Damiaan Zwietering (IBM): ‘Ik zie bijzondere toepassingen van Watson Analytics in de accountancy’
Elger van der Wel
Om deze themaweek rond Watson Analytics goed af te sluiten sprak ik met Damiaan Zwietering van IBM. Hij werkt als Sales Engineer Advanced Analytics met klanten die de dienst gebruiken en ook zelf gebruikt hij Watson Analytics regelmatig. Hij is dus de perfecte persoon om nog een kijkje te geven in de praktijk, maar vooral ook om mee in de toekomst te kijken.
Zwietering wil aan het begin van het gesprek meteen even duidelijk maken dat Watson Analytics niet hetzelfde is als Watson, zoals ik maandag ook al uitlegde. “Alles wat Watson in zijn productnaam heeft, heeft een rol gespeeld in de ontwikkeling van Watson of er zitten weer slimmigheden van Watson in dat product”, legt hij uit. “Wat je ziet is dat in Watson allemaal dingen, die we al ontwikkeld hadden in onze tools, samenkomen. Op het gebied van tekstanalyse en datamining, maar ook de acquisitie van SPSS heeft daarbij natuurlijk enorm geholpen. En nu zie je dat dingen die daarmee in Watson worden ontdekt, uitgevonden en/of verbeterd, weer zijn terugkomen in tools als Watson Analytics.”
“Je kunt als bedrijf bij IBM een Watson kopen en die gaan we dan samen trainen. Maar wat we vooral aan het doen zijn, is stukjes van Watson als service ter beschikking stellen, waardoor het heel makkelijk wordt om allerlei applicaties te maken waar slimmigheden inzitten. Dingen als sentimentanalyse, data-analyse, automatisch vertalen. Dat zijn services die beschikbaar zijn en waarmee Watson voor de massa beschikbaar komt. Dat wordt heel snel uitgebreid op dit moment.”
Watson Analytics is hiervan een prachtig voorbeeld. Tegelijkertijd is het een bijzonder product als je kijkt naar wat IBM allemaal aanbiedt. Het is een online tool met een abonnementsmodel dat voor iedereen toegankelijk is, terwijl mensen bij de naam IBM vaak als eerste denken aan grote corporate IT-systemen die intern draaien.
En ook de manier van het ontwikkelen van Watson Analytics is anders dan van veel andere IBM producten, “Watson Analytics is voor ons ook een beetje experiment op het gebied van software-ontwikkeling”, legt Zwietering uit. “Het is de eerste keer dat we niet zeggen: ‘We hebben een tool en die brengen we uit in versie 1 en een jaar later komt versie 2.’ Watson Analytics wordt continu doorontwikkeld.”
Accountancy
Zwietering heeft een goed beeld van hoe Watson Analytics in Nederland wordt gebruikt en daar zitten toepassingen bij die hij in eerste instantie niet had bedacht. “Wat ik bijzonder vind is dat de accountancy in Nederland er bovenop gesprongen is. Ik zat laatst bij een partner van IBM die hele traditionele IT-services aan accountants levert. Die hebben Watson Analytics gepakt en gekeken wat je er in de accountantywereld mee kan. Daar kwamen hele bijzondere dingen uit.”
Wat ik bijzonder vind is dat de accountancy in Nederland er bovenop gesprongen is.- Damiaan Zwietering, IBM Deel deze quote“Ik zie bijvoorbeeld een initiatief in de markt van een eenpitter die begonnen is om met behulp van Watson Analytics datakwaliteitsanalyses aan te bieden aan accountants. Maar ook zaken voor de bedrijfsvoering van accountants, zoals urenregistraties en grootboekanalyses, worden met Watson Analytics gedaan. En dat zijn dingen die ik niet heel snel had verwacht”, legt hij uit.
“Het lijkt erop dat die accountancy wereld, die altijd heel traditioneel was, opeens die stap vooruit neemt en echt iets nieuws wil gaan doen. Dat is misschien deels wel ingegeven door een angst om ingehaald te worden door de ontwikkelingen. Je ziet dat de grote Watson nu ook wordt ‘opgeleid’ tot accountant. Onderdelen van het werk dat accountants nu doen zal op termijn geautomatiseerd worden, inclusief het advies dat daarbij hoort. Het werk van een accountant wordt misschien daardoor wel veel meer business consulting-achtig.”
Maar ook voor andere onverwachte vakgebieden ziet Zwietering mogelijkheden “De explorer-module is heel geschikt voor onderzoeksjournalistiek. Je kunt snel achterhalen wat er aan de hand is en wat opvalt binnen een dataset.”
“Voor wetenschappers is Watson Analytics minder praktisch omdat zij voor de volle 100 procent controle willen over hun datasets. Tegelijkertijd zie ik wel toepassingen voor het visualiseren van de onderzoeksresultaten. In plaats van een presentatie te maken met Power Point-grafieken, gebruik je Watson Analytics. Zelf gebruik ik het in mijn werk ook heel vaak daarvoor.”
Prototyping
Zwietering vertelt dat hij daarnaast in de praktijk ziet dat Watson Analytics veel wordt gebruikt voor prototyping. Mensen gebruiken het om snel uit te kunnen zoeken wat ze in een uiteindelijk rapport of dashboard aan visualisaties willen zien. “Op die manier kun je in plaats van een dashboard schetsen, direct aan de slag met echte data”, legt hij uit.
“Uiteindelijk wordt het eindproduct dan vaak alsnog geïmplenteerd in een product wat al in huis is, vanwege de ondersteuning hiervan binnen het bedrijf en bijvoorbeeld ook corporate security. Maar technisch kan het ook allemaal in Watson Analytics.”
Wat hem verder opvalt? “De meeste organisaties waar ik mee praat en waar ik tegen zeg dat ze meteen gratis kunnen beginnen, kiezen eigenlijk altijd meteen voor een betaalde personal versie.”
Aan de slag
Een databasemarketeer kan heel intuinitief aan de slag gaat met Watson Analytics.- Damiaan Zwietering, IBM Deel deze quoteMet Watson Analytics zou iedereen aan de slag kunnen met data-analyse, omdat het systeem het lastige werk doet. Dat klinkt leuk op papier, maar werkt dat in de praktijk ook echt zo? “Iemand die regelmatig werkt met Excel en die gewend is met data om te gaan, zal direct kunnen werken met Watson Analytics”, legt Zwietering uit. “Neem de marketing: de creatieve marketeer die de campagnes bedenkt is nog niet gewend om met data en data-analyse te werken en is daardoor nog geen gebruiker van Watson Analytics. De databasemarketeer, die gewend is selecties te maken binnen doelgroepen en daarmee te stoeien, is iemand die heel intuinitief aan de slag gaat met Watson Analytics.”
“Iemand die gewend is om met data om te gaan en die gewend is om rapportages en visualisaties te vragen aan een aanleverende partij, die kan dankzij Watson Anlytics gewoon om de data vragen en zelf aan de slag. Of hij dat meteen kan is natuurlijk een beetje van de persoon afhankelijk, maar het gaat echt heel snel”, vervolgt hij zijn verhaal.
Maar Zwietering zegt er ook bij: het is geen wondermiddel dat dingen van zelf doet, uiteindelijk is het nog steeds aan de gebruiker. “Watson Analytics vertelt je niet wat je moet doen. Het systeem kan je helpen dingen te visualiseren en erachter te komen waar er dingen aan de hand zijn, maar dan ben je nog niet bij het ondernemen van actie. Mensen maken nog steeds de beslissingen.”
Engelstalig
Een nadeel van Watson Analytics zou kunnen zijn dat het systeem niet in het Nederlands werkt. De hele taalherkenning is Engels. Maar dat is geen belemmering, volgens Zwietering.
“Je moet er vooral voor zorgen dat je kolommen de juiste namen hebben”, legt hij uit. “Als er ‘Age’ en ‘Gender’ boven de kolommen van je data staat gaat het goed. Getallen zijn getallen, datums zijn datums en voor categorieën zijn het verder je eigen termen, dus dat maakt voor de functionaliteit niet uit.”
De enige uitzondering is de sentimentanalyse van Twitter. Die heeft alleen zin bij Engelstalige tweets, dus als je die zou willen toepassen op de Nederlandse markt heb je hier helaas weinig aan. De tweets zullen dan bijna allemaal het sentiment ‘neutraal’ meekrijgen.
Toekomst
Watson Analytics is nooit af; de dienst wordt continu doorontwikkeld en verbeterd. De grote vraag is natuurlijk wat de toekomst brengt. Eén van de mogelijkheden die eraan gaat komen is de mogelijkheid om data uit externe bronnen toe te voegen aan je dataset.
“Het gaat in de toekomst makkelijker worden om, als jij bijvoorbeeld een tijdstip hebt en een productnaam, je daar het sentiment op Twitter aan toe kunt voegen. Maar dat gaat ook gelden voor bijvoorbeeld economische factoren, waardoor je bijvoorbeeld het consumentenvertrouwen kan toevoegen aan je data. Of het weer, mede dankzij onze overname van The Weather Company“, legt Zwietering uit.
In de toekomst kun je dingen gewoon vanuit je business intelligence tool naar Watson Analytics sturen- Damiaan Zwietering, IBM Deel deze quoteMaar er ligt meer in het verschiet. “Watson Analytics is nu een dichte omgeving waar je je data naartoe brengt en waar je je analyses doet. Uiteindelijk zullen dat services worden, waarbij je gewoon vanuit je business intelligence-tool iets richting Watson Analytics kunt sturen. Waarbij bijvoorbeeld de visualisatie gewoon een losse dienst is die je kunt aanroepen. Bij wijze van spreken zou je de taalinterface (waarbij je in normale mensentaal vragen kunt stellen red.) ook gewoon binnen Excel kunnen aanroepen.”
“De eerste stap is het benaderbaar maken van externe systemen vanuit Watson Analytics”, vat hij samen. “De tweede stap is omgekeerd: Watson Analytics benaderen vanuit vanuit die systemen, maar dat is voorlopig nog toekomstmuziek; al zijn we er technisch al bijna.”
Dit is onderdeel van een veel grotere verschuiving binnen IBM als het gaat om de dienstverlening van het bedrijf. “IBM is heel druk bezig met de API economy. Uiteindelijk gaan we er ook naar toe dat je de services die jij nodig hebt gewoon samenvoegt in een online interface en dan betaalt voor het gebruik, zoals je nu al ziet bij automatisch vertalen. Zo gaat het uiteindelijk allemaal werken.”
“Watson Anayltics werkt natuurlijk al een beetje zo, want de tool kun je niet downloaden en installeren. Hij is in de cloud beschikbaar en in de professional edition kun je vanuit daar ook gewoon direct verbinding maken met je databases.”
Tot slot stelde ik Damiaan Zwietering uiteraard de vraag: waarom zouden mensen voor Watson Analytics moeten kiezen? “Het gemak om te beginnen. Je hoeft niet bij IT langs en dingen te installeren.”
Het is vooral een kwestie van gewoon doen, legt hij uit. En dat hoeft niets te kosten, dankzij het gratis abonnement dat beschikbaar is. “Als je kennis wilt maken met de mogelijkheden van Watson Analytics is het handigste om een dataset te pakken met niet alleen getallen, maar vooral veel categorieën (bijv. regio, klantgroep, tijd van het jaar). Dat zijn namelijk manieren om de getallen die je hebt onder te brengen in categorieën en kan je met Watson Analytics mooie dwarsdoorsnedes bekijken.”
