaren voor de democratie. De manipulatie van verkiezingen is hier een voorbeeld van, maar het kan nog erger.
Stel je voor dat een criminele organisatie toegang krijgt tot de Big Data van een bank. Hiermee zouden ze precies de zwakheden in het beveiligingssysteem van klanten kunnen achterhalen, om vervolgens een grote bankroof te plegen.
De duistere kant van Big Data, is het misbruik dat gemaakt kan worden van het systeem. Naast dit soort criminele praktijken, bestaat er ook een moreel grijs gebied.
Bijvoorbeeld het gebruik van Big Data voor:
- Gezichtsherkenning
- Opsporingsdiensten
- Massasurveillance
Deze systemen kunnen in de handen van een totalitaire overheid ingezet worden om de bevolking in de gaten te houden, te onderdrukken of verkeerde elementen uit de samenleving te verwijderen.
Gelukkig leven we in Nederland in een democratie met een rechtsstaat. Hierdoor is het een stuk lastiger om Big Data voor dit soort doeleinden in te zetten. Maar we kunnen onze ogen niet sluiten voor de gevaren die Big Data met zich meebrengt.
Het is belangrijk dat bedrijven en overheden die met Big Data werken, hun verantwoordelijkheid nemen. Zo worden er al richtlijnen opgesteld om bedrijven in toom te houden. De General Data Protection Regulation (GDPR) is hier een goed voorbeeld van.
De Europese wetgeving die in 2018 van kracht werd, verplicht bedrijven om op een verantwoorde manier met data om te gaan. Doen ze dit niet, dan kunnen er boetes tot 20 miljoen euro of 4% van de jaarlijkse wereldwijde omzet opgelegd worden.
Als bedrijf ben je dus wel gek om de verleiding van Big Data te weerstaan. Doe je dit niet, dan kan de duistere kant je bedrijf vernietigen. Tegelijkertijd is het belangrijk om te beseffen dat Big Data een gevaarlijk wapen is.
De verleiding om de macht van Big Data te misbruiken is groot. Het is aan ons om de verleiding te weerstaan, zodat we een veilige en vrije samenleving behouden.
Big Data Misbruik: Wanneer Gegevens Macht Worden
De waarheid is dat Big Data de potentie heeft om op grote schaal misbruikt te worden. Bedrijven kunnen persoonlijke data gebruiken om mensen op een negatieve manier te beïnvloeden. Uiteindelijk met een winstoogmerk.
Een voorbeeld van Big Data misbruik is de manier waarop Cambridge Analytica data van Facebook-gebruikers gebruikte om politieke campagnes op maat te voeren. Mensen werden op persoonlijk vlak gemanipuleerd, met als doel politieke kant te kiezen die ze eigenlijk niet wilden kiezen.
Daarnaast kan Big Data ingezet worden voor prijsdiscriminatie, waarbij bedrijven op basis van persoonlijke data verschillende prijzen communiceren. Dit is al gebeurd in de reisbranche, waarbij mensen met een Mac duurder uitwaren dan mensen met een Windows computer.
Onthullingen over Big Data misbruik kunnen leiden tot verlies van vertrouwen in bedrijven en de overheid. Dit kan op zijn beurt weer leiden tot strengere wetgeving en regulering voor Big Data verwerking.
De macht en verantwoordelijkheid ligt hierin bij de bedrijven die de data beheren en de overheden die toekijken. Big Data mag alleen gebruikt worden op een eerlijke en respectvolle manier.
Big Data en de Invloed op het Publieke Discours
Big Data heeft de potentie om het publieke discours op een negatieve manier te beïnvloeden. Dit is een extra nadeel van Big Data, welke vooral van toepassing is op sociale media en online nieuwsplatformen.
Door Big Data te analyseren kunnen bedrijven en overheden erachter komen wat de publieke opinie is. Vervolgens kunnen ze de gemoederen beïnvloeden door gericht advertenties en berichtgeving te plaatsen.
Als het mogelijk is om de publieke opinie te beïnvloeden, kan de democratie ondermijnd worden. Het is namelijk de bedoeling dat verkiezingen en referenda op basis van eerlijke informatie gevoerd worden.
Deze ontwikkeling heeft ertoe geleid dat sociale mediabedrijven verplicht worden om transparant te zijn over advertenties. Daarnaast zijn er onderzoeken verricht naar de invloed van sociale media op verkiezingen, waar schokkende resultaten uitkwamen.
Big Data en de Wet
Big Data is een machtig instrument waarmee bedrijven en overheden tot diep in de persoonlijke levenssfeer kunnen doordringen. Dit besef is ook doorgedrongen tot de wetgever, waardoor er diverse wetten en richtlijnen zijn opgesteld om Big Data aan banden te leggen.
De bekendste wet die hieruit is ontstaan, is de AVG of GDPR. Dit is een Europese wet die in het leven is geroepen om de privacy van Europese burgers te beschermen. In de basis draait de wet om het verkrijgen van toestemming voor het verwerken van persoonsgegevens.
Daarnaast hebben bedrijven de plicht om personen te informeren over welke data er verzameld wordt. Het is verplicht om aan te geven welk doel er is voor de dataopslag en hoe lang de data wordt bewaard.
Als burger heb je ook het recht om je eigen data in te zien en te laten verwijderen. Daarnaast kan data niet zomaar verplaatst worden naar landen buiten de EU, daar zijn extra waarborgen voor nodig.
De AVG is een goed voorbeeld van hoe de wetgeving aangepast is om de toenemende macht van Big Data te beteugelen. Naast de AVG zijn er uiteraard nog vele andere wetten en richtlijnen, die het gebruik van Big Data aan banden leggen.
Europese AVG en de Impact op Big Data
De Europese Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) heeft een grote impact op Big Data. De AVG is in het leven geroepen om de privacy van Europese burgers te beschermen. Dit is gedaan door strikte regelgeving op te stellen voor de verwerking van persoonsgegevens.
Big Data is met name gebaat bij het verwerken van enorme hoeveelheden persoonsgegevens. Doordat de AVG dit complexer heeft gemaakt, is het verwerken van Big Data ook bemoeilijkt.
Naast de regelgeving brengt de AVG ook flinke boetes met zich mee. Bij een overtreding kan het boetebedrag oplopen tot 20 miljoen euro of 4% van de wereldwijde jaaromzet.
Het is dus in het belang van elke onderneming om de AVG-wetgeving na te leven. Daarnaast heeft de wetgeving ook invloed op de privacy en gegevensbescherming van de consumenten. Klanten weten dat hun persoonsgegevens beter beschermd zijn, wat vertrouwen schept.
Internationale Wetgeving en de Beperkingen voor Big Data
De nadelen van big data komen ook voort uit internationale wetgeving. Landen werken samen om de negatieve effecten van big data zoveel mogelijk te beperken. Door internationale afspraken en wetgeving kunnen landen maatregelen nemen om de gevolgen van big data te beperken.
Een goed voorbeeld van internationale wetgeving is de GDPR (General Data Protection Regulation) van de Europese Unie. Deze wetgeving is opgezet om de privacy van Europese burgers te beschermen in het tijdperk van big data.
Lidstaten van de Europese Unie moeten maatregelen nemen om ervoor te zorgen dat bedrijven en instanties de GDPR naleven. Doen ze dit niet, dan kunnen ze forse boetes verwachten. Daarnaast kunnen Europese burgers bedrijven zelf aanklagen als hun privacy geschonden wordt.
De GDPR heeft niet alleen invloed op bedrijven in Europa. Ook bedrijven buiten de EU moeten voldoen aan deze wetgeving, mits ze gegevens van Europese burgers verwerken.
Internationale wetgeving zorgt ervoor dat bedrijven en overheden niet zomaar alles met onze data kunnen doen. Er zijn beperkingen, waardoor we beschermd worden tegen de negatieve effecten van big data.
Big Data Boeken en Bronnen
Ben je op zoek naar verdieping in het onderwerp Big Data? In dit gedeelte delen we onze favoriete Big Data boeken en andere bronnen. Deze boeken en bronnen bieden een schat aan kennis en inzichten wat betreft Big Data en aanverwante onderwerpen.
Door de onderstaande boeken en bronnen te raadplegen zal je een stevige fundering leggen. Je zal in staat zijn om de wereld van Big Data beter te begrijpen en hoe je dit kunt inzetten voor je bedrijf.
Lees onze boekentips en raadpleeg de belangrijkste Big Data Science publicaties en rapporten.
Een Selectie van Must-Read Big Data Boeken
Deze Big Data boeken zijn onmisbaar voor zowel beginnende als gevorderde data analisten, wetenschappers en ondernemers.
De boeken zijn geschreven door de meest invloedrijke auteurs op het gebied van Big Data en bieden een schat aan informatie om Big Data Analytics te begrijpen en toe te passen.
Belangrijke Big Data Science Publicaties en Rapporten
Het veld van Big Data en Data Science is voortdurend in ontwikkeling. Daarom is het belangrijk om op de hoogte te blijven van actuele ontwikkelingen, trends en belangrijke publicaties. Hieronder hebben we een selectie van belangrijke Big Data Science publicaties en rapporten voor u opgesteld.
De lijst bevat zowel boeken, publicaties en rapporten over Big Data als Data Science. Houd er rekening mee dat sommige publicaties in het Engels zijn geschreven.
Slot: Hoe Gaan We Verder met Big Data?
Het is duidelijk dat Big Data de toekomst heeft. De voordelen van Big Data zijn simpelweg te groot om het niet te omarmen. Bedrijven kunnen enorme sprongen maken op het gebied van efficiëntie, klanttevredenheid en winstgevendheid met behulp van Big Data.
Echter zijn de nadelen van Big Data niet te ontkennen. De privacy van consumenten staat op het spel en het is maar de vraag of Big Data uiteindelijk wel zo winstgevend is als het lijkt.
Weeg daarom altijd goed af of de mogelijke risico’s opwegen tegen de beloning. Houdt u aan de wet en zorg dat u op een transparante wijze data verzameld en gebruikt.
Er is steeds meer toezicht op de werkwijze van bedrijven, zorg dat u geen problemen krijgt met de wet. Als u op een eerlijke en transparante manier met Big Data omgaat, is er niks aan de hand.
De toekomst zal uitwijzen hoe we omgaan met de nadelen van Big Data. Wij geloven dat bewustwording van de consument en de overheid zullen leiden tot een verantwoorde inzet van Big Data.
Daarnaast wordt de wetgeving omtrent dit onderwerp steeds duidelijker. Hierdoor zullen bedrijven zich wel twee keer bedenken, voordat ze Big Data op een onverantwoorde manier inzetten.
Uiteindelijk zal er een balans ontstaan tussen de voordelen en nadelen van Big Data. Bedrijven zullen Big Data inzetten, maar wel binnen de vastgestelde kaders.
Als u wilt starten met Big Data, maar de risico’s niet wil lopen. Dan helpen wij u graag verder. Wij zorgen ervoor dat u de vruchten plukt van Big Data, zonder de risico’s.
Neem vrijblijvend contact op voor een Big Data consult.
De Toekomst van Big Data: Trends en Voorspellingen
Tijdens de geboorte van het internet werd er voor het eerst gesproken over Big Data. Dit was in de jaren 90. Het internet creëerde toen een enorme hoeveelheid aan data en informatie, die eerst niet bestond. De technologie kon de data echter niet verwerken.
De oplossing was om de informatie en data op te delen in kleinere stukjes. Dit noemt men datafragmentatie. Met deze kleinere stukjes data kon het systeem beter overweg. Dit was het begin van Big Data in zijn ruwe vorm. In de jaren 90 was dit voornamelijk een thema in de wetenschap en universiteiten.
Pas in 2005, met de komst van Web 2.0, nam de hoeveelheid data in rap tempo toe. Dit komt doordat gebruikers zelf data begonnen te genereren door het delen van informatie op het internet. Denk bijvoorbeeld aan social media, blogs, fora, webshops, noem maar op. Al deze activiteiten zorgde voor een explosie van nieuwe data.
De technologie kon deze hoeveelheid data nog steeds niet verwerken. Het was dus noodzaak om nieuwe technologie te ontwikkelen die wel overweg kon met de data. Dit was de geboorte van Big Data Analytics. Inmiddels is het 2022 en heeft Big Data Analytics een enorme ontwikkeling doorgemaakt.
Maar wat staat er nog op het programma? Wat zijn de toekomstige ontwikkelingen binnen Big Data? In dit gedeelte van de blog lees je over de trends en voorspellingen van Big Data voor de toekomst.
Conclusie: Het Balanceren van de Voordelen en Nadelen van Big Data
Big Data is een prachtige innovatie waar we ontzettend veel waarde uit kunnen halen. Bedrijven kunnen hun beslissingen beter funderen, waardoor ze sneller groeien, betere producten en diensten leveren en de maatschappij vooruit helpen.
De nadelen van Big Data zijn echter niet te ontkennen. We moeten onze privacy en beveiliging waarborgen. Daarnaast moeten we transparantie creëren en onze besluitvorming verantwoorden.
Big Data is in de kern onschuldig, het zijn de mensen die ermee werken die het gevaar vormen. Wanneer we verantwoordelijk omgaan met Big Data, kunnen we de nadelen minimaliseren en de voordelen maximaliseren.
Als je klaar bent om de voordelen van Big Data te behalen, terwijl je de nadelen vermijdt. Dan helpt Data Science toepassing jouw bedrijf naar het volgende niveau.
Neem contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek.
