All posts in Data analytics / BI

ICT informatiecentrum|

Klantcommunicatie leidt tot het genereren van (klant)data. Wie die data kan interpreteren, heeft hét middel in handen voor de slimme organisatie. Dat geldt voor eigenlijk alle terreinen, van de tijd waarop een pakket wordt geleverd tot de behoefte van de klant aan andere producten en diensten. Het scheelt kosten, levert een beter resultaat en het zorgt voor hogere klanttevredenheid.

Investeren in data

Data zit veelal nog in verschillende systemen, verspreid door de organisatie. Investeren in het optimaliseren van (de kwaliteit en het beheer van) data is daarom absoluut noodzakelijk. Eenduidigheid en goed beheer bepalen de kwaliteit (actualiteit, juistheid en volledigheid) van de data en daarmee de waarde voor de organisatie.

Verantwoordelijkheden

Probleem bij die constatering is dat de verantwoordelijkheid voor (de kwaliteit van) de data vaak niet goed is vastgelegd. Dat geeft voer voor discussie en verstoort het optimalisatieproces.

Goede toepassing van moderne data-analyse technologie ondersteunt de optimalisatie van datakwaliteit. De kracht van de hedendaagse computers en het gebruik van steeds slimmere hulpmiddelen moeten het vermogen en de intelligentie leveren om dat snel en adequaat uit te voeren. Computers leren immers veel sneller en kunnen ingewikkelde analyses veel sneller uitvoeren.

Belangrijkste constatering is echter dat vooral het besef dat het succes van de onderneming is gebaat bij centralisering en optimalisering van de kwaliteit van data bij organisaties groeit.

Bron: Gerard Wijers

ICT informatiecentrum|

Aan informatie geen gebrek. Hoe zorg je er echter voor dat die data ook echt iets oplevert? Renzo Taal, SVP en General Manager van Salesforce in Nederland ziet een aantal ontwikkelingen:

Data moet leiden tot beter inzicht in klant en klantgedrag. In de praktijk is dit echter anders: er zijn zo veel data en communicatiekanalen dat het niet meer te overzien is. Slechts 1 procent van de klantdata wordt geanalyseerd. Dan weet u nog niets.

Het analyseren van grote hoeveelheden data is heel complex. Bovendien is het vaak informatie uit het verleden, dus zonder voorspellende waarde. Dat is echter wat nodig is, plus grotere toegankelijkheid van de (resultaten) van de data-analyses. Slimme analytics bevatten AI en machine learning om de context te bepalen.

Probleem oplossen

Stel u zelf vooraf een aantal vragen: Welk probleem gaan we oplossen met de data-analyse? Welke informatie heb ik waar en wanneer nodig? Wat is relevant voor de klant?

U moet weten waar u heen wilt. Daarom zijn Chief Digital Officers (CDO’s) cruciaal. Zij zetten proactief de nieuwste technologieën in die tegemoetkomen aan de online en offline verwachtingen van klanten en verkoopmedewerkers.

Een goede samenwerking tussen de CEO, CIO en CDO is eveneens cruciaal. Digitale transformatie gaat vooral over hoe u met elkaar en uw klanten omgaat. Die klantreis wordt weer bepaald door de inzet van de juiste technologie en tools. Machine-learning en AI geven u een voorsprong op het gedrag van de klant: u weet wat de klant zoekt, waar hij behoefte aan heeft en langs welk kanaal u hem het best kunt benaderen. Online en offline moeten met elkaar verbonden zijn. Dan is het altijd duidelijk om welke klant het gaat en wat hij zoekt.

Vervolgens is gebruiksgemak voor de klant essentieel. Hoe minder handelingen, hoe groter de kans op (verkoop)succes.

Bron: Renzo Taal

ICT informatiecentrum|

Data zijn cruciaal voor een succesvolle onderneming en daarmee ook data-analyse. Het belang zit niet in de hoeveelheid data, maar in de koppeling van datatypes, de kwaliteit en kwaliteitsbewaking en de uiteindelijke waarde voor de business.

Heterogene data

Veel verschillende data, zowel gestructureerd als ongestructureerd (in groeiende hoeveelheden, dat wordt al snel een data lake) maakt verwerking complex. Voor meer samenhang kunt u ETL (Extract, Transform, Load) inzetten. Nadeel: tijdrovend.

Sneller!

Er is een toenemende vraag naar real-time analytics, zoals in dashboards: dus analysetijd zo kort mogelijk. ETL kan dat niet; een palet van replicatie, datavirtualisatie en datafederatie wel.

Datakwaliteit

Goed analytics zijn geen garantie voor succes. Er is veel onbetrouwbaarheid in databronnen: onjuiste, onvolledige, dubbele en nietszeggende data. De geschatte kosten van datavervuiling bedragen 600 miljard dollar per jaar. Oplossing: collaborative data governance: Iedereen werkt samen aan schone, veilige en accurate data vanuit eigen verantwoordelijkheid en specialisatie. Hulpmiddel hierbij is een datafilter tussen inkomende informatiestromen, organisatie en medewerkers.

Self-service

Er is een verschuiving in het gebruik van analysetools gaande: meer selfservice. Voordeel: geen specifieke kennis nodig, sneller, direct beschikbaar en minder druk op IT.

Artificial Intelligence

Het toepassen van Artificial Intelligence kan gedrag veranderen n.a.v. verzamelde gegevens, gebruiksanalyse en andere observaties. Voordeel: inspelen op verwachte situaties, proactief in plaats van reactief, plus ontdekking van nieuwe dwarsverbanden. Het duurt waarschijnlijk tot ongeveer 2025 voordat AI de beloftes waarmaakt.

De praktijk

Hoewel data analytics nog in de kinderschoenen staat, wordt de technologie in sommige sectoren al volop ingezet:

1. Datalab voor analyses IoT en het stroomlijnen bedrijfsprocessen (Rijkswaterstaat);
2. Predictive analytics in de logistieke sector;
3. Data-analyse voor tijdig ontdekken verzakking op het spoor (ProRail) ;
4. Machine learning voor tijdige vervanging van waterleidingen (Drinkwaterbedrijf Oasen);
5. Big data analytics voor productie en besluitvoering over boringen en exploratie (Olie- en gasindustrie);
6. Analyse van gevaarlijke combinaties van medicijnen (Pharma)

Bron: AG connect

Qlik|

Een kwart van alle Europese bedrijven geeft aan dat zij verhalen vertellen op basis van data, ook wel data-storytelling genoemd. Daarvan gebruikt een op de tien organisaties dit zelfs zeer regelmatig. Dit blijkt uit onderzoek van Qlik, in samenwerking met BARC en Cognizant naar de adoptie van data-storytelling binnen Europese bedrijven.

Van de organisaties die al aan data-storytelling doen, maakt de meerderheid van de respondenten gebruik van presentatiesoftware zoals Prezi of PowerPoint (73%) of van Excel (54%) en aanverwante oplossingen. Deze oplossingen bieden echter beperkte mogelijkheden voor visuele analyses.

Nieuwe kansen met data-storytelling

Aan de respondenten is ook gevraagd welke voordelen zij zien in data-storytelling. Bijna drie kwart (74%) geeft aan de omzet te verhogen door bijvoorbeeld nieuwe diensten en producten te lanceren of nieuwe markten te betreden. 20 procent geeft aan zich makkelijker van de concurrentie te kunnen onderscheiden en 85 procent zegt hiermee resources efficiënter te kunnen alloceren.

Klassieke Business Intelligence

Verder komt uit de onderzoeksresultaten naar voren dat bijna alle organisaties gebruikmaken van klassieke business intelligence. Van de organisaties die data-storytelling-technieken willen implementeren, wil de meerderheid dit op korte termijn doen – binnen twaalf maanden.

ICT informatiecentrum|

De Data Driven Marketing Association (DDMA) commissie Klantdata & Dialoog heeft een kleine 200 marketing professionals in Nederland ondervraagd. Daaruit kwam naar voren dat ongeveer de helft van de bedrijven hun beslissingen onderbouwen met inzichten uit data. Maar dus nog steeds ongeveer de helft niet…

Inzichten uit data

Investeren in data-driven marketing levert wel resultaat op: een hogere klanttevredenheid en groei van de omzet. Verbetering van de klantervaring is bij driekwart van de respondenten de belangrijkste reden om persoonsgegevens in te zetten bij marketingactiviteiten.

Dat gebeurt dan door:

• Doelgroepen te segmenteren (55%)
• Hun kennis van klanten te vergroten (49%)
• Conversie te optimaliseren (40%).

Nu is het nog slechts vijf op de tien datagedreven marketeers die klantgedrag voorspelt op basis van data, maar door de inzet van predictive analytics moet dat snel groeien.

Grootste trends in het marketing vak

• Predictive analytics
• Marketing automation
• Personalisatie
• In-real-time
• Omni-channel marketing

Aandachtspunten

• De grootste uitdaging ligt in de kwaliteit van de data, vindt 56%,
• Verbetering in techniek, systemen en tooling is hard nodig, vindt 43%,
• Samenwerking tussen afdelingen kan beter, vindt 37%,
• Het bedienen van klanten over meerdere kanalen (31%) kan wel een boost gebruiken,
• De investeringen in de vereiste kennis en deskundigheid zouden omhoog moeten.

Vakgebied steeds volwassener
Volgens het onderzoek neemt de helft van de ondervraagde organisaties beslissingen nog steeds voornamelijk op basis van onderbuik en ervaring. Maar het wordt beter en volwassener. Data wordt steeds vaker organisatiebreed ingezet. Dat is cruciaal, want alleen dan gaan bedrijven én consumenten ervan profiteren.

Bron: IT Executive
 

ICT informatiecentrum|

De impact van Big Data is niet, zoals Gartner wil suggereren, weggeëbd. Emile Aarts, rector Tilburg University, voorspelt in een interview met Management Team zelfs dat wie niet meegaat in deze ontwikkeling, ten onder gaat.

Big Data is volgens Aarts van dezelfde orde is als de evolutietheorie, de ordening van het heelal of het inzicht in de menselijke psyche. Big Data en kunstmatige intelligentie zullen het wereldbeeld veranderen.

Kansrijke toepassingen

Vakgebieden die zich lenen voor Kunstmatige Intelligentie Big Data zijn: markten waar proces mining een belangrijke rol speelt, de zorgsector, in de markt voor zogenaamde ‘predictive maintenance’ en als vierde vakgebied, klantinteractie. Zo’n Recommendation Engine, zoals dat wordt genoemd is volgens Aarts een veelgebruikte tool bij webshops.

Mogelijke belemmeringen

Eerst moeten echter nog wat juridische en ethische hobbels worden genomen, onder meer over het eigenaarschap van de data. En er moeten specialisten zijn/komen die kunnen omgaan met deze data, zoals Data Scientists.

Managers moeten ontwikkelen

Managers en ondernemers moeten leren inzien dat ze niet zonder die specialist kunnen en al helemaal niet zonder de data en kunstmatige intelligentie. Dat vereist andere competenties, zo worden bijvoorbeeld ‘soft skills’ voor managers steeds belangrijker. Nieuwe generaties zijn namelijk niet zo gevoelig voor hiërarchie. Zij willen meepraten.

Het hele artikel kunt u lezen op: MT.nl