Besluitvorming met data

De toegevoegde waarde van Business Intelligence

Besluitvorming met data

De toegevoegde waarde van Business Intelligence

BI belooft inzicht in uw bedrijf, uw klanten en uw producten. Een bedrijf dat handelt met kennis uit BI kan de operationele efficiëntie verbeteren en voordeel opdoen.


Actiegerichte inzichten

Om in staat te zijn bedrijfsprocessen en data inzichtelijk te maken moet deze op een overzichtelijke manier gevisualiseerd worden. Door dit op de juiste manier te doen kunnen vernieuwende inzichten uit de data naar voren komen.

Bij een goede implementatie van BI kunnen alle variabelen en scenario's inzichtelijk worden gemaakt.

Door de kracht van visualisatie te koppelen met statistische data kan vaak in een eenvoudige manier veel inzicht gecreëerd worden in de bedrijfsvoering van een organisatie.

Business Intelligence

Business Intelligence (BI) wordt met twee definities beschreven en heeft daarmee twee technische uitwerkingen:

  1. Ten eerste wordt verwezen naar het analyseren van data en daarmee begrijpen van bedrijfsactiviteiten en bedrijfskansen;
  2. Ten tweede verwijst BI naar de technologie die deze analyse op de achtergrond ondersteunt en mogelijk maakt.

Wat houden data-analyse en actiegerichte inzichten precies in?

BI maakt inzichtelijk welke knoppen een bedrijf heeft om aan te draaien en op welke manier zij hieraan moet draaien.

Actiegerichte inzichten zijn inzichten die uit data voortkomen en een duidelijke richting geven aan een bepaalde vraagstelling vanuit het bedrijf. Dit wordt aan de hand van vier stappen geïmplementeerd binnen een project.

In de beschrijvende fase wordt middels data inzicht verkregen in zaken die in het  verleden hebben plaatsgevonden. Door deze data te modelleren kan diagnosticerend achterhaald worden waarom deze feiten hebben plaatsgevonden en welke factoren hier-aan hebben bijgedragen.

Het verleden kan niet worden aangepast, maar door prognosticerend de data door te trekken kan een uitspraak over de toekomst gemaakt worden. Door feiten af te wegen kunnen verschillende haalbare scenario's worden door berekend en kan een doel worden gesteld!

Klik hier voor een voorbeeld

Binnen een transportbedrijf kunnen aanmeldtijden van orders van klanten een probleem vormen wanneer deze erg laat zijn. Het inzicht in aanmeldijden van klanten is hier een voorbeeld van een requirement.

Beschrijvend: Hoeveel procent van de orders wordt te laat aangemeld? Hoeveel minuten en vracht is dit gemiddeld per dag/klant?

Diagnosticerend: Welke factoren hebben invloed op het percentage orders dat te laat wordt aangemeld? Welke klanten zorgen hiervoor? Is er mogelijk een andere reden waarom dit gebeurt?

Prognosticerend: Welke klanten laten een stijgende lijn zien in het aantal orders dat te laat wordt aangemeld? Of een stijgende lijn in het aantal minuten dat zij te laat aanmelden?

Voorschrijvend: Welk resultaat is haalbaar wanneer klanten een bepaald percentage beter gaan presteren en op tijd gaan aanmelden? Welke klanten hebben de grootste positieve impact bij verbetering?