VINT Symposium 2012: Recorded Future | Harrie Vollaard (Rabobank)

2,818
-1

Published on

Harrie Vollaard of Rabobank on Big Data relevance, insights, efficiency and their Big Data strategy

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
2,818
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
6
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

VINT Symposium 2012: Recorded Future | Harrie Vollaard (Rabobank)

  1. 1. Big data; het nieuwe goud? VINT Symposium 2012: Recorded Future19 Juni 2012 Harrie Vollaard
  2. 2. Big Data; het nieuwe goud?Relevantie; Big Data de nieuwe virtuele golfInzicht; Big Data de nieuwe stuurmogelijkhedenEfficiency; Big Data de nieuwe consolidatieslag in infrastructuur
  3. 3. Agenda1. Casus Social Media2. Waarom?3. De aanpak4. Cases5. Learnings
  4. 4. 1. Casus Social Media
  5. 5. Twittergerucht zorgt voor run op geldautomaten http://nos.nl/l/tcm:5-784066/
  6. 6. Activatie: #social campagnes#Jeugdspaardoel
  7. 7. 2. Waarom?
  8. 8. Belang Rabobank “Big data analytics and the Apache Hadoop open source project are rapidly emerging as the preferred solution to address business and technology trends...” “Enterprises can gain a competitive advantage by being early adopters of big data analytics.” - Gartner® research 10
  9. 9. Relevantie Big Data Virtuele kanalen
  10. 10. InzichtElke denkbare vraag is mogelijkwant de hoeveelheid data,technologische en capacitairebarrieres zijn geen belemmeringmeer
  11. 11. Datagroei bij Rabobank 20000000 15000000 Efficiency #data 10000000 Marketing 5 Tb 5000000 Reporting Security en fraude 0 2007 2009 2011 2013
  12. 12. 3. De aanpak
  13. 13. Big Data roadmap Eenvoudig beginnen en stapsgewijs complexiteit toevoegen Interne Internet Social Open Trend Data Data Data Data Data Financieel Klik gedrag Sociaal Netwerk, Overheid Socio KNMI, Google Twitter, FB, .. Demografisch Trends, .. Netwerk Door data te combineren is de klantwaarde te verhogen door inzicht in : kanaalpreferentie, Klantgedrag,Klantintegriteit (risico & fraude),klantevents 15
  14. 14. Rabobank aanpak • Cultuur − Korte cycli − Leren omgaan met onzekere antwoorden − geen traditionele voortrajecten • Dedicated team − Highly skilled − Multidisciplinair • Proeftuin − Afgeschermde productie-omgeving − Begin relatief kleinschalig en met beschikbare data − Hadoop ecosysteem
  15. 15. Mogelijkheden Rabobank• Oplossen van huidige knelpunten in data infrastructuur• Efficiencies en effectiviteit te bereiken in business processen; risico en fraude analyse, malafide trx, incident oplossen in ketens, procesoptimalisatie• Nieuwe business opportunities; klantgedrag, influencers marketing, sentiment mining, inschatten klantrisico, betaalgedrag• Nieuwe business modellen: combineren van interne en externe data
  16. 16. Wat is de keuze? Mogelijkheden Value ICT impact Op welke termijn doen? Commentaar Oplossen met huidige BI tools. Hadoop geenKnelpunten oplossen ---- Hoog goede keuze Pilot kan zichzelf terugBusiness processen € Laag verdienenNieuwe businessmogelijkheden €€ Medium Te vroeg. Eerst zelfNieuwe business modellen €€€ Hoog ontdekken
  17. 17. 4. Cases
  18. 18. Casus Mobiel BankierenVoordelen: Resultaten:• Autocomplete functie voor klant• Geen adresboek meer nodig• Snellere berekening: van 10 uur naar 3 minuten Door op basis van 3 miljard transacties een financieel netwerk per klant op te bouwen kan de klant klantvriendelijker mobiel bankieren
  19. 19. Cases Lokale RabobankWaar zit adviseur X met expertise Y Beste plek voor geldautomatenCreëren van expertisecloud + geografische locatie Op basis van tijdstip, plaats, bedrag van GEAvan adviseur op basis van soort transactie en soort transacties bepalen wat de beste rendabeleen plaats bedrijf plek voor een geldautomaat is
  20. 20. Casus Plofkraken
  21. 21. 5. Learnings
  22. 22. Wat zijn de learnings?• Data − Security a) Data classificatie (privé, openbaar, gekocht) a) Clarity on practices b) Data beveiliging − Gebruik (Gedragscode) b) Simplicity of Settings c) Data integriteit − Ontsluiting en Uitwisseling c) Privacy by Design − Visualisatie (Tableau) d) Exchange of Value• Infra• Organisatie
  23. 23. Infra positionering datawarehousing/BI/Hadoop Bronnen Rapportage X X Datawarehouse A Y Rapportage Y Z Data Datawarehouse B router Z1 Etc Big Data Datawarehouse C
  24. 24. Mens en Organisatie Algorithm Software skills skills Marketing skills Big Data Competence Center Awesome Naar Forbes skills
  25. 25. Samenvatting• De technologie is er al met lage kosten en grote schaalbaarheid• Focus komt helemaal te liggen bij de vraag: gebruiker aan het stuur• Multidisciplinaire teams sleutel voor succes• Bij analyses; leren omgaan met onzekerheden, antwoord is niet perfect maar geeft de richting aan• Komt naast relationele databases voor transactieverwerking en naast traditionele BI/datawarehouse• Thema net doorgebroken, veel potentie
  26. 26. Vragen? Harrie Vollaard Innovatiemanager C.H.Vollaard@rn.rabobank.nl @harrievo

×