Data & analytics, BI
Elke dag worden bedrijven overspoeld door enorme hoeveelheden data over klanten, producten of trends. Om op basis van die data slimmere beslissingen te kunnen nemen, moeten ze op de juiste manier worden geanalyseerd en geïnterpreteerd. Enter Business Intelligence of BI. Om maximale waarde uit je data te halen zijn vier soorten data-analyses mogelijk met BI-tools.
‘Ik wil kunnen voorspellen hoeveel meer zwembaden we zullen verkopen bij een volgende hittegolf’. Vooral predictive analytics zijn een hot topic tegenwoordig. Toch zijn er nog andere soorten data-analyses die je als bedrijf heel ver kunnen brengen. Bij OQuila maken we een onderscheid tussen vier categorieën data-analyses:
1. Descriptive analytics: wat is er gebeurd?
Dit is de meest eenvoudige en ook wel meest toegepaste methode. Descriptive analytics kijkt naar data of gebeurtenissen in het verleden om inzichten te verkrijgen.
Op basis van historische verkoopscijfers wordt in retail bijvoorbeeld geëvalueerd welke producten op welk moment het meest succesvol waren. Door te kijken naar data in het verleden gaan we als mens onze eigen conclusies trekken en slimmere beslissingen nemen.
2. Diagnostic analytics: waarom is het gebeurd?
Deze analyse gaat nog een stapje verder, door te proberen de oorzaken van bepaalde trends of gebeurtenissen te begrijpen. Wat is er gebeurd en waarom? Door verschillende databronnen te combineren, zoek je een causaal verband.
Waarom zijn de verkoopscijfers tegengevallen? Lange wachttijden aan de helpdesk hebben misschien voor dalende verkoopscijfers gezorgd. Of een goede advertentiecampagne heeft dan weer geleid tot een verhoging van het aantal websitebezoekers.
3. Predictive analytics: wat zal er mogelijk in de toekomst gebeuren?
Deze methode gebruikt de twee voorgaande om voorspellingen te doen. Dit is dus nog een stap verder en een complexere vorm van data-analyse. Met de juiste tools kunnen organisaties geavanceerde algoritmes toepassen op grote datasets om inzicht te krijgen in wat er mogelijk in de toekomst zou kunnen gebeuren.
Een verzekeringsmaatschappij kan bijvoorbeeld voorspellende analyse toepassen om te bepalen welke klanten waarschijnlijk een claim zullen indienen, zodat ze proactieve maatregelen kunnen nemen om de risico’s te beperken.
4. Prescriptive analytics: hoe kunnen we het laten gebeuren?
Dit is de laatste stap in het verzilveren van waarde uit je data. Prescriptive analytics doet aanbevelingen voor acties die moeten worden ondernomen op basis van voorspelde resultaten. Het maakt gebruik van heel geavanceerde modellen en technieken om te bepalen welke beslissingen de beste resultaten zouden opleveren. Zo maakt AI vaak gebruik van deze vorm van analytics.
Een productiebedrijf kan bijvoorbeeld prescriptive analytics gebruiken om te bepalen welke machines moeten worden onderhouden en wanneer, om de productie-efficiëntie te maximaliseren en stilstandtijd te vermijden.
Step by step
Van het begrijpen van historische trends tot het identificeren van oorzaken, het voorspellen van toekomstige resultaten of het aanbevelen van acties, de analyses die mogelijk zijn met BI, helpen om betere datagedreven beslissingen te nemen en om de concurrentie een serieuze stap voor te blijven.
Toch is het belangrijk om te beginnen bij de basis: een stevig data platform. Eens opgezet, dan ligt de weg naar elke vorm van analytics open.
Step by step! Rome is ook niet op een dag gebouwd.
