Ga naar het hoofdmenu Ga naar de inhoud

“Het begint met de vraag: wat wil een bedrijf met data?”

  1. HAS Onderzoek
  2. HAS in onderzoeksprogrammas
  3. DataLab AgriFood
  4. Actualiteit
  5. “Het begint met de vraag: wat wil een bedrijf met data?”

JADS studenten analyseren data van tomatentelers voor het vak ‘Data-driven Food Value Chain Management’.

Erik Post en Zeinab Mapar zijn tweedejaars MSc. studenten Data Science and ​Entrepreneurship aan het JADS (Jheronimus Academy of Data Science) in ‘s-Hertogenbosch. Voor het vak Data-driven Food Value Chain Management analyseerden ze data uit kassen van veertien verschillende tomatentelers. De opdracht was of ze uit deze data nieuwe inzichten voor de telers konden genereren.

Zeinab komt uit Iran, waar ze een bachelor Computer Engineering en een master Artificial Intelligence afrondde. Na haar afstuderen werkte ze even als software ontwikkelaar, maar haar droom, een eigen bedrijf starten, bracht haar naar het JADS in Den Bosch. Erik zocht een minder abstract vervolg op zijn bachelor Econometrie (Groningen).

Beginfase

De opdracht die Erik en Zeinab uitvoerden, kwam van HAS lector Nieuwe Teeltsystemen Jasper den Besten. Voor beiden was het de eerste kennismaking met datatechnologie in de agrarische sector. Erik: “In vergelijking met andere sectoren waarvoor we opdrachten hebben gedaan, bevinden de bedrijven betrokken bij deze opdracht zich nog in de beginfase.”

Erik legt uit waar dit beeld vandaan komt: “De datasets uit de opdracht waren verschillend opgebouwd, waardoor de data niet altijd konden worden vergeleken. Soms ontbraken er waarden, soms was de meetfrequentie niet in orde. Dit weerspiegelt in mijn ogen de fase waarin de agrarische sector zich bevindt. Bedrijven raken geïnteresseerd in data science en gaan data verzamelen, maar weten nog niet precies wat ze ermee willen doen.”

Inwinning en kwaliteit

Wat Erik betreft, is het in juist deze fase van essentieel belang dat een bedrijf de samenwerking met een data scientist opzoekt. “Als je gaat investeren in data science, zijn de keuzes die je maakt in de beginfase vaak bepalend voor je latere succes. Een data scientist kan je helpen bij het maken van die keuzes. Bovendien verloopt de toekomstige samenwerking met data scientists soepeler als er een data scientist bij de opzet betrokken is geweest.”

Terug naar de basis dus. Op de vraag hoe je die inricht, antwoordt Erik: “Het begint met de vraag: Wat wil een bedrijf precies bereiken met behulp van data? Vervolgens ga je onderzoeken welke data nodig zijn voor de antwoorden en hoe deze kunnen worden ingewonnen. Hierbij moeten ook datakwaliteit en -betrouwbaarheid worden geborgd. Het is essentieel dat dit fundament staat, want inzichten op basis van inaccurate data zijn inzichten zonder waarde.”

Betaalbare technologie

Zeinab is het daarmee eens. “Als bedrijven in de agrarische sector aan de slag willen met data, zal er geïnvesteerd moeten worden in betaalbare technologie voor data inwinning. In vergelijking met andere landen loopt de Nederlandse agrarische sector wel voorop, maar er moet nog wel wat gebeuren.”

Zeinab ziet wel kansen voor de agrarische sector. “Wanneer agrarische bedrijven op grote schaal data gaan inwinnen, kan de sector zich verder ontwikkelen.” Wel onder één voorwaarde: “Om als sector verder te komen, is het onderling delen van data noodzakelijk. Net als in andere sectoren zullen bedrijven elkaar moeten helpen om een stap verder te kunnen zetten.”