Na slechts een klein jaar intensief samenwerken tussen ‘food en ict’ praktijkpartners en kennisinstellingen is het zover: de scan om etiketten van voedingsmiddelen te digitaliseren werkt en overtreft de verwachtingen en mogelijkheden! De tool scoort met een nauwkeurigheidspercentage van meer dan 85% correcte tekstherkenning van ingrediëntteksten en voedingswaarden. Dit is een score waar de praktijkpartners zeer verheugd over zijn.
Welke rol spelen API’s binnen de Agro en Food sectoren? Zijn wij een stelletje slapende blauwe reuzen, of wordt de mogelijkheid om nieuwe business aan te grijpen via API’s al aangepakt? Bernard van Raaij vertelt er in dit blog meer over.
Dit keer een blog van Jaap Steinvoorte, Business Consultant bij Q-ray. Jaap heeft als Business Consultant veel klantcontact en vragen hem hoe hij en onze klanten omgaan met de Coronacrisis.
Airbnb en Uber zijn klassieke voorbeelden van sharing economy business modellen: bedrijven de ongebruikte fysieke assets aan het werk zetten en omzet genereren door dit te verhuren. En dit type bedrijven komen er steeds meer, waarbij data en het delen van deze data een zeer belangrijke rol speelt en van grote meerwaarde is. De potentiele waarde die in data zit wordt echter door veel bedrijven (nog) niet benut. In dit blog vertellen we waarom dat groei, verandering en innovatie tegenhoudt. En waarom het helemaal niet gevaarlijk is om je beschikbare data out in the open te gooien.
Niet zo lang geleden kwam een klant met een vraag bij ons of het mogelijk is om snel grafieken te publiceren over nieuwe marktontwikkelingen in zijn sector. Dat ze in omstreeks een kwartier een overzicht of grafiek naar buiten brengen, als ze een opmerkelijke ontwikkeling zien. Hebben we daar een oplossing voor? Lees in dit blog hoe we dit gerealiseerd hebben — en wat jij hier aan kunt hebben.
Normaal gesproken volgen we een vast protocol om nieuwe functionaliteit in productie te brengen. Dat is een kwestie van kwaliteitsbewaking. We willen zeker weten dat het versiebeheer en de documentatie goed zijn bijgewerkt, met testen vaststellen dat de nieuwe functionaliteit foutloos werkt en dat de bestaande functionaliteit dat ook nog doet! Dat zorgt voor een minimale omloopsnelheid van functionele vraag naar werkende oplossing.
Als het lukt ruim ik voor de zomervakantie zo goed en zo kwaad als het kan mijn bureau op. Ik ben slecht in weggooien van dingen, zowel thuis als op kantoor. Mijn kelder staat vol met spullen die ooit nog wel eens van pas kunnen komen. Herkenbaar? Als je er over nadenkt dan geldt hetzelfde voor spullen (documenten) op het werk, zowel in papieren als digitale vorm. Behalve dat ze vaak verouderd zijn en hun waarde hebben verloren kun je door de chaos de informatie die er toe doet niet meer vinden. Het opschonen van data en databases is van belang. Maar waarom? Wij hebben de drie belangrijkste redenen op een rij gezet.
Stel: een controller van een groot bedrijf heeft de vraag om inzicht in de financiële situatie van zijn bedrijf met (zogenaamd) complexe, lange processen te krijgen. Natuurlijk kunnen we hem dit geven door systemen te ontsluiten, data te verzamelen, te structureren en vervolgens te presenteren. Het is echter de vraag of de controller en uiteindelijk het bedrijf daarmee écht geholpen zijn. Onze ervaring leert dat dit in het algemeen niet het geval is. Het gaat namelijk om de behoefte achter de vraag. Waarom wil de controller dit onderzocht hebben? We zeggen wel meten is weten, maar het maakt enorm veel uit wát je meet.
Tussen bedrijven binnen de AGF sector en in de keten wordt steeds meer data uitgewisseld. Om als bedrijf in deze complexe voedselketen te kunnen opereren is goede datakwaliteit steeds belangrijker. Maar uit de praktijk blijkt dat datakwaliteit nog niet altijd hoog op de agenda staat. In de AGF sector is er een initiatief van GS1, Frug I Com en het GroentenFruit Huis om, in samenwerking met retailers, voorlichtingsbijeenkomsten over datakwaliteit voor de sector te gaan houden. Het doel is om de supply chain nog verder te professionaliseren. De voorwaarde daarvoor is wel dat de datakwaliteit optimaal moet zijn. Maar hoe realiseer je dit?
De startup what3words heeft een revolutionair alternatief systeem bedacht voor plaatsaanduiding op aarde en voor adresseren in het algemeen. Ze hebben de hele wereld opgedeeld in vakjes van 3×3m, die elk worden aangeduid met een unieke combinatie van 3 woorden. Een combinatie van dwelled.relate.bouncing is gemakkelijker te onthouden dan de GPS aanduiding 52.373278, 4.8920175. Er zijn inmiddels bedrijven en organisaties die erin investeren. Is dit een prachtig voorbeeld van een simpele oplossing voor een ingewikkeld probleem? Of is het lastiger dan het lijkt? Goed omgaan met data is ook in dit nieuwe systeem cruciaal.
Van een glazen bol wordt gelukkig maar zelden gebruik gemaakt, maar de weg naar data-driven besluitvorming is er een die veel bedrijven nog moeten in slaan. Dergelijke besluitvorming hoeft niet direct op basis van big data en complexe algoritmen te gebeuren. Maar adequaat datamanagement en data-analyse, ondersteund door optimale processen, tools en systemen is noodzakelijk om die besluitvorming ook daadwerkelijk op betrouwbare data te kunnen baseren. Wat is er nodig voor data-driven besluitvorming op basis van verifieerbare data?
|
Wij gebruiken cookies om onze website te kunnen verbeteren voor onze bezoekers. Lees ons privacybeleid voor meer informatie.
|
