Beslissingen nemen op basis van groeiende databestanden

Welke rekenmodellen zijn geschikt om complexe scenario’s door te rekenen?

bhulaiBedrijven en overheidsorganisaties hebben steeds meer data ter beschikking om hun beslissingen op te baseren. Sandjai Bhulai, hoogleraar Business Analytics, ontwikkelt rekenmodellen om met hulp van die groeiende databestanden wenselijke doelen te realiseren. Zoals minder voedselverspilling dankzij een slimmere logistiek, of waterbesparing dankzij een dynamische beprijzing van water. 


Bonus- en klantkaarten
Bonuskaarten leveren supermarkten elke minuut weer nieuwe informatie op. Zoals hoeveel ouderen die dag brood, groente of fruit kochten, en hoeveel jongeren. Ook het tijdstip waarop zij die producten kochten is van belang. ‘Met die data kunnen supermarkten de logistiek slimmer organiseren’, vertelt Sandjai Bhulai. ‘Met als resultaat dat er steeds niet te veel, en ook niet te weinig van alle producten in de schappen liggen.’ 

Waterbedrijven
Bhulai heeft meer voorbeelden: ‘Dankzij groeiende datastromen over het weer en klantvoorkeuren kunnen waterbedrijven de prijs van water afhankelijk maken van de beschikbaarheid ervan. Met als gevolg dat mensen bij droogte minder water gebruiken omdat het water dan duurder is. Ander voorbeeld: dankzij social media als Facebooken LinkedIn kunnen personeelsfunctionarissen hun advertenties afstemmen op de beschikbaarheid van een bepaald type werknemers.’

Modelmatige aanpak
Om organisaties in het gebruik van data te helpen, bouwt de onderzoeksgroep van Bhulai drie typen rekenmodellen. Eerst analyseren de onderzoekers de data met statistische methoden. Welke relevante verbanden zijn te leggen: bijvoorbeeld tussen het tijdstip van brood kopen en de leeftijd van de klant? Daarna berekenen de onderzoekers wat de kosten van bijvoorbeeld voedselverspilling en inkoop zijn als het bedrijf doorgaat op de ingeslagen weg. Tenslotte berekenen de onderzoekers de gevolgen van alternatieve aanpakken. 

Tienduizenden beslisvariabelen
‘We rekenen met tienduizenden beslisvariabelen’, legt Bhulai uit. ‘Supermarkten hebben al snel 50.000 producten die ze al of niet anders kunnen gaan bestellen. Het berekenen van de gevolgen daarvan vraagt geheel nieuwe algoritmes. Daarnaast moeten we data opschonen, en zoveel mogelijk niet-relevante verbanden eruit halen. Vaak moeten we ook het probleem versimpelen, waarbij we natuurlijk ook daarvan weer het effect op de uitkomst moeten berekenen.’

Planning en logistiek
Bhulai’s vakgroep heeft rekenmodellen ontworpen voor de planning en logistiek bij ziekenhuizen, politie- en brandweerorganisaties. In 2012 zette hij met collega’s het inmiddels toonaangevende Amsterdam Centre for Business Analytics op. Binnen dit interdisciplinaire centrum, met behalve wiskundigen ook informatici en bedrijfskundigen, werken masterstudenten en aio’s voor velerlei bedrijven. Bhulai: ‘In dit centrum komen onderzoekers en bedrijven bij elkaar. Op basis van de data van de bedrijven ontwerpen masterstudenten en aio’s rekenmodellen, waarmee bedrijven betere beslissingen kunnen nemen.’