5 manieren om met analyse meer bedrijfswaarde te creëren

Opmerking van redacteur: Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd in Forbes.

Voor veel bedrijven is het een uitdaging om analyse op te schalen naar alle medewerkers en/of om de volledige potentie van hun analyse-investeringen te benutten. De exponentiële hoeveelheid data die ze genereren, maakt het bovendien nog complexer om medewerkers van data te voorzien die ze in hun functie kunnen gebruiken.

Organisaties investeren miljarden om meer datagedreven te worden, maar slechts 8% schaalt analyse op de juiste manier en gebruikt zijn data optimaal, volgens McKinsey. 

Als data effectief kan worden ingezet, levert dat vele kansen op voor probleemoplossing en om het bedrijf te laten floreren. Om data goed te gebruiken en analyseren, hebben medewerkers toegang nodig tot de juiste data voor hun taak en de technologie en hulpbronnen die hen ondersteunen bij het vinden en begrijpen van relevante inzichten. Als in deze essentiële elementen wordt voorzien, zijn mensen beter uitgerust om interessante data- en analysegebruikscases aan te pakken (en zo waarde te creëren voor hun klanten en belanghebbenden) met visualisaties, rapporten en dashboards die specifieke bedrijfsproblemen helpen oplossen en directe vragen helpen beantwoorden.

Als je klein begint en direct waarde creëert met data- en analysegebruikscases, zullen meer mensen en teams gestimuleerd worden om assets toe te passen en verder te ontwikkelen om in hun eigen behoeften te voorzien. Dit resulteert in een datacultuur: medewerkers die het gebruik van data waarderen, toepassen en promoten om positieve resultaten te boeken, waaronder meer dataverkenning en nieuwsgierigheid naar data, betere samenwerking en de mogelijkheid om silo's af te breken, hogere verwachtingen van datagerelateerde activiteiten, evenveel belang hechten aan vertrouwen en verantwoordelijkheid, en toewijding om waarde uit data te halen.

In bedrijven die toonaangevend zijn op het gebied van data overal ter wereld, geeft gemiddeld 73,5% van de respondenten aan dat hun besluitvorming altijd datagestuurd is, ten opzichte van slechts 5,7% in databewuste organisaties. 

Als bedrijven een datacultuur bouwen of versterken door middel van investeringen in technologie, ondersteunen ze datavaardigheden en ontwikkelen ze een infrastructuur die op grote schaal besluitvorming op basis van data mogelijk maakt. Bovendien draagt een datacultuur bij aan verbeterde gedragingen en opvattingen binnen de hele organisatie. Lees dit artikel van Forbes over datagestuurde besluitvorming om meer te weten te komen over de integratie van data in allerlei bedrijfsworkflows.

Waarom het belangrijk is dat iedereen met data werkt 

In een organisatie zou iedereen data moeten gebruiken in het besluitvormingsproces. Als je successen en slagingspatronen deelt met je medewerkers, verdiep en vergroot je de betrokkenheid binnen het bedrijf. Intuïtieve selfservice-analyse biedt zakelijke gebruikers zonder analyseopleiding de mogelijkheid om data op een relevante manier te gebruiken voor hun werk. Dat houdt in dat meer mensen data kunnen gebruiken voor het onderbouwen en nemen van hun besluiten, wat bijdraagt aan het schalen van analyse en datagestuurde besluitvorming in het bedrijf. 

Hoe je direct waarde genereert met analyse

Hier lees je hoe je direct waarde en betrokkenheid genereert voor de belangrijkste gebruikscases, wat uiteindelijk bijdraagt aan de levensvatbaarheid van je bedrijf op de lange termijn, evenals verhalen van bedrijven die deze methoden met succes hebben toegepast.

Ga naar Tableau Exchange om in enkele minuten aan de slag te kunnen met analyse, ongeacht je voorkennis. Je vindt hier dashboarduitbreidingen, connectors en versnellers waarmee je snel gebruikscases en visualisaties kunt maken voor verschillende branches, afdelingen en toepassingen. 

1. Maak selfservice-analyse mogelijk. Dit geeft je medewerkers de tools en het vermogen om hun eigen vragen te beantwoorden en sneller inzichten te verkrijgen. Ze kunnen samenwerken om aangepaste meetwaarden en dimensies overeen te komen die de doelstellingen van het team ondersteunen.

DTDC, een distributie-en logistiekbedrijf in India, gebruikte Tableau om data op een kaart uit te zetten om meer inzicht te krijgen in de vertraging van bezorgingen. Ze splitsten de informatie uit per locatie, product en andere serviceparameters. Deze data maakte het voor het bedrijf mogelijk om in slechts negen maanden de doelstelling te bereiken om even winstgevend te zijn als voor COVID.

Daarnaast gaf DTDC voor meer teams gedetailleerd inzicht in bezorgingen, die eerder alleen door het operationele team werden gemonitord. Door deze informatie beschikbaar te maken voor alle senior managers, konden meer mensen strategische beslissingen volgen en maken voor betere serviceprestaties. 

Nu kan het senior management dagelijks trends bekijken en daar actiegerichte inzichten uit halen, zodat teams nieuwe winstmogelijkheden kunnen vinden en er uitzonderlijk goede klantenservice kan worden geboden aan bestaande klanten.

2. Formuleer specifieke doelstellingen en de bijbehorende KPI's, zodat teams hun succes kunnen meten. Aan de hand van duidelijk geformuleerde doelen kunnen teams snel doelgerichte datasets maken, zoals interactieve visualisaties, om belangrijke bedrijfsprocessen te monitoren en belangrijke beslissingsmomenten voor hun bedrijfsonderdeel aan te pakken.

Emami, een toonaangevend bedrijf voor persoonlijke verzorging en gezondheidszorg in India, creëerde op maat gemaakte visualisaties om financiële en operationele meetwaarden te volgen. Het bedrijf kan bijvoorbeeld in een oogopslag alle inkooporders zien en meer details weergeven om de orders te onderzoeken die al te lang openstaan. Het team van Emami gebruikte Tableau ook om een heatmap te maken voor de prestaties van de merken van het bedrijf, een doelgerichte data-asset die gebruikers inzicht geeft in welke van hun merken de meeste groei genereren. Aan de hand hiervan kan het bedrijf datagestuurde aanbevelingen doen aan detailhandelaars.

3. Democratiseer geavanceerde analyse met intuïtieve AI. Voorspellende analyse kan medewerkers helpen betere beslissingen te nemen voor nu en later. Als het gebruik van datawetenschapsmogelijkheden laagdrempelig wordt gemaakt, kunnen meer medewerkers complexe analysevraagstukken beantwoorden. 

E.ON, een energiegroep met het hoofdkantoor in Duitsland, gebruikt Tableau om de status van sensoren te monitoren op het gebied van gecombineerde klimaat- en elektriciteitssystemen. Het netwerksysteem monitort tienduizenden netwerkcomponenten in een enkele kaart. Deze inzichten liggen aan de basis van de voorspellende onderhoudsstrategie van het bedrijf en zorgen ervoor dat het optimaal presteert. 

Het AI-team van E.ON gebruikte Tableau ook om een eenvoudig te monitoren algoritme te ontwikkelen die de waarde van de sensoren toewijst aan een 'gezondheidsindex'. "Operatoren zitten niet meer in een controleruimte naar 20 beeldschermen te staren. Ze kunnen nu alles in een uniforme virtuele omgeving live monitoren. Collega's buiten de energiecentrale kunnen de turbines ook monitoren door hun iPad erbij te pakken en de gezondheidsindex te bekijken", zegt Alexander Schaaf, een visueleanalysetechnicus. 

4. Ondersteun de ontwikkeling van datageletterdheid of vertrouwen tijdens het werken met data door te investeren in je personeel middels onder andere interne trainingssessies en programma's van externe partijen. Datageletterdheid wordt een steeds belangrijkere vaardigheid voor alle medewerkers, niet alleen voor datawetenschappers en analisten. Daarom is het belangrijk om de analysevaardigheden binnen je organisatie uit te breiden en er een prioriteit van te maken dat alle medewerkers data kunnen verkennen en begrijpen, en ermee kunnen communiceren. (In dit Engelstalige artikel van Forbes vind je nuttige, beproefde tips om de kloof in datavaardigheden te dichten: Een succesvolle weg naar datageletterdheid en analytische volwassenheid voor iedereen.)

Om de datageletterdheid van het personeelsbestand uit te breiden en medewerkers nieuwe vaardigheden te leren, deed Zeotap, een databedrijf dat bedrijven helpt hun klanten te begrijpen en hun gedrag te voorspellen, zijn voordeel met de 90 dagen gratis Tableau-training en geeft het bedrijf nog steeds regelmatig interne sessies. Het analyseteam zoekt naar best practices voor analyse en haalt dagelijks inspiratie uit de Viz van de dag. 

De Tableau-implementatie werd uitgebreid naar sales, de directie, verkoopondersteuning en marketingteams, waardoor meer mensen dieper in sales- en winstinzichten kunnen duiken en meer vertrouwd raken met het werken met data. Zelfs de directie van Zeotap begrijpt beter welke producten en segmenten meer winst opleveren en kan beter onderbouwde beslissingen nemen over strategieën voor crossselling en upselling.

5. Identificeer op elke afdeling materiedeskundigen die snelle feedback kunnen geven en ervoor kunnen zorgen dat data- en analyseteams de nodige zakelijke context hebben om effectieve data-assets te ontwikkelen die iedereen kan gebruiken en waar iedereen verdere analyses mee kan maken.

JPMorgan Chase (JPMC) gebruikt data voor belangrijke strategische besluiten. Het Marketing Operations-team voert analyses uit van het klanttraject als basis voor besluiten over het ontwerp van de website, promotiematerialen en producten zoals de mobiele toepassing van JPMorgan Chase. Ondertussen analyseren financieel managers en filiaalmanagers data om een betere ervaring met bankieren voor klanten te bevorderen. 

Maar dat zijn niet de enige medewerkers van JPMC die domeinexpertise hebben vergaard. Handelaren, bedrijfsanalisten en leden van sales-, risico- en complianceteams hebben ook baat bij de API-functies van Tableau, die voor een naadloze analysebeleving zorgen met bestaande bedrijfstoepassingen.

IT verwijderde belemmeringen voor bedrijfsgroepen om data toegankelijker te maken en selfservice op ondernemingsniveau mogelijk te maken. In 2017 werd door 8 personen aan 1200 nieuwe ontwikkelaars en analisten training gegeven over het platform. Ze brachten zoveel interesse teweeg onder medewerkers, dat er nu bijna 30.000 gebruikers zijn. 

Dankzij Tableau konden analisten van diverse bedrijfsteams de data onderzoeken, waardoor JPMC de tijd voor handmatige rapportage terugbracht van maanden naar weken. Zo zijn er duizenden uren bespaard en is de besluitvorming in het hele bedrijf verbeterd met meer transparantie. 

Begrip van analyserollen en -verantwoordelijkheden met Tableau Blueprint

Ontdek welke rollen medewerkers in een functieoverschrijdend projectteam kunnen spelen om bij te dragen aan effectiever gebruik van data in het bedrijf: IT/BI-deskundigen, Tableau-beheerders, datastewards en content creators. Functieoverschrijdende projectteams dienen zich te richten op onder andere het vaststellen en onderhouden van de analysepraktijken, het beheren van de data van je organisatie in overeenstemming met bedrijfsvereisten en/of regelgevingen en het plannen en implementeren van een BI-platform. Ontdek met Tableau Blueprint welke waarde specifieke rollen kunnen bijdragen. 

De weg vooruit

Overal ter wereld gaan organisaties uit van deze vijf prioriteiten om de betrokkenheid in de organisatie te vergroten en een datacultuur te bevorderen. Zodra teams eraan gewend zijn data voorop te stellen, kunnen bedrijven eenvoudig waarde creëren voor alle belanghebbenden. Het is belangrijk om klein te beginnen en belangrijke overwinningen te claimen, waardoor medewerkers gestimuleerd worden om deel uit te maken van de beweging en interessante gebruikscases op te lossen met hun eigen data en inzichten. 

Hieronder vind je een aantal hulpbronnen waarmee je jouw bedrijf die extra stap kunt laten maken.

Bekijk het draaiboek voor datacultuur voor een gedetailleerde handleiding die je organisatie helpt meer te bereiken door data voorop te stellen.

Start vandaag nog een gratis proefversie van Tableau.

1. IDC-whitepaper, gesponsord door Tableau, Hoe een datacultuur de bedrijfswaarde verbetert in datagestuurde organisaties, doc. ## US47605621, mei 2021.