/ GlobeScope over innovatieve software, uitdagingen en kansen binnen de wereld van informatievoorziening
Patrick Laenen - oprichter en CEO van GlobeScope- werkt al jaren op het snijvlak van business en IT. Voor een adviesproject dat hij onder zijn hoede had, moest informatie uit een digitaal bestand getoetst worden op actualiteit, volledigheid en juistheid. Patrick bouwde een prototype van een mobiele tool. De tool kreeg de naam StreetSpotter: een tool waarmee ‘spotters’ in de openbare ruimte, data in de database konden valideren en aanpassen. De klant was dermate tevreden over het resultaat dat gevraagd werd om deze tool als permanent software-product te leveren. Laenen zag ook bij andere klanten de behoefte aan datamanagementproducten en besloot GlobeScope op te richten. Een software & service bureau met als missie om de informatievoorziening van hun klanten naar een hoger kwaliteitsniveau tillen.
In de rubriek ‘Spotlight’ stellen we Patrick een aantal vragen over zijn bedrijf, ontwikkelingen binnen informatiemanagement en de toepassing van nieuwe technologie zoals artificial intelligence.
/ Welke producten heeft GlobeScope naast de StreetSpotter applicatie nog meer ontwikkeld?
StreetSpotter was het eerste product van GlobeScope en nog steeds actueel. In 2019 zijn we gestart met het inzetten van artificial intelligence om data van klanten te verbeteren en daarmee hun informatiekwaliteit te verbeteren. Dat heeft geresulteerd in twee belangrijke producten: de Smart Document Analyzer, bedoeld om documenten zoveel als mogelijk geautomatiseerd te typeren en te metadateren. Een product dat van belang is voor de omzetting van papier naar digitaal. Daarnaast hebben we de Smart Privacy Analyzer ontwikkeld. Een tool die gevoelige informatie in documenten opspoort en verbergt. Ook staan onze oplossingen sterk in de belangstelling voor het geografisch inzichtelijk maken van kaarten, data en documenten.
/ Wat heeft de komende jaren de focus voor productieontwikkeling?
Op de eerste plaats staat altijd de betrouwbaarheid van onze AI-modellen. Door het gebruik van onze producten en services, weten we steeds beter waar onze modellen op bijgetraind kunnen worden. Waar onze tekstherkenning erg hoog scoort, zien we ook dat beeldherkenning van tekstmateriaal op ons pad komt. Uiteindelijk gaat het erom dat we uit bestaande on- of semigestructureerde (digitale)documenten kwalitatief hoogwaardige informatie kunnen destilleren die van belang zijn voor de organisatie.
/ Welke liggen er kansen voor organisaties op gebied van informatiemanagement?
Met de verdergaande digitalisering van onze maatschappij leunen we steeds meer op digitale informatie over de werkelijkheid om ons heen. Mooi voorbeeld daarvan is aan de eettafel vragen of het regent, waarop 9 van de 10 mensen de telefoon pakt om buienradar aan te zetten, in plaats van even naar buiten te kijken. De digitale werkelijkheid is -of zou moeten zijn- een actuele juiste en volledige afspiegeling van de real life werkelijkheid. En als dat niet zo is, dan vragen we ons allemaal af hoe dat nou toch kan? Naarmate de digitaliteit meer afwijkt van de werkelijkheid, wordt informatiegestuurd en datagedreven werken gevaarlijker.
/ Wat worden de uitdagingen op gebied van informatiemanagement in de nabije toekomst?
Het motto ‘minder is meer’ staat haaks op de datahonger van burgers, bedrijven en samenleving. Kijk naar de enorme hoeveelheid data die elke dag geproduceerd wordt en de enorme hoeveelheid informatie opgesloten in niet digitaal-verwerkbare formaten. De uitdaging is om uit al deze informatie een relevant en volledig informatiebeeld op te stellen.
/ Wat zijn valkuilen voor organisaties die grote hoeveelheden informatie moeten managen?
Ten eerste denken veel organisaties dat technologie alles oplost. De opkomst van datalakes geeft ruimte om alles in elk formaat in een gote bak te dumpen. Het grote nadeel daarvan is dat je wel weet of je iets hebt, maar nooit weet of je álles hebt gevonden. Je hebt dus wellicht data waar je niks mee doet, zonde! Ten tweede blijkt uit onderzoek dat Data Scientist 60% van hun tijd kwijt zijn met het oppoetsen van de data voordat ze aan het echte datasciencen kunnen beginnen. Dus zonder maatregelen op het gebied van datakwaliteit, gaat steeds meer tijd naar opschonen. Dat wordt uiteindelijk gepareerd met ‘dan doe je het maar met hetgeen je hebt’. Dat leidt ertoe dat het werk niet gebaseerd is op het complete informatieoverzicht, maar op dat deel van de informatie dat technisch bruikbaar is.
/ Op gebied van dataverzameling is steeds nieuwe en vaak strengere wet- en regelgeving van toepassing. Hoe spelen jullie hierop in?
Goede vraag! Je raakt een heel grappig fenomeen. Bij nieuwe wetgeving krijgen softwareleveranciers vaak het verzoek om nieuwe regels en maatregelen in hun systemen in te bouwen om aan deze wetgeving te voldoen. Maar wat gebeurt er met data en informatie uit het verleden? Daar komen het nut en de noodzaak van de Smart Document Analyzer en de Smart Privacy Analyzer om de hoek kijken. Door deze tools in te zetten kunnen organisaties snel achterhalen waar nieuwe wetgeving hun bestaande informatiebasis raakt. Een voorbeeld: toen we geen persoonsnamen meer mochten vastleggen, was het veld ‘persoonsnaam’ in de database snel gevonden. Maar waar staan dan in de documenten de persoonsnamen? En in hoeveel gevallen bevat het veld ‘toelichting varchar(500)’ toch de naam van de klant? Onze tools helpen dit allemaal op te sporen.