Door: Laurens Bakker | Junior Data Analist | Powerplay People | LINQ

2014 - Het is 03:24u ‘s nachts, pikdonker, en ik ben moe na mijn twaalf urige dienst op een van de festivals. Ik heb nog moeten ingrijpen toen een van de bezoekers - een Fransman - te veel drugs had genomen en van z’n stokje ging. Inmiddels heb ik iedereen afgezet in Utrecht waar ik zelf ook woon, maar moet toch nog even doorrijden in de richting van Hilversum om de laatste collega thuis te brengen om daarna weer terug te rijden naar Utrecht. Dat kan efficiënter….

 

2018 - Inmiddels zit ik fulltime op kantoor om mijn MSc scriptie te schrijven. Daarnaast “weet ik toch veel van computers?”. Klopt. Naast mijn scriptie houd ik me bezig met drie uitdagingen:

 

Uitdaging 1 - Data gedreven reis(kosten)planning - Powerplay People | LINQ en jullie - de uitzendkrachten - hebben de uitdaging om het reizen tussen huis en de klus zo goed mogelijk te doen. Situaties zoals in 2014 zijn soms niet te voorkomen. Dit klinkt logisch, maar wanneer neem je de auto in plaats van het OV? Kom je ‘s avonds laat nog wel terug? Zetten we een of twee auto’s in? Of is het überhaupt wel winstgevend om deze klus aan te nemen als een opdrachtgever geen reiskosten wil vergoeden? Dit soort vragen gaan we geautomatiseerd beantwoorden.

 

Vanuit mijn studie - Geographic Information Management and Applications, kortweg GIMA - kijk ik vanuit de geografische data naar dit probleem. Concreet ben ik dus bezig met het bouwen van een model. We hebben er voor gekozen om reistijd - niet reiskosten -  te minimaliseren, wel zo snel voor iedereen. Hopelijk draait dit model vanaf over een paar maanden mee.

 

Uitdaging 2 - Informatiearchitectuur - Het zal geen geheim zijn dat de app, XPS, en andere programma’s veel data opleveren. Wie gaat waar werken? Wie is beschikbaar? Waar geven we geld aan uit? Deze gegevens worden al gebruikt voor het inzichtelijk maken van wints/verlies of om terug te kijken naar hoe de werving van studenten is gegaan. Maar hier willen we meer uit halen. Dan aan het monitoren van de huidige situatie, en misschien op den duur wel voorspellingen doen. Een term als ‘machine learning’ komt dan snel om de hoek kijken.

 

Voor het verkrijgen van deze inzichten moet de data op orde zijn. Netjes georganiseerd en alles op dezelfde manier. Hoe slaan we telefoonnummers op? Als “06xx”, of als “+316xx”, of misschien wel “00316xx”? Kleine keuzes met een grote impact.

 

Uitdaging 3 - Wachtwoorden - Kantoor is de afgelopen periode gegroeid, evenals het aantal gebruikte diensten en wachtwoorden; we hebben er meer dan 150! Recent heb ik de kar mogen trekken bij het professionaliseren van het wachtwoordbeheer. Een leuke combi tussen ICT, veiligheid, en pragmatische keuzes maken.

 

Kortom, 40 uur in de UB zitten om je scriptie te schrijven is echt je eigen keuze...