De 4 belangrijkste analyses op weg naar een data gedreven bedrijfsvoering

Het is geen verrassing dat recente gebeurtenissen veel bedrijven hebben gedwongen hun langetermijnstrategieën te wijzigen en zich snel in de wereld van digitalisering, automatisering en kunstmatige intelligentie te begeven. Dit is een goed moment om data-analyse te gebruiken, niet alleen om het verleden te begrijpen, maar juist ook om op de toekomst te anticiperen.

Een volwassenheidsmodel voor analyse is een eenvoudige manier om je vaardigheden op het gebied van gegevensanalyse te evalueren. Gartner biedt een eenvoudig, bekend model dat vier soorten data-analyse definieert: beschrijvende en diagnostische analyses bieden inzicht achteraf, terwijl voorspellende en prescriptieve analyses vooruitziendheid mogelijk maken.

1. Beschrijvende analyses

Beschrijvende analyses verwerken historische gegevens en beantwoorden de vraag: "Wat is er gebeurd?". Het is de meest elementaire vorm van data-analyse en bevat samenvattende statistieken en aggregaties.

De KPI's en gegevens op het verkoopdashboard van je bedrijf zijn een goed voorbeeld van het resultaat van beschrijvende analyses en omvatten metingen zoals het aantal verkochte goederen, maandelijkse inkomsten, nettowinst, aantal gesloten deals.

Beschrijvende analyses helpen je te begrijpen hoe je bedrijf momenteel presteert in vergelijking met het verleden. Wat ze echter niet beantwoorden, is waarom je bedrijf een bepaalde richting opgaat of, waarom je onverwachte resultaten in je data hebt geconstateerd, zoals een gestage daling van de omzet in het afgelopen kwartaal.

2. Diagnostische analyses

Diagnostische analyses beantwoorden de vraag: "Waarom is dit gebeurd?". Ze zoeken naar de oorzaak door middel van statistische correlaties, zogenaamde drill-downs en data discovery.

Het bepalen van het "waarom" in diagnostische analyse houdt echter nog steeds in dat wordt onderzocht wat er in het verleden is gebeurd, en geeft geen antwoord op wat er in de toekomst kan gebeuren.

Diagnostische analyses gaan doorgaans verder dan het alleen naar de bestaande gegevens te kijken, en houden rekening met externe factoren zoals veranderingen in mensen, processen of omgeving om causaliteit te bepalen. Refererend aan het eerder genoemde verkoopdashboard: door diagnostische analyses kun je er achter komen dat de omzetdaling van het afgelopen kwartaal is veroorzaakt door het feit dat een sterke concurrent de markt betrad.

3. Voorspellende analyses

Voorspellende analyses identificeren patronen in gegevens voor het beantwoorden van de vraag: "Wat zal er waarschijnlijk hierna gebeuren?".

Geavanceerde analysetechnieken en Machine Learning geven met een zekere mate van accuraatheid inzicht in wat gaat gebeuren. Met dit type analyses ben je doorgaans geïnteresseerd in het vinden van patronen in je gegevens uit meerdere databronnen (bijv. productie-, financiële, CRM- of HR-systemen) om zoveel mogelijk factoren vast te leggen die gegevensanalyse kunnen beïnvloeden. Het doel hiervan is niet alleen om het verleden te begrijpen, maar ook om te anticiperen op de toekomst.

Door een algoritme te trainen op historische data kan een model met zekere waarschijnlijkheid voorspellen wat er in de toekomst gaat gebeuren. In ons verkoopvoorbeeld zou een model dat de maandelijkse verkoop nauwkeurig voorspelt, je helpen de potentiële impact te begrijpen die de nieuwe concurrent op je bedrijf zal hebben.

Voorspellende analyses geven je een kijkje in de waarschijnlijke toekomst, maar bieden niet voldoende informatie om die toekomst mogelijk te beïnvloeden

4.Prescriptieve analyses

Prescriptieve analyses beantwoorden de vraag "Wat zouden we nu het beste kunnen doen?". Prescriptieve analyses bieden aanbevolen acties op basis van voorspelde resultaten, zodat je bedrijf met vertrouwen de beste weg voorwaarts kan kiezen.

Door het gebruik van Artificial Intelligence-technieken, zoals Machine Learning, te combineren met gestructureerde en ongestructureerde gegevens en business rules, wordt het complexe model continu getraind en past het zich aan de nieuwe gegevens aan, waardoor het actueel blijft, de nauwkeurigheid verbetert en aanbevelingen in de loop van de tijd worden geoptimaliseerd.

Terug naar het verkoopvoorbeeld: een prescriptieve analysetool kan bepaalde klantsegmenten identificeren die loyaal zijn gebleven aan je merk op basis van een voorspelde maandelijkse omzetstijging. Met deze aanbeveling kun je marketingcampagnes plannen die gericht zijn op deze specifieke klantsegmenten om nieuwe klanten te werven, of om meer te verkopen aan bestaande klanten, en zo te proberen het omzetverlies terug te draaien.

Conclusie

Elke fase in het data analyse traject heeft zijn eigen specifieke waarde. Het grootste voordeel realiseer je door kwalitatief goede informatie uit het verleden te gebruiken om de toekomst van je bedrijf op een positieve manier te beïnvloeden. Maar dit pad naar vooruitziendheid brengt ook een toenemende complexiteit met zich mee.

In de wereld van vandaag moeten bedrijven echter anticiperen op kansen en zich aanpassen aan de veranderende tijden. Het implementeren van voorspellende en/of prescriptieve analyses lijkt misschien ontmoedigend, maar de verkregen inzichten kunnen het voordeel zijn dat je een voorsprong op de concurrentie geeft.

Meer weten?

Wil je meer weten over het creëren van werkelijke impact met data, en over het belang van de juiste infrastructuur en analyses om een echt data-gedreven aanpak te kunnen realiseren ? Download dan de Whitepaper "Het Moderne Data Platform - Toekomstbestendig fundament voor datagedreven besluitvorming"