Uittocht data scientists van dienstensector naar maakindustrie

Neerlands beste data scientists verlaten de financiële- en telecomsector – die van oudsher vooraan staan in de datarevolutie – en zetten hun datakennis steeds vaker in voor de maakindustrie. De afgelopen jaren hebben bedrijven in de financiële- en telecomsector grote data science teams opgebouwd. Met teams van soms wel tweehonderd data experts die jarenlang on the edge hebben gewerkt en allerlei voorspelmodellen en productinnovaties hebben ontwikkeld op basis van data. De periode van sterk innovatieve dataprojecten is echter al een tijdje lamgeslagen, omdat deze bedrijven vooral bezig zijn (geweest) met GDPR-compliant zijn. Ze hebben een rem gezet op innovatieve ontwikkelingen ten faveure van datamanagement, het onderhouden van data, de governance ervan en compliant willen zijn. Dat is weinig uitdagend werk voor data scientists en die zoeken hun heil steeds vaker elders.

De expertise gaat nu naar industrieën die van oudsher minder met data ophebben, maar daar nu wel enorm garen bij spinnen. Ze hebben geld voor innovatie en groeiversnellers, willen hogere marges en lagere kosten realiseren en via data de klant beter leren begrijpen. Dezelfde redenen waarom financials en telecombedrijven een decennium geleden in teams van data scientists hebben geïnvesteerd.

Bij een groot farmaceutisch bedrijf zitten nu bijvoorbeeld onze top data scientists, die enkele maanden geleden nog voor een bank aan de slag waren. In principe doen ze daar in grote lijnen hetzelfde als bij die bank: het gebruik van website mining en stitching voor optimalisatie van de end-to-end klantflow. Bij de farmaceut gaat het om de end-to-end flow van pillen, om fouten tijdens de productie te voorkomen. Hiermee worden miljoenen bespaard. Data scientists hebben de losse productiesystemen aan elkaar gekoppeld – stitching – om de oorzaken te vinden waarom een batch misgaat. Door dat te weten, kun je deze verhelpen, ze voorspellen en proactief in de toekomst voorkomen. En daarmee wordt de productie dus veel efficiënter. Het is zomaar een voorbeeld van een innovatie met data, maar ik zou er nog veel meer kunnen geven, waarbij de maakindustrie de top data scientist heeft omarmd en de investering in deze mensen snel heeft terugverdiend.

Nu deze industrieën de voordelen van data ervaren en de top van de data scientists die uitdagingen graag oppakken, ontstaat er een spanningsveld. Want hoe gaat de dienstverlenende sector na de GDPR-stress straks weer grote innovatieve projecten opstarten, als de topinnovators zijn vertrokken? De spoeling is momenteel dun, dus ze met alle macht behouden zal prioriteit hebben. Maar kunnen de data scientists de lokroep van de momenteel spannendere maakindustrie weerstaan?