Data analyseren voor de consument
Hosang Wu is data analist op de afdeling Food & Agri bij RaboResearch. "Al die honderdduizenden datapunten die we dagelijks verzamelen komen ten bate van de bank, de maatschappij en het milieu. Dat maakt dat mijn werk impact heeft."
“Ik werk aan de consumenten kant. Dat betekent dat ik data verzamel over prijsstijgingen in onder andere supermarkten. We vergelijken de prijzen van producten uit dezelfde categorie en wat dit betekent voor de consument. Hier kun je veel uit afleiden wat direct gaat over de consument, zoals de koopkracht.”
Sparringpartner
"Niet alleen de consument heeft iets aan de conclusies uit deze data, ook de bank en daarmee de producent. Zo zien we waar de prijzen gestegen of gedaald zijn, maar ook welke producten het meest worden afgenomen. We zien dat direct terug in onze data. Met onze langetermijnanalyse kunnen mijn collega’s betere adviezen geven aan producenten. Als we de producent hierover informeren en adviseren is dat een grote stap in het stimuleren van transparantere en eerlijkere waardeketens. Op die manier zijn we voor bedrijven niet alleen een kredietverstrekker, maar ook een sparringpartner voor hun bedrijfsstrategie."
Gezonde keuze
"Gezonde voeding is een belangrijk onderwerp. Dat zie je bijvoorbeeld met de Nutri-Score die je bij voedsel in de supermarkten ziet staan. Die Nutri-Score is bedoeld om mensen een gezondere keuze te laten maken. Door de data die ik verzamel, kunnen we zien of mensen daadwerkelijk een gezondere keuze maken. Maar ik onderzoek ook of een gezondere keuze een duurdere keuze is. Dat vind ik geweldige onderwerpen om mee te werken, omdat alle data die ik verzamel direct zijn weerslag vindt op onze investeringen, op de bedrijfsstrategie van producenten en de portemonnee van de consument."
Koop of bouw je data?
"Om die data te verzamelen moet je vooraf scherp voor ogen hebben wat je vraagstelling is. Daar komt de samenwerking om de hoek kijken met je collega’s en stakeholders, want je doelstelling moet duidelijk zijn. Daarna kunnen we pas data gaan verzamelen. En daar ligt voor mij nóg een uitdaging, want koop je data of bouw je zelf het gereedschap om data te verzamelen? Ik bouw vaak tools in Python, omdat je met gekochte data niet altijd weet wat de bron is en op welke manier de data is verzameld. Rabobank is innovatief en er is veel ruimte om nieuwe ideeën te opperen. We zijn heel kritisch op de data die we verzamelen en testen onze tools goed. Als we de data hebben verzameld om onze vraagstelling te beantwoorden, checken we de foutmarge, vergelijken we onze cijfers met die van verschillende onderzoeksbureaus en vindt er nog een laatste check plaats door onze sector experts."
Ondersteund voelen
“De informele sfeer en de platte cultuur bij Rabobank zorgen dat iedereen makkelijk en snel te benaderen is. Ik kan efficiënt werken door de korte lijnen. Dat vind ik prettig. Toen ik hier begon, moest ik natuurlijk nog veel leren en het is fijn als je collega’s je daarin ondersteunen. En nog steeds merk ik dat we bij Rabobank echt als een team werken. Dat moet ook wel, want Data Science is geen doel, maar een middel dat ten bate komt van de bank, de maatschappij en het milieu. Je hebt die teamspirit nodig om op basis van die data belangrijke, duurzame ontwikkelingen te stimuleren. Daar sta ik 100% achter.”