Laten we bij het begin beginnen. Data analytics is het proces van het verzamelen, analyseren en interpreteren van grote datasets om patronen, trends en onderlinge verbanden te vinden. Het lijkt op detectivewerk, maar in plaats van misdaden op te lossen, onderzoek je bedrijfsmysteries zoals klantverloop, de performance van marketingcampagnes of zelfs knelpunten in productieprocessen.
De hoeveelheden data zijn groter dan ooit, maar het omzetten ervan in bruikbare inzichten is makkelijker gezegd dan gedaan. Uit een wereldwijd onderzoek blijkt dat bijna de helft (41%) van de bedrijfsleiders hun data niet begrijpen omdat deze te complex of moeilijk toegankelijk zijn. Maar om de snelle groei van vandaag bij te blijven, moeten ze meer data analyseren en hebben ze betere oplossingen nodig om dat te doen.
Inhoudsopgave
Wat zijn de voordelen van data analytics?
Wanneer we ons verdiepen in data analytics, wordt het duidelijk dat het belang ervan verder gaat dan cijfers en statistieken. De werkelijke waarde van data analytics ligt in het vermogen om waardevolle inzichten te ontdekken die je organisatie kan gebruiken om bedrijfsdoelen te realiseren.
Laten we eens kijken naar de voordelen van data analytics.
Betere besluitvorming
Stel je voor dat je beslissingen neemt op basis van echte data en feiten: dat is de essentie van datagestuurde besluitvorming (oftewel Data-Driven Decision-Making, DDDM). Het gaat erom dat je slimme beslissingen neemt die aansluiten bij je doelen, waarbij je elk teamlid de mogelijkheid geeft om dagelijks betere besluiten te nemen.
Om dit te realiseren heb je goede datavaardigheden nodig, net als een sterke analytische wendbaarheid en een data-gerichte cultuur. Het kan een uitdaging zijn om je organisatie te transformeren naar een datagestuurde organisatie, maar de combinatie van data en analyses in besluitvormingsprocessen kan een grote positieve impact hebben.
Betere operationele efficiëntie
Met data analytics ontdek je knelpunten en inefficiënties in je bedrijfsvoering. Hierdoor kun je efficiënter werken en processen vereenvoudigen. Ook verlaag je de operationele kosten en beperk je de verspilling van middelen tot een minimum. Dat is het recept voor de verbetering van je hele bedrijfsvoering, zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit.
Betere prognoses en planning
Met data analytics kun je voorspellende inzichten boven tafel krijgen doordat je historische trends en patronen doorgrondt. Met deze informatie kun je anticiperen op veranderingen in de markt en op nieuwe kansen. Bovendien kun je hiermee ook je verkoop en de vraag van klanten voorspellen. Deze vooruitziende blik helpt je bij het nemen van beslissingen en het voorkomen van verstoringen.
Innovatie stimuleren
Data analytics speelt een sleutelrol bij het stimuleren van innovatie. Met name data vormen de basis voor baanbrekende innovaties zoals Artifical Inteligence (AI). Data zijn heel bepalend voor de resultaten van AI. Over het algemeen helpt data analytics om hiaten in de markt te ontdekken, de behoeften van klanten te bepalen en nieuwe kansen te ontdekken.
Een datagestuurde aanpak stimuleert het verkennen van nieuwe ideeën en het ontwikkelen van nieuwe producten, diensten en bedrijfsmodellen. Op die manier draagt het bij aan groei en vooruitgang.
De veiligheid vergroten en risico's minimaliseren
Ook voor risicomanagement is data analytics een betrouwbaar en waardevol hulpmiddel. Door historische data en patronen te onderzoeken, kun je potentiële bedreigingen identificeren en strategieën ontwikkelen om deze te beperken. Dankzij de inzichten uit data analytics, kun je onzekerheden strategisch aanpakken en de verstoring van je bedrijfsvoering tot een minimum beperken.
Concurrentievoordeel behalen
Door de kracht van data analytics te combineren met inzicht in markttrends, superieure klantervaringen, efficiënte bedrijfsvoering en weloverwogen besluitvorming, creëer je een ongeëvenaard concurrentievoordeel. Denk bijvoorbeeld aan voordelen zoals verbeterpunten herkennen, verkooptrends volgen en kansen in de markt ontdekken op basis van inzichten vanuit je eigen organisatie en de bredere sector.
Welke tools en technologie ondersteunen data analytics?
Er zijn diverse tools en technologieën waarmee ruwe data worden omgezet in zinvolle inzichten. Maar om te beginnen moet je de betekenis kennen van de belangrijkste datatermen.
Datavisualisatie, cloudcomputing, natuurlijke-taalverwerking (oftewel Natural Language Processing, NLP), machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (KI) dragen allemaal bij aan de infrastructuur, tools en kaders die nodig zijn voor data analyses. Laten we ze één voor één nader bekijken.
Data visualisatie
Datavisualisatie is een visuele weergave van informatie, waarbij data op een voor iedereen begrijpelijke manier worden gepresenteerd. Stel je voor dat je een set complexe data omzet in eenvoudig te begrijpen afbeeldingen. Dat is data visualisatie: informatie presenteren in grafieken, diagrammen en interactieve dashboards om gebruikers te helpen patronen en trends te begrijpen. Hierdoor worden complexe concepten eenvoudiger, is dataverkenning mogelijk en kun je inzichten gemakkelijker delen.
Cloudcomputing
Cloudcomputing is de levering van verschillende diensten via internet, of de 'cloud'. Denk bijvoorbeeld aan dataopslag, servers, databases, netwerken en software. Cloudcomputing biedt de schaalbaarheid, flexibiliteit en toegankelijkheid die je nodig hebt voor data analytics. Met cloudcomputing kan je organisatie enorme hoeveelheden data opslaan en verwerken zonder dat je daarvoor je eigen infrastructuur hoeft te beheren.
Natuurlijke-taalverwerking (NLP)
NLP zorgt ervoor dat computers menselijke taal kunnen begrijpen en interpreteren. Dit is nodig om teksten en sentimenten te analyseren en gesproken uitingen samen te vatten. NLP kan ook helpen bij de analyse van ongestructureerde tekstdata, zoals klantbeoordelingen, enquêtes of gesprekken op social media.
Machine learning (ML)
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie en computerwetenschappen die gebruikmaakt van data-algoritmen om de manier van leren van mensen te imiteren en zo de nauwkeurigheid geleidelijk te verbeteren. Stel je een systeem voor dat leert van data en voortdurend zijn prestaties verbetert. Dat is de magie van machine learning. Met ML kun je toekomstige trends en resultaten voorspellen en uitschieters in data identificeren, zoals fouten of zeldzame gebeurtenissen. Daarnaast kan ML computers leren patronen te herkennen, bijvoorbeeld om objecten in afbeeldingen te herkennen of om spraak te begrijpen.
Kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie (KI) gaat verder dan traditionele ML-technieken en maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en cognitieve vaardigheden om menselijke intelligentie te simuleren. AI leert systemen om snel te redeneren, verder te leren en zich aan te passen. Dat biedt uiteraard interessante zakelijke mogelijkheden. Enkele van de populairste toepassingen zijn geautomatiseerde besluitvorming, gepersonaliseerde ervaringen en adaptieve systemen.
Wat zijn de verschillende typen data analytics?
Nu we hebben uitgelegd wat data analytics is, waarom het belangrijk voor je is en welke technologieën er zijn, gaan we de verschillende typen data analytics en bijbehorende toepassingsmogelijkheden bekijken.
Beschrijvende analyse
Organisaties maken vaak gebruik van beschrijvende analyse om inzicht te krijgen in gebeurtenissen uit het verleden door historische data samen te vatten en de vraag te beantwoorden: "Wat is er gebeurd?" Met dit type analyse kunt je trends en veranderingen in de loop van de tijd herkennen en de sterke en zwakke punten van je organisatie uitlichten. Daarnaast kan dit type analyse ook helpen bij complexe vergelijkingen en een basis vormen voor verdere analyse.
Mogelijke toepassingsgebieden:
Gezondheidszorg
- Demografische analyse van patiënten
- Toewijzing van ziekenhuismiddelen
- Analyse van ziekteprevalentie (waar komen ziekten voor)
Human Resources
- Analyse van het personeelsverloop
- Demografische analyse van het personeelsbestand
- Effectiviteit van een wervingskanaal
Sales en marketing
- Analyse van de verkoopresultaten
- Analyse van de performance van marketingcampagnes (vind-ik-leuks, volgers, aantal keren gedeeld, enz.)
- Analyse van klantgedrag
Toeleveringsbeheer
- Prestatieanalyse van leveranciers
- Analyse van voorraadomloopsnelheid
- Controle van de verzend- en leveringstijdlijnen
Beschrijvende analyse kent vele toepassingen, waaronder: verbetering van de klantenservice, analyse van enquêteresultaten, vraagtrends, financiële overzichten, marktonderzoek, betrokkenheid op social media en websiteverkeer.
Voorbeeld: Heb je je ooit afgevraagd hoe streamingdiensten zoals Netflix en Spotify aangeven welke programma's hun klanten zouden moeten kijken of beluisteren? Deze datagestuurde bedrijven verzamelen en analyseren klantdata om inzicht te krijgen in hun kijk- en luistergedrag. Deze informatie wordt vervolgens gebruikt bij verschillende zakelijke beslissingen. Spotify maakt bijvoorbeeld afspeellijsten aan, zoals 'Top 50', op basis van de meest afgespeelde nummers in een bepaalde regio. Netflix analyseert op vergelijkbare wijze de streaminggewoonten van gebruikers om een 'Trending Nu'-lijst met populaire series en films samen te stellen. Daarnaast analyseert Netflix het gedrag van klanten om nieuwe zakelijke kansen te identificeren, marketingcampagnes op te zetten en meer.
Technologie Enkele technologieën die vaak worden gebruikt voor beschrijvende analyses, zijn: Tableau, Google Analytics, Microsoft Excel, Microsoft Power BI, Looker en Qlikview.
Diagnostische analyse
Diagnostische analyse is een vorm van data analytics waarmee je afwijkingen in je data kunt identificeren en hierop kunt reageren. Zo kun je de "Waarom is dit gebeurd?"-vraag beantwoorden. Dit hangt nauw samen met andere typen analyses en wordt doorgaans toegepast na een beschrijvende analyse. Het belangrijkste doel is om de oorzaak van bepaalde gebeurtenissen of trends te bepalen.
Mogelijke toepassingsgebieden:
Financiële sector
- Fraudedetectie
- Afwijkingsdetectie
- Risicoanalyse
Transport en logistiek
- Ongevallenanalyse
- Vertragingsanalyse
- Onderhoudsanalyse
Sales en marketing
- Conversiepercentageanalyse
- Analyse van klantverloop
- Analyse van de prestaties van het salesteam
Human Resources
- Analyse van medewerkersbetrokkenheid
- Analyse van medewerkersenquêtes
- Analyse van veiligheidsincidenten op de werkplek
Voorbeeld: Stel dat een kledingwinkel plotseling een stijging in de verkoop van een bepaalde jurk constateert. Het bedrijf heeft het websiteverkeer, klantbeoordelingen, betrokkenheid op social media en meer onderzocht met diagnostische analyse. Uiteindelijk ontdekte de retailer dat een influencer op social media de jurk op zijn Instagram-pagina had gepromoot en de retailer had getagd, waardoor de verkoop steeg.
Technologie Veelgebruikte technologieën voor diagnostische analyses zijn onder andere Tableau, Microsoft Power BI, QlikView en Looker.
Voorspellende analyse
Voorspellende analyse kan je helpen bij het beantwoorden van de vraag: "Wat zal er waarschijnlijk gebeuren?" Er wordt gebruikgemaakt van historische data en statistische modellen om toekomstige risico's, kansen en uitkomsten te voorspellen. Door toekomstgerichte inzichten te bieden, kunnen voorspellende analyses je helpen bij het ontwikkelen van op data gebaseerde strategieën en het nemen van impactvolle zakelijke beslissingen voor de nabije en verre toekomst.
Mogelijke toepassingsgebieden:
Klantervaring
- Gepersonaliseerde aanbevelingen
- Klantensegmentatie en targeting
- Analyse van klantfeedback
Productie en onderhoud
- Voorspellend apparatuuronderhoud
- Voorspelling van de vraag
- Voorspelling van de resterende nuttige levensduur van assets
Gezondheidszorg
- Vroege ziektevoorspelling
- Inschatting van zorgvraag en bedcapaciteit
- Anticiperen op de behoeften aan personeel en middelen
Energie en duurzaamheid
- Voorspelling van de vraag
- Prijsoptimalisatie
- Netwerkoptimalisatie
Voorbeeld: Laten we het voorbeeld van Spotify er nog eens bijnemen. Deze streamingdienst legt de nadruk op verbetering van de luisterervaring van de gebruiker. Voorspellende analyses maken functies zoals de Discover Weekly Playlist en de Made For You-sectie mogelijk. Met deze functies worden klantdata geanalyseerd om het favoriete genre, de favoriete artiest en andere factoren van een gebruiker te identificeren. Op basis hiervan worden nummers aanbevolen en afspeellijsten samengesteld die de gebruikers waarschijnlijk leuk vinden.
Technologie Enkele populaire technologieën die voor voorspellende analyses worden gebruikt, zijn Python, R, SAS, SPSS, Tableau (zie onderstaande afbeelding), Microsoft Excel en Apache Hadoop.
Beslissingsondersteunende analyse
Beslissingsondersteunende analyse is de meest geavanceerde vorm van data analytics en richt zich op de vraag: "Wat moeten we doen?" Het is een waardevolle tool voor datagestuurde besluitvorming, het voorspellen van toekomstige resultaten en het aanbevelen van acties om het best mogelijke resultaat te behalen. Beslissingsondersteunende analyse kan organisaties helpen bij het bepalen van de beste handelwijze om bedrijfsdoelen te realiseren zoals winstgevendheid, schaalbaarheid en klanttevredenheid.
Mogelijke toepassingsgebieden:
Financiën en bedrijfsvoering:
- Workflowoptimalisatie
- Fraude- en anomaliedetectie (actiegericht)
- Cashflowbeheer
Detailhandel en verkoop
- Strategieën voor het aanvullen van de voorraad
- Prijsoptimalisatie
- Optimalisatie van verkoopgebied
Gezondheidszorg
- Behandelingsaanbevelingen
- Optimalisatie van gezondheidszorgmiddelen
- Optimalisatie van het patiëntenzorgplan
Telecommunicatie
- Netwerkoptimalisatie
- Plannen voor verbetering van de servicekwaliteit
- Dynamische prijsstrategieën
Voorbeeld: Stel dat er een verdachte activiteit plaatsvindt op de bankrekening van een klant. Een algoritme dat gebruikmaakt van beslissingsondersteunende analyse detecteert dit. Als een klant bijvoorbeeld maandelijks gemiddeld €5.000 uitgeeft, maar plotseling meer dan €15.000 afschrijft met een creditcard, analyseert het algoritme de transactiedata. Het algoritme waarschuwt de bank en geeft aanbevelingen voor de te volgen handelwijze. Dit kan betekenen dat de kaart wordt geblokkeerd of geannuleerd om verdere verdachte transacties te voorkomen.
Technologie Enkele veelgebruikte technologieën voor beslissingsondersteunende analyse zijn IBM Decision Optimization, FICO Xpress Optimization, SAS Optimization, Gurobi en DataRobot.
Wat zijn enkele best practices voor data analytics?
Wanneer je de best practices voor data analytics volgt, krijg je nauwkeurige en zinvolle inzichten uit je data. Een gestructureerd proces zorgt ervoor dat de verzamelde en geanalyseerde data van hoge kwaliteit zijn en begrijpelijk voor alle afdelingen. Onderstaand enkele best practices voor data analytics.
Stel duidelijke doelen en bepaal je meetcriteria
Als je succesvol wilt zijn, zijn duidelijke doelen en meetcriteria belangrijk om de voortgang te kunnen bepalen. Als je bijvoorbeeld in sales en marketing werkt, heb je mogelijk te maken met de kosten voor klantenwerving. Een medewerker van de klantenservice kan echter prioriteit geven aan het bijhouden van het klantverloop. Door de juiste meetcriteria te gebruiken, kun jij je concentreren op wat het belangrijkst is: je team en je klanten.
Kies de juiste tools en technologieën
Selecteer analysetools die aansluiten bij je behoeften en maak gebruik van de nieuwste technologieën. Door bijvoorbeeld AI en data visualisatietools in te zetten, verbeter je je analysemogelijkheden, krijg je diepgaandere inzichten en kun je bevindingen effectiever communiceren.
Zorg voor datakwaliteit en -governance
Het implementeren van datagovernance zorgt voor goed beheer van en controle over de data-assets van je organisatie. Het gaat hierbij om het opstellen van regels, beleid en procedures om de kwaliteit van de data, naleving, toegang en verantwoording te waarborgen. Op die manier kan je organisatie data met vertrouwen gebruiken, zonder concessies te doen aan de integriteit en veiligheid ervan.
Bescherm de privacy van je data
Behoud van het vertrouwen van de klant is essentieel. Je organisatie moet zich bij de verwerking van data altijd houden aan de relevante wetten en industrienormen. Implementatie van beveiligingsmaatregelen zoals toegangsbeheer en versleuteling, is de beste manier om data te beveiligen tegen ongeautoriseerde toegang of inbreuken. Daarnaast moeten passende protocollen voor databeveiliging, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), worden gevolgd.
Blijf leren en aanpassen
Op de hoogte blijven van nieuwe technieken en strategieën is een voortdurend proces van leren en aanpassen. In de loop van de tijd zal de opkomst van nieuwe technologieën de manier veranderen waarop je data verzamelt, analyseert en er inzichten uithaalt, waardoor je uiteindelijk betere processen en resultaten krijgt.
Hoe ziet de toekomst van data analytics eruit?
Datagestuurde organisaties hebben drie keer zo veel kans op grote verbeteringen in de besluitvorming. Ze beseffen ook dat data minder waarde heeft als die alleen beschikbaar is voor een selecte groep mensen. Door te investeren in training en datageletterdheid te stimuleren, zetten bedrijfsleiders zich in om de verschillen in vaardigheidsniveaus te verkleinen en iedereen toegang te geven tot data-inzichten. Dit is essentieel om een toekomst te creëren waarin datageletterdheid vanzelfsprekend is, zodat je geen data-analist of -wetenschapper hoeft te zijn om data effectief te kunnen gebruiken.
Dankzij de nieuwste technologische ontwikkelingen kunnen mensen zonder data-expertise hun data eenvoudig analyseren en begrijpen. Generatieve AI heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop gebruikers van alle niveaus met data omgaan.
Ook oplossingen zoals Tableau AI worden hiermee aangestuurd. Het proces van het verkrijgen van inzichten en de interactie met data wordt hierdoor vereenvoudigd, waardoor gebruikers snel nieuwe informatie kunnen ontdekken en bruikbare inzichten kunnen genereren. Met deze technologie krijgen gebruikers nu binnen enkele seconden antwoord op vragen waar ze eerder misschien niet eens aan hadden gedacht.
Met AI en ML kan je organisatie ook zijn aanpak van voorspellend onderhoud revolutioneren. In plaats van te vertrouwen op geplande controles, krijg je dankzij op data gebaseerde inzichten een uitgebreider beeld van afzonderlijke machines en complete netwerken van assets. Daar kun je vervolgens je aanbevelingen voor het onderhoud op baseren.
De opkomst van low-code en no-code analysetools wijst ook op een verschuiving naar een datagestuurde cultuur binnen organisaties. Met dit soort tools kan je bedrijf profiteren van de voordelen van data analytics zonder dat je uitgebreide programmeerkennis nodig hebt. Ze maken toegang tot inzichten nog eenvoudiger.
Er valt nog veel terrein te verkennen op het gebied van data. Deze woordenlijst met datagerelateerde termen geven je aanvullend inzicht waarmee je de kracht van data en analyses nog beter begrijpt.
Veelgestelde vragen over data analytics
Wat zijn enkele technieken voor geavanceerde data analytics?
Geavanceerde technieken zijn bijvoorbeeld machine learning, voorspellende modellering en statistische analyse. Deze methoden gaan verder dan eenvoudige rapportage: ze voorspellen toekomstige trends en ontdekken complexe patronen in grote datasets.
Hoe wordt big data gebruikt in data analytics?
Big data zijn heel grote en complexe datasets die niet door traditionele software kunnen worden verwerkt. Data analytics maakt gebruik van gespecialiseerde tools en technieken om deze data te verwerken en verborgen patronen, trends en onderlinge samenhang te ontdekken. Hiermee krijg je diepgaandere inzichten die je om kunt zetten in een concurrentievoordeel.
Hoe verandert AI het vakgebied van data analytics?
AI transformeert data analytics door automatisering van tijdrovende taken zoals het opschonen en voorbereiden van data. AI verbetert daarnaast de voorspellende modellen en maakt inzichten toegankelijker voor niet-deskundigen via zoekopdrachten in natuurlijke taal en geautomatiseerde inzichten.
Wat zijn de grootste uitdagingen voor data analytics?
Een van de grootste uitdagingen is de kwaliteit van data. Onjuiste, onvolledige of inconsistente data kunnen namelijk leiden tot onjuiste inzichten. Andere veelvoorkomende obstakels zijn onder meer een tekort aan gekwalificeerd personeel, de moeizame integratie van data uit meerdere bronnen en zorgen over de privacy en beveiliging van data.
Welke programmeertalen worden vaak gebruikt voor data analytics?
De meest gebruikte programmeertalen zijn Python en R, omdat deze talen een groot aantal bibliotheken bieden voor datamanipulatie, -analyse en -visualisatie. SQL is ook essentieel voor het opvragen en beheren van data in databases.
Wat is het verschil tussen een data-analist en een datawetenschapper?
Een data-analist werkt doorgaans met gestructureerde data om rapporten te genereren en dashboards te maken die de bedrijfsprestaties uit het verleden verklaren. Een datawetenschapper werkt met grotere, complexere datasets om voorspellende modellen te bouwen en gebruikt machine learning om toekomstige trends te voorspellen.