Laten we bij het begin beginnen. Data analytics is het proces van het verzamelen, analyseren en interpreteren van grote datasets om patronen, trends en correlaties te vinden. Het lijkt op detectivewerk, maar in plaats van misdaden op te lossen, onderzoek je bedrijfsmysteries, zoals klantverloop, de prestaties van marketingcampagnes of zelfs knelpunten in productieprocessen.
Het volume van data is groter dan ooit, maar het omzetten ervan in bruikbare inzichten is makkelijker gezegd dan gedaan. Uit een wereldwijd onderzoek is gebleken 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.
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 organisaties kunnen gebruiken om hun bedrijfsdoelen te bereiken.
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 (DDDM). Het gaat erom dat je slimme beslissingen neemt die aansluiten bij je doelen, zodat elk teamlid de mogelijkheid krijgt om dagelijks betere beslissingen te nemen. Als je dit wilt bereiken, moeten datavaardigheden en analytische flexibiliteit worden bevorderd en een community worden ontwikkeld die zich focust op data. Het kan een uitdaging zijn om een organisatie te transformeren naar een datagestuurde organisatie, maar de combinatie van data en analyses in besluitvormingsprocessen kan een grote impact hebben.
Betere operationele efficiëntie
Met data analytics ontdek je knelpunten en inefficiënties in je bedrijfsvoering. Hierdoor wordt de efficiëntie vergroot en worden workflows vereenvoudigd. Daarnaast worden de operationele kosten verlaagd en de verspilling van middelen tot een minimum beperkt. Het 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 verkrijgen doordat je historische trends en patronen kunt doorgronden. Met deze informatie kun je anticiperen op veranderingen in de markt en op nieuwe kansen. En je kunt hiermee ook verkoop en de vraag van klanten voorspellen. Deze vooruitziende aanpak stuurt je beslissingen en helpt je mogelijke verstoringen te voorkomen.
Innovatie stimuleren
Data analytics speelt een sleutelrol bij het stimuleren van innovatie. Met name data vormen de basis voor baanbrekende innovaties zoals AI. Data hebben ook invloed op 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 detecteren. Een datagestuurde aanpak stimuleert het verkennen van nieuwe ideeën en het creëren van nieuwe producten, services en bedrijfsmodellen, wat uiteindelijk leidt tot groei en vooruitgang.
De veiligheid vergroten en risico's minimaliseren
Als het gaat om 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 die je verkrijgt door data analytics, kun je onzekerheden strategisch aanpakken en de verstoring van je bedrijfsvoering tot een minimum beperken.
Een 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 hiaten 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 laten we eerst enkele termen in verband met data bespreken.
Data visualization, cloudcomputing, natuurlijke-taalverwerking (NLP), machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) bieden allemaal de infrastructuur, tools en kaders die nodig zijn voor alle analyses. Hier volgen wat meer details.
Data visualization
Data visualization 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 gemakkelijk te begrijpen beelden. En dat is data visualization: informatie presenteren in grafieken, diagrammen en interactieve dashboards om gebruikers te helpen patronen en trends te begrijpen. Hierdoor worden complexe concepten eenvoudiger, wordt dataverkenning mogelijk gemaakt en kunnen inzichten gemakkelijker worden gedeeld.
Cloudcomputing
Cloudcomputing is de levering van verschillende services via internet, of de 'cloud', waaronder dataopslag, servers, databases, netwerken en software. Cloudcomputing biedt schaalbaarheid, flexibiliteit en toegankelijkheid voor data analytics Organisaties kunnen enorme hoeveelheden data opslaan en verwerken zonder dat ze daarvoor hun eigen infrastructuur hoeven te beheren.
Computerlinguïstiek
Natuurlijke-taalverwerking (NLP) zorgt ervoor dat computers menselijke taal kunnen begrijpen en interpreteren. Dit is nuttig 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 sociale media.
Machine learning
Machine learning (ML) is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) 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 de prestaties verbetert. Dat is de magie van machine learning. Met machine learning kun je toekomstige trends en resultaten voorspellen en uitschieters in data identificeren, zoals fouten of zeldzame gebeurtenissen. Daarnaast kan machine learning computers leren patronen te herkennen, bijvoorbeeld om objecten in afbeeldingen te herkennen of om spraak te begrijpen.
Kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie (AI) 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. En dit 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 een organisatie uitlichten. Daarnaast kan dit type analyse ook helpen bij complexe vergelijkingen en een basis vormen voor verdere analyse.
Mogelijke toepassingsgevallen:
Gezondheidszorg
- Demografische analyse van patiënten
- Toewijzing van ziekenhuisresources
- Analyse van ziekteprevalentie
Human Resources
- Analyse van het personeelsverloop
- Demografische analyse van het personeelsbestand
- Effectiviteit van het wervingskanaal
Sales en marketing
- Analyse van de verkoopresultaten
- Analyse van de prestaties 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 sociale 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 gedrag en de content die ze afnemen. Deze informatie wordt vervolgens gebruikt om verschillende zakelijke beslissingen te beïnvloeden. 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 vraag beantwoorden: "Waarom is dit gebeurd?" Dit heeft een nauwe samenhang 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 toepassingsgevallen:
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 werknemersbetrokkenheid
- Analyse van werknemersenquêtes
- 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 sociale 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 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 toepassingsgevallen:
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
- Patiëntenbelasting en bedbezettingsprognoses
- Anticiperen op de behoeften aan personeel en resources
Energie en duurzaamheid:
- Voorspelling van de vraag
- Prijsoptimalisatie
- Netwerkoptimalisatie
Voorbeeld: Laten we het voorbeeld van Spotify nog eens bekijken. 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 ze 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.
Prescriptieve analyse
Prescriptieve 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. Prescriptieve analyse kan organisaties helpen bij het bepalen van de beste handelwijze om bedrijfsdoelen te behalen, zoals winstgevendheid, schaalbaarheid en klanttevredenheid.
Mogelijke toepassingsgevallen:
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 gezondheidszorgresources
- Optimalisatie van het patiëntenzorgplan
Telecommunicatie
- Netwerkoptimalisatie
- Plannen voor verbetering van de servicekwaliteit
- Dynamische prijsstrategieën
Voorbeeld: Stel dat er verdachte activiteit plaatsvindt op de financiële rekening van een klant. Een algoritme dat gebruikmaakt van prescriptieve analyse, detecteert dit. Als een klant bijvoorbeeld maandelijks $ 5000 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 prescriptieve 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 door alle afdelingen goed worden begrepen. Hier volgen enkele best practices voor data analytics.
Stel duidelijke doelen en definieer je metrische gegevens
Als je succes wilt behalen, zijn duidelijke doelen en metrische gegevens belangrijk om de voortgang te kunnen meten. Als je bijvoorbeeld in sales en marketing werkt, bewaak je mogelijk de kosten voor klantenwerving (CAC). Een medewerker van de klantenservice kan echter prioriteit geven aan het bijhouden van het klantverloop. Door de juiste metrische gegevens 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 visualization-tools in te zetten, kun je je analysemogelijkheden verbeteren, diepere inzichten verkrijgen en je bevindingen effectiever communiceren.
Zorg voor datakwaliteit en -governance
Door datagovernance te implementeren, zorg je voor een goed beheer van en behoud je de 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. Organisaties kunnen hun data dan met vertrouwen gebruiken, terwijl ook de integriteit en veiligheid ervan gewaarborgd blijven.
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. Passende protocollen voor databeveiliging, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de California Consumer Privacy Act (CCPA) moeten ook worden gevolgd voor naleving en databeveiliging.
Blijf leren en aanpassen
Blijf op de hoogte van nieuwe technieken en strategieën als een voortdurende leer- en aanpassingscyclus. In de loop van de tijd zal de opkomst van nieuwe technologieën de manier veranderen waarop je data verzamelt, analyseert en er inzichten uit haalt, waardoor je uiteindelijk betere processen en resultaten krijgt.
Hoe ziet de toekomst van data analytics eruit?
Datagestuurde organisaties hebben drie keer zo veel kans om grote verbeteringen in de besluitvorming te krijgen. Ze beseffen ook dat data minder waardevol zijn als ze alleen voor een selecte groep mensen toegankelijk zijn. Door te investeren in training en de bevordering van datageletterdheid, zetten bedrijfsleiders zich in om de verschillen in vaardigheidsniveaus te verkleinen en iedereen toegang te geven tot data-inzichten. Dit is essentieel voor het creëren van een toekomst waarin datageletterdheid wijdverspreid is, zodat je geen data-analist of -wetenschapper hoeft te zijn om data effectief te 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, zodat gebruikers snel nieuwe informatie kunnen ontdekken en bruikbare inzichten kunnen genereren. Dankzij deze technologie kunnen gebruikers nu binnen enkele seconden antwoord krijgen op vragen waar ze nog niet aan hebben gedacht.
AI en ML brengen ook nieuwe mogelijkheden voor data analytics. Met behulp van AI-gestuurde analyses kunnen organisaties hun aanpak van voorspellend onderhoud revolutioneren. In plaats van te vertrouwen op geplande controles, kunnen ze dankzij op data gebaseerde inzichten een uitgebreider inzicht krijgen in afzonderlijke machines en complete netwerken van assets. Organisaties kunnen deze inzichten vervolgens gebruiken om aanbevelingen voor het onderhoud te doen.
De opkomst van low-code en no-code analysetools wijst ook op een verschuiving naar een datagestuurde cultuur binnen organisaties. Dankzij deze tools kunnen meer bedrijven profiteren van de voordelen van data analytics zonder dat ze uitgebreide programmeerkennis nodig hebben. Zo krijgen ze beter toegang tot inzichten.
Er valt nog veel te ontdekken als het om data gaat. Ga door met leren door de nuttige woordenlijst met datagerelateerde termen te bekijken om de kracht van data en analyses beter te begrijpen.
Veelgestelde vragen over data analytics
Wat zijn enkele technieken voor geavanceerde data analytics?
Geavanceerde technieken zijn bijvoorbeeld machinelearning, 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 enorme 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 correlaties te ontdekken. Hiermee verkrijgen bedrijven diepere inzichten en 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 ook 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 meestgebruikte 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 machinelearning om toekomstige trends te voorspellen.