Approachable analytics: geen ‘one size fits all’-benadering

Met de digitalisering die in alle sectoren plaatsvindt, staan het verkennen en analyseren van gegevens volop in de belangstelling. Daarmee wordt het ook belangrijker dat iedereen eenvoudig toegang heeft tot analytics. Er zijn drie goede redenen waarom er meer interesse is voor approachable analytics: organisaties willen meer inzichten, sneller waarde realiseren en self-service mogelijkheden invoeren.

In de huidige marktomstandigheden moeten organisaties snel kunnen reageren. Het nemen van de juiste real-time beslissingen is alleen mogelijk als er binnen de organisatie goede inzichten zijn. Daarvoor is er meer nodig dan alleen een duidelijk beeld van de historische prestaties, volgens Hylke Visser, Principal Business Solution Manager bij SAS Southwest Europe: “Goede beslissingen zijn niet alleen gebaseerd op wat we al weten, maar ook op voorspellingen voor de toekomst. Op dat punt zien we een duidelijk verschil tussen traditionele BI-software – die alleen achteruitkijkt – en innovatieve softwareprogramma’s die ook analytische en statistische mogelijkheden bieden waarmee betrouwbare prognoses kunnen worden gemaakt. Steeds meer bedrijven investeren dan ook in dergelijke analytische programma’s.”

Om flexibeler te worden, zijn organisaties ook op zoek naar programma’s die dit ondersteunen. Scrum en andere ‘agile’ methodieken zijn tegenwoordig een hype. Dat komt omdat ze het hoofd bieden aan de tekortkomingen die traditionele systemen hebben, zoals lange implementatiecycli. In een tijdperk waarin zoekmachines vrijwel direct antwoord geven op vragen, wensen zakelijke gebruikers dezelfde gebruikerservaring voor hun bedrijfsgegevens. “We willen direct kunnen inspelen op een vraag zodra deze ontstaat en niet eerst een wijzigingsverzoek opstellen”, aldus Visser.

De bereidheid om approachable analytics aan te passen heeft ook te maken met de kosten die aan traditionele BI-projecten zijn verbonden. “Door mensen zelf data te laten verkennen, nemen de IT-kosten af, terwijl het tegelijkertijd aan de verwachting voldoet van meer inzichten en kortere time to value. Met name wat inzichten betreft, zien we dat zakelijke gebruikers een goed idee hebben van wat ze in hun data willen onderzoeken en ontdekken.”

Een geïntegreerd, analytisch in-memory-platform

Een geïntegreerd in-memory-platform waar de traditionele BI-wereld wordt gecombineerd met voorspellende en beschrijvende analyses – zoals SAS^® Visual Analytics^TM en SAS^® Visual Statistics^TM – voorziet in de behoeften van alle systeemgebruikers. Dit zorgt voor meer zelfstandigheid en een solide data governance tussen de verschillende lagen.

De onderste laag van dergelijke geïntegreerde platforms is de traditionele BI-laag. “Veel gebruikers, zowel binnen als buiten de organisatie, kunnen informatie verwerken over wat er in het verleden is gebeurd. Voorbeelden zijn dashboards met KPI’s en grafieken die kunnen worden geraadpleegd via de cloud en mobiele apparaten, maar ook interactief in Microsoft Office-productiviteitstools zoals Excel en PowerPoint”, aldus Visser.

In de tweede laag kunnen mensen de informatie onttrekken die voor hen het meest van belang is en de grafieken en dashboards op maat aanpassen. Dankzij deze self-service laag kunnen zakelijke gebruikers sneller reageren op verzoeken van hun interne of externe klanten.

De derde laag – de ‘data-discovery-laag’ – stelt bedrijfsanalisten in staat om nieuwe verbanden te vinden in de dataset van de organisatie. Data discovery technieken helpt om tot nieuwe inzichten te komen. Echt goede methoden daarvoor zijn Sankey-diagrammen of beslissingsbomen.

Voor echte datawetenschappers is er de bovenste laag, waar ze analytische modellen kunnen maken met onder andere clusteringtechnieken. Nieuw geïdentificeerde clusters kunnen op hun beurt weer worden hergebruikt in de traditionele rapportageomgeving.

Hoe gaat u aan de slag met approachable analytics?

Organisaties beginnen niet met approachable analytics vanuit het idee om hun BI-software te vervangen. Approachable analytics verlangt een mentale en culturele omslag binnen het bedrijf. Daarom is het raadzaam om eerst op een innovatieve afdeling van de organisatie te beginnen. Zorg eerst voor wat quick wins voordat het project naar de hele organisatie wordt opgeschaald. Daar komt nog bij dat een divisie die zich op innovatie toelegt, meer openstaat staat en ontvankelijk is voor een out-of-the-box manier van denken. “We zien dat onze geïntegreerde analytische platforms vaak worden gebruikt om de bestaande dataset uit te breiden met nieuwe, open data, zoals weersverwachtingen of gesprekken op sociale media. Dit wordt gedaan om de data sneller te kunnen toepassen op de marktvraag, de prestaties te verbeteren of nieuwe bedrijfsmodellen te ontwikkelen. Zo gebruikt een incassobureau onze geïntegreerde in-memory-oplossing om externe gegevens – zoals van het Kadaster – aan hun bestaande dataset toe te voegen. Ze bepalen hun werkwijze door een vrij betrouwbare inschatting te maken van de financiële middelen van de wanbetalers en die te combineren met analyses van hun gedrag in het verleden. In sommige gevallen kan een telefoontje voldoende zijn om mensen ertoe te bewegen hun openstaande rekeningen te betalen, terwijl in andere gevallen de enige oplossing is om de deurwaarder op hen af te sturen”, legt Visser uit.

Het is ook belangrijk om approachable analytics te verankeren binnen de organisatie. De aanstelling van een chief data officer kan vaak helpen, evenals het opzetten van een innovatieafdeling. Datagestuurde organisaties die deze stappen hebben gezet, boeken over het algemeen meer succes. Door van meet af aan meer te denken over de waarde van analytics, kunnen data op een efficiëntere manier worden gebruikt.

Daarnaast onderschatten veel mensen de voordelen van visualisatie en dataonderzoek. “Excel-sheets voelen heel vertrouwd en zijn heel handig voor het vastleggen van gegevens, maar datavisualisatie laat echt de kracht van data zien. In die zin kan een datavisualisatie workshop van een paar uur een echte eyeopener zijn. Op het SAS Forum 2016 is er volop gelegenheid om te ontdekken wat een goede informatiestrategie voor de organisatie kan doen. Daarnaast is het de ideale plek om te netwerken met  vakgenoten, en ervaringen uit te wisselen en te leren van andere sectoren en bedrijven die met succes een laagdrempelige analytics strategie hebben ingevoerd”, besluit Visser.

Share this article with your network:

Read more about ”Boost your Analytical Experience”