Het is belangrijk om te vermelden dat dit een moderne definitie is van BI en dat BI niet altijd een even populair woord is geweest. Traditionele Business Intelligence, met hoofdletters en al, werd voor het eerst gebruikt in de jaren ‘60 om een systeem te beschrijven voor het delen van informatie tussen organisaties. Het ontwikkelde zich in de jaren '80 verder, naast computermodellen voor besluitvorming en het omzetten van gegevens in inzichten. Pas daarna werd het een specifiek aanbod van BI-teams met op IT gerichte serviceoplossingen. Moderne BI-oplossingen richten zich op flexibele selfservice-analyse, beheerde data op betrouwbare platforms, geautoriseerde zakelijke gebruikers en snelle manieren voor het verkrijgen van inzicht. Dit artikel dient als een inleiding in BI en is slechts het topje van de ijsberg. Aanvullende bronnen:
- 6 mythen over de overgang van traditionele naar moderne BI
- De top 10 business intelligence-trends van dit jaar
- Boeken over business intelligence
- Een lijst met echte voorbeelden van business intelligence in de praktijk
- Waarom je een BI-platform nodig hebt en hoe je er een kiest
- Hoe je een succesvolle business intelligence-strategie ontwikkelt
- Wat je moet weten over BI-dashboards
Voorbeelden van business intelligence
De Explain Data-functie van Tableau identificeert snel mogelijke verklaringen voor uitschieters en trends in data.
Business intelligence is niet zozeer een specifiek “ding”. Het is meer een overkoepelende term voor de processen en methodes, waarmee data uit bedrijfsvoering of -activiteiten wordt verzameld, opgeslagen en geanalyseerd, zodat prestaties verbeterd kunnen worden. Samen geven ze een overzichtelijk beeld van een bedrijf, waardoor betere, toepasbare beslissingen genomen kunnen worden. In de afgelopen jaren zijn steeds meer processen en activiteiten voor prestatieverbetering onder het kopje ' business intelligence' geschoven. Onder die processen vallen:
- Datamining: Het gebruik van databases, statistieken en Machine Learning om trends te ontdekken in grote datasets.
- Rapportage: Het delen van data-analyse met belanghebbenden, zodat zij conclusies kunnen trekken en beslissingen kunnen nemen.
- Maatstaven voor prestaties en benchmarking: Het vergelijken van huidige prestatiedata met historische gegevens om te volgen hoe er gepresteerd wordt ten opzichte van de doelstellingen. Meestal worden hiervoor op maat gemaakte dashboards gebruikt.
- Beschrijvende analyse: Het gebruik van inleidende data-analyse om uit te zoeken wat er gebeurd is.
- Query's uitvoeren: Specifieke vragen stellen aan de data, waarbij BI de antwoorden uit de datasets haalt.
- Statistische analyse: De resultaten van beschrijvende analyse verder verkennen met behulp van statistieken, zoals hoe en waarom deze trend zich heeft voorgedaan.
- Datavisualisatie: Data-analyse omzetten naar visuele representaties, zoals diagrammen, grafieken en histogrammen. Zo is de data gemakkelijker tot je te nemen.
- Visuele analyse: Dataverkenning door middel van visuele storytelling, om gaandeweg inzichten te communiceren en in de flow van de analyse te blijven.
- Datavoorbereiding: Samenvoegen van meerdere databronnen, identificeren van dimensies en maten, en ze voorbereiden op data-analyse.
Waarom is business intelligence belangrijk?
Goede BI helpt bedrijven en organisaties om in hun data antwoorden op vragen te vinden.
Business intelligence kan bedrijven helpen betere besluiten te nemen door actuele en historische data te laten zien binnen de context van hun bedrijf. Analisten kunnen BI inzetten om een referentiekader te geven voor prestaties en concurrentie. Zo loopt de organisatie beter en efficiënter. Analisten kunnen ook gemakkelijker trends in de markt ontdekken om de verkoop of winst te verhogen. Als het effectief wordt ingezet, kan de juiste data overal bij helpen, van compliance tot het aannemen van personeel. Een aantal manieren waarop business intelligence bedrijven helpt om slimmere, datagestuurde beslissingen te nemen:
- Manieren identificeren om winst te vergroten
- Klantgedrag analyseren
- Data vergelijken met concurrenten
- Prestaties volgen
- Werkzaamheden optimaliseren
- Successen voorspellen
- Trends in de markt vinden
- Problemen ontdekken
Hoe business intelligence werkt
Bedrijven en organisaties hebben vragen en doelstellingen. Om die vragen te beantwoorden en hun prestaties te vergelijken met de doelstellingen, verzamelen ze de nodige data, analyseren die en bepalen welke actie moet worden ondernomen om hun doelen te bereiken.
Op technisch vlak wordt ongestructureerde data verzameld uit de activiteit van het bedrijf. De data wordt verwerkt en vervolgens opgeslagen in datawarehouses. Zodra het is opgeslagen, hebben gebruikers toegang tot de data en kan het analyseproces beginnen om antwoorden op bedrijfsvragen te vinden.
Hoe BI, data-analyse en bedrijfsanalyse samenwerken
Data-analyse en bedrijfsanalyse vallen onder business intelligence, maar ze zijn slechts onderdelen van het hele proces. Met BI kunnen gebruikers conclusies trekken uit data-analyse. Datawetenschappers duiken met geavanceerde statistieken en voorspellende analyse in de details, om patronen te ontdekken en toekomstige patronen te voorspellen. Data-analisten vragen: “Waarom is dit gebeurd en wat kunnen de gevolgen zijn?” Business intelligence maakt gebruik van die modellen en algoritmes en splitst de resultaten op in delen, zodat actie ondernomen kan worden. Volgens de IT-woordenlijst van Gartner “omvat business intelligence datamining, voorspellende analyse, toegepaste analyse en statistieken”. Samengevat is bedrijfsanalyse voor organisaties een onderdeel van hun bredere business intelligence-strategie. BI is ontwikkeld om specifieke vragen te beantwoorden en hapklare analyse te leveren voor besluitvorming en planning. Maar bedrijven kunnen de analyseprocessen ook gebruiken om vervolgvragen en iteratie te blijven verbeteren. Bedrijfsanalyse zou geen lineair proces moeten zijn, omdat het antwoord op een vraag vaak leidt tot nieuwe vragen en iteratie. Zie het proces daarom meer als een cyclus van datatoegang, -detectie, -verkenning en uitwisseling. Dit wordt de analysecyclus genoemd, een moderne term die uitlegt hoe bedrijven analytics gebruiken om op veranderende vragen en verwachtingen in te spelen.
Het verschil tussen traditionele en moderne BI
Moderne BI legt de nadruk op selfservice-analyse en het snel verkrijgen van inzichten.
In het verleden waren business intelligence-tools gebaseerd op een traditioneel business intelligence-model. Dit was een top-downbenadering, waarbij business intelligence werd aangevoerd door de IT-organisatie en de meeste, zo niet alle, analytische vragen beantwoord werden door middel van statische rapporten. Dat betekende dat als iemand een vervolgvraag had over het ontvangen rapport, die vraag achteraan in de wachtrij terechtkwam en het hele proces weer van voren af aan moest worden begonnen. Dat leidde tot langzame, frustrerende rapportagecycli. Actuele data kon niet ingezet worden voor besluitvorming. Traditionele business intelligence wordt nog steeds veel gebruikt voor periodieke rapportage en het beantwoorden van statische vragen. Moderne business intelligence, daarentegen, is interactief en toegankelijk. Hoewel IT-afdelingen nog steeds een belangrijke rol spelen in het beheren van datatoegang, kunnen gebruikers op verschillende niveaus snel dashboards bewerken en rapporten maken. Met de juiste software kunnen gebruikers zelf data visualiseren en hun eigen vragen beantwoorden.
Hoe grote sectoren business intelligence gebruiken
Voorbeeld van een dashboard met economische indicatoren, die de drijvende krachten op de lange termijn weergeven van de economie van de V.S.
Verschillende branches hebben BI al ingevoerd voordat het een trend werd, waaronder de gezondheidszorg, informatietechnologie en het onderwijs. Alle organisaties kunnen data gebruiken om werkzaamheden aan te passen. Financieel dienstverlener Charles Schwab gebruikte business intelligence voor een begrijpelijk overzicht van al hun Amerikaanse filialen, om de prestatiemaatstaven te begrijpen en kansen te identificeren. Doordat Schwab toegang had tot een centraal business intelligence-platform, kon hij alle filiaalgegevens in één view samenbrengen. Nu kunnen filiaalmanagers klanten identificeren die veranderde investeringsbehoeften hebben. En de directie kan bijhouden of een regio boven of onder het gemiddelde presteert en verder klikken om te zien welke filialen verantwoordelijk zijn voor de prestaties van die regio. Dat leidt tot meer optimaliseringskansen en een betere klantenservice.
Business intelligence-programma's en -platforms
Veel selfservice-hulpmiddelen en -platforms voor business intelligence stroomlijnen het analyseproces. Daardoor kunnen mensen hun data eenvoudiger zien en begrijpen, zonder dat ze technische kennis nodig hebben om in de data te duiken. Er zijn allerlei BI-platforms beschikbaar voor ad hoc-rapportage, datavisualisatie en het creëren van op maat gemaakte dashboards voor gebruikers op verschillende niveaus. We hebben onze adviezen voor de evaluatie van moderne BI-platforms op een rijtje gezet, zodat je het juiste platform voor je organisatie kunt kiezen. Een van de gebruikelijke manieren om business intelligence te presenteren is door middel van datavisualisatie.
Voordelen van visuele analyse en datavisualisatie
Met visuele analyse blijf je in de flow van data-analyse.
Datavisualisatie is een gebruikelijke manier om business intelligence te presenteren. Mensen zijn visueel ingesteld en pikken snel patronen of kleurafwijkingen op. Datavisualisatie toont data op een meer toegankelijke en begrijpelijke manier. Visualisaties die zijn samengebracht in een dashboard kunnen snel een verhaal vertellen en trends of patronen aan het licht brengen, die met handmatige analyse van de ongestructureerde data misschien niet zo gemakkelijk te vinden zouden zijn. Deze toegankelijkheid maakt het ook mogelijk om meer gesprekken te voeren over de data, wat tot een bredere impact leidt in het bedrijf.
Selfservice-business intelligence (SSBI) voor je bedrijf gebruiken
Tegenwoordig maken steeds meer organisaties gebruik van een modern business intelligence-model, dat gekenmerkt wordt door een selfservice databenadering . IT beheert de data (veiligheid, nauwkeurigheid en toegang) en staat gebruikers toe rechtstreeks met hun data te werken. Moderne analyseplatforms zoals Tableau helpen organisaties alle stappen van de analysecyclus te doorlopen: datavoorbereiding in Tableau Prep, analyse en bevindingen in Tableau Desktop, en delen en beheer in Tableau Server of Tableau Cloud. Dat betekent dat IT de toegang tot de data beheert, terwijl meer mensen hun data visueel verkennen en hun inzichten delen.
De toekomstige rol van business intelligence
Business intelligence is steeds in ontwikkeling en volgt de technologie en behoeften van bedrijven. Daarom identificeren we ieder jaar de nieuwste trends en informeren we gebruikers over nieuwe ontwikkelingen. Houd er rekening mee dat kunstmatige intelligentie (AI) en Machine Learning blijven groeien en dat bedrijven de inzichten uit AI kunnen integreren in een uitgebreidere BI-strategie. Doordat bedrijven steeds datagerichter werken, nemen de initiatieven om data te delen en samen te werken toe. Datavisualisatie wordt nog essentiëler voor de samenwerking tussen teams en afdelingen. Dit artikel is slechts een inleiding in de wereld van business intelligence. BI biedt de mogelijkheid om verkoopcijfers bijna in realtime te volgen, stelt gebruikers in staat om inzichten te verkrijgen in klantgedrag, winst te voorspellen en nog veel meer. Verschillende branches zoals detailhandel, verzekeringen en de olie-industrie maken al gebruik van BI en er komen er ieder jaar meer bij. BI-platforms worden aangepast aan de nieuwste technologie en aan innovaties van hun gebruikers. Blijf op de hoogte van alle trends en veranderingen in business intelligence met onze top 10 BI-trends van dit moment.