Zó haal je meer waarde uit Business Intelligence & Analytics

De afgelopen maanden ben ik – naast mijn werk voor Axians – als docent verbonden aan de Hanzehogeschool Groningen. Precies op de plek waar ik zelf als student eind jaren negentig de nodige moeite had met het vak Decision Support Systems, vertel ik de studenten over het belang van data en de noodzaak om data gedreven te werken. En natuurlijk ondersteund door systemen waarmee je sneller betere besluiten neemt. Al heet dat tegenwoordig geen Decision Support Systems meer, maar Business Intelligence en Analytics. Nog altijd is het geen gemakkelijk onderwerp, maar wel een voorwaarde voor data gedreven organisaties. Maar dan moeten je medewerkers hier wel mee uit de voeten kunnen! Hoe bereik je dat? In dit blog mijn visie!

Vier vormen van Analytics kort uitgelegd

Tijdens een van de colleges vertelde ik over vier vormen van Business Intelligence en Analytics. Wellicht ken je ze al, maar voor de volledigheid som ik ze hieronder even op:

  • Descriptive Analytics, waarbij je als organisatie een beeld krijgt van wat er nu gebeurt én wat er in het verleden gebeurde. Elke organisatie hanteert tegenwoordig wel een cyclus van kwartaal- en maandrapportages, al dan niet ondersteund door rapportage of BI tools.
  • Diagnostic Analytics, waarbij je als organisatie een antwoord krijgt op de vraag waarom iets is gebeurd. Denk bijvoorbeeld aan draaitabellen in Excel of drill-down en analyse mogelijkheden in rapportagetools die je helpen om antwoorden te vinden die verscholen liggen in je data.
  • Predictive Analytics, waarbij je voorspelt wat er gaat gebeuren. De Retail oplossing van Axians, repleniQ, is hier een goed voorbeeld van: op basis van historische (kassa)data en geavanceerde, zelflerende algoritmes kunnen wij tot op uur niveau een uitstekende voorspelling doen van welke producten een winkel gaat verkopen. Zo kun je veel efficiënter inkopen en voorkom je nee-verkoop of het noodgedwongen afprijzen of weggooien van versproducten. Tel uit je winst!
  • Prescriptive Analytics, die je vertellen wat je kunt doen om je resultaten te verbeteren. Oftewel een optimalisatie van je processen. Mijn collega’s binnen Axians hebben hier een hele mooie oplossing voor gemaakt die toepasbaar is in de logistieke sector. Door real-time looproutes binnen een distributiecentrum te optimaliseren, wordt 8% minder afstand afgelegd bij het order picken. Niet goed voor het persoonlijke stappendoel van de orderpicker, wel vanuit bedrijfskundig perspectief een ontzettende efficiency verbetering.

Het ideaalbeeld

Uiteindelijk wil elke organisatie bewegen richting Predictive en Prescriptive Analytics, omdat daar simpelweg de meeste toegevoegde waarde voor jouw organisatie in zit. Maar om dit stadium te bereiken, moet je allereerst je Descriptive Analytics en Diagnostic Analytics op orde hebben. Zonder historische data kun je nu eenmaal niet voorspellen of je processen optimaliseren. Dus hebben organisaties het afgelopen decennium flink geïnvesteerd in Business Intelligence oplossingen, zodat alle medewerkers probleemloos op basis van data sneller betere besluiten kunnen nemen.

Als je binnen jouw organisatie een data cultuur wilt creëren, wat noodzakelijk is om succesvol te zijn met Predictive en Prescriptive Analytics, is het zaak dat iedereen binnen de organisatie hierin meegaat.

De voorwaarden van het succes van Business Intelligence

Helaas, in veel gevallen is dit niet gelukt. Vele euro’s uitgegeven aan dure software en wat heeft het gebracht? Vaak niet wat het management voor ogen had. Onderzoeksbureau Forrester heeft enkele jaren geleden aangetoond dat slechts 21% van de mensen die de beschikking heeft over moderne Business Intelligence tools deze daadwerkelijk gebruikt. De huidige generatie tools is simpelweg te moeilijk. Self-service BI blijkt toch minder self-service dan vooraf was beloofd en gebruikers lopen vast op alle prachtige features en functies die beschikbaar, maar niet per sé noodzakelijk zijn.

Datageletterdheid & Data Culture

Natuurlijk ligt dit niet alleen aan de software. Datageletterdheid van de medewerkers alsmede het creëren van een zogenaamde Data Culture binnen jouw organisatie is naar mijn mening belangrijker dan de keuze van een Business Intelligence tool. Het is niet voor niets dat grote Business Intelligence leveranciers hier de laatste tijd ook vol op inzetten. Zo heeft Tableau haar Blueprint methode geïntroduceerd en is Qlik nauw betrokken bij het Data Literacy Project. Dit alles met als doel gebruikers in staat te stellen te begrijpen wat data is, ermee te kunnen werken, het te kunnen analyseren en tenslotte datagedreven besluiten kunnen maken.

Datageletterdheid stimuleren of..?

Ook tijdens de colleges die ik gaf, besteedde ik hier veel aandacht aan: met onderwerpen als Data Visualization, Data Storytelling en Data-informed Decision Making zorgen we ervoor dat de huidige generatie studenten meer datageletterd de arbeidsmarkt op gaan. Maar doe jij dat ook voor jouw medewerkers die misschien al wat langer meelopen en deze kennis niet hebben? Of is het beschikbare budget al gespendeerd aan die dure software waar de gebruikers zich dan maar mee moeten zien te redden? Of investeer je alleen in de 21% van de gebruikers die wél met moderne tools kunnen werken? En moet de rest het maar doen met foutgevoelige Excel sheets en statische pdf’jes die wekelijks achteraf worden rondgestuurd? Zo kom je als organisatie niet verder…

Doeltreffend aan de slag met Business Intelligence?

Als je binnen jouw organisatie een data cultuur wilt creëren, wat noodzakelijk is om succesvol te zijn met Predictive en Prescriptive Analytics, is het zaak dat iedereen binnen de organisatie hierin meegaat. Dus óók de 79% die moeite heeft met de complexiteit van BI tools. Axians biedt hiervoor de perfecte oplossing: Axians Insights. Een in eigen huis ontwikkelde, eenvoudige BI tool. Axians Insights biedt hiermee een zeer doeltreffende manier om alle medewerkers te voorzien van nuttige informatie en dashboards waarmee ze direct inzicht krijgen in de data die voor hen relevant is. Het doel: sneller betere besluiten nemen. Op de pc, tablet, smartphone of ingebouwd in bestaande webapplicaties. Zonder de ballast van honderden features en functies en zonder een investering van vele tienduizenden euro’s in licenties. Maar wél met de toezegging dat 100% van je medewerkers er gebruik van kan maken om zo te werken aan een data cultuur en de eerste stappen te zetten op weg naar een data gedreven organisatie.

Wil je meer weten over Axians Insights of over de oplossingen zoals in dit blog beschreven? Neem gerust contact met mij op via robert.riedstra@axians.com of bekijk de Axians Insights webpagina via onderstaande banner!

New call-to-action

WTC Partner

Axians logo

Axians
www.axians.nl
Geschreven door Robert Riedstra
robert.riedstra@axians.com

Laat een reactie achter