Tag: data-analytics

Een beleggingsportefeuille kan iedere dag tot achter de komma worden gewaardeerd. Toch vertelt die berekende waarde niet automatisch hoeveel geld beschikbaar komt wanneer een grote positie daadwerkelijk moet worden verkocht. De gebeurtenissen rond Turkse beleggingsfondsen maken de liquiditeit van beleggingen plotseling heel concreet. Koersen, aantallen en waarderingsmodellen kunnen correct zijn, terwijl de realiseerbare opbrengst onder andere marktomstandigheden aanzienlijk anders uitpakt. Datzelfde speelt bij voorraden, vastgoed, debiteuren en andere waarden die we dagelijks op financiële dashboards presenteren.

Finance beschikt over steeds meer data, maar veel daarvan vertelt vooral wat er al is gebeurd. Hoe verder een CFO vooruitkijkt, hoe groter de onzekerheid en hoe minder houvast historische financiële cijfers bieden. Dat betekent niet automatisch dat er minder informatie beschikbaar is. Voorspellende data voor CFO’s kunnen juist buiten het grootboek, ERP en de traditionele forecast liggen. Denk aan klantgedrag, orderstromen, energieprijzen, vacatures, marktontwikkelingen en andere indicatoren die veranderingen eerder zichtbaar kunnen maken. Daarmee ontstaat een interessante combinatie van data, ervaring en professioneel oordeel.

Prinsjesdag levert ieder jaar veel cijfers op over de Nederlandse sport. Voor 2027 stijgen de geraamde uitgaven aan Sport en bewegen naar ruim €503 miljoen. Dat zegt iets over de financiële inzet, maar nog weinig over het uiteindelijke resultaat. Juist bij sportbeleid en data wordt het interessant om verder te kijken dan het begrotingstotaal. Sportdeelname, bewegen, opleidingsniveau, accommodaties en verenigingsleven laten zien welke groepen worden bereikt en waar grote verschillen bestaan. Door die gegevens beter te verbinden, kan ook scherper worden gevolgd wat publieke investeringen in sport daadwerkelijk opleveren.

Corruptie staat zelden rechtstreeks in een dataset. Wat wel zichtbaar kan worden gemaakt, zijn donaties, zakelijke belangen, ontmoetingen, contracten, regelgeving en overheidsbesluiten. Door zulke gegevens met elkaar te verbinden, ontstaan patronen die afzonderlijk moeilijk te herkennen zijn. De omvang van de politieke geldstromen rond Donald Trump maakt dat tot een interessant data-vraagstuk. Niet omdat een analyse kan bewijzen waarom een besluit is genomen, maar omdat netwerk- en tijdreeksanalyse kunnen helpen bepalen waar opvallende relaties ontstaan en nader onderzoek zinvol kan zijn.

Canada en Europa zoeken nadrukkelijk naar nauwere economische en strategische samenwerking. Tegelijkertijd probeert Canada zijn grote afhankelijkheid van de Verenigde Staten te verminderen. Politieke ambities kunnen snel veranderen, maar internationale handelsstromen bewegen doorgaans veel langzamer. De handel tussen Canada en Europa is de afgelopen jaren sterk gegroeid. Toch vertellen de grote percentages maar een deel van het verhaal. Wie wil beoordelen of Canada zich daadwerkelijk economisch breder oriënteert, moet verder kijken naar productgroepen, handelsvolumes, prijzen, investeringen en internationale waardeketens.

Bruggen, viaducten, tunnels en sluizen leveren gedurende hun levensduur steeds meer informatie op. Inspecties, onderhoud, verkeersbelasting, constructiegegevens, weersomstandigheden en sensormetingen kunnen gezamenlijk een steeds completer beeld geven van de technische staat van onze infrastructuur. Voorspellend onderhoud kan helpen om die informatie niet alleen te gebruiken om terug te kijken, maar ook om risico’s eerder zichtbaar te maken. Door gegevens van grote aantallen objecten te combineren, kunnen patronen ontstaan die bij één afzonderlijke brug moeilijk herkenbaar zijn. Daarmee kunnen data en AI technische experts ondersteunen bij de vraag waar inspectie- en onderhoudscapaciteit het hardst nodig is.