Is Business Intelligence nog iets in 2025?

Komt u net uit een andere vergadering waar de focus lag op het bespreken van welk nummer juist was, in plaats van te debatteren over de beste wegen naar zakelijk succes? Als u “nee” hebt geantwoord, beschouw uzelf dan als bevoorrecht. De realiteit voor veel organisaties, klein of groot, is om kostbare tijd verspillen door uit te zoeken welke informatie juist is om strategische beslissingen te ondersteunen. En wanneer de behoefte ontstaat om de analyse uit te diepen, zoals details over de maandelijkse verkoop, gaan er nog eens 3 dagen analyse en 2 dagen validatie voorbij, waardoor kritieke beslissingen uiteindelijk uitgesteld worden.

In deze context, is het onmogelijk om de impact van Generatieve Kunstmatige Intelligentie-tools te negeren, zoals Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder en Manus AI. U volgt ongetwijfeld het marktnieuws en beseft hoe deze technologieën de manier veranderen waarop we met Technologie, Data en Business Intelligence (BI) werken. In het data-universum beloven oplossingen zoals Power BI Copilot, Tableau Einstein AI en tientallen andere meer niche-tools een revolutie teweeg te brengen in het gebruik van data. Ze positioneren zichzelf als onderdeel van wat wij Augmented BI noemen, wat het volgende belooft “gebruik de transformatieve kracht van generatieve AI om het meeste uit uw data te halen”. De belofte is duidelijk: elimineer de dichte (en soms vervelend) werk van het begrijpen van data, modelleren, gebruikersonderzoek, rapporten ontwerpen, enz. Het lijkt erop dat alle problemen zijn opgelost, toch?

Maar is dat echt zo? Het antwoord hangt af van het volwassenheidsniveau van uw organisatie op het gebied van BI. Als uw bedrijf een solide, gestructureerde BI-afdeling heeft die nauwkeurig en consistent waarde kan leveren, maar moeite heeft om aan de groeiende vraag van belanghebbenden te voldoen, dan bevindt u zich op het ideale moment om geavanceerde AI-tools te implementeren. Aan de andere kant, Als uw organisatie nog steeds te maken heeft met silo's tussen gebieden, inconsistente en uiteenlopende KPI's en zwakke (of niet-bestaande) modellering, is het misschien nodig om een stapje terug te doen. Voordat u Augmented BI-oplossingen gaat gebruiken, is het cruciaal om te begrijpen hoe robuuste BI-gebieden en -projecten werken en hoe uw bedrijf zich op deze transformatie kan voorbereiden.

Laten we enkele definities begrijpen.

Bedrijfsinformatie (BI) is een verzameling van strategieën, technologieën, en praktijken waarmee bedrijven verzamelen, analyseren, en data omzetten in bruikbare informatie voor besluitvorming. Het BI-concept omvat verschillende hulpmiddelen en technieken, zoals data analyse, data visualisatie, KPI definitie, data governance, en vele andere, die organisaties helpen om hun prestaties beter te begrijpen en kansen voor verbetering te identificeren.

De democratisering van BI-tools komt naar voren als een transformerende trend, die professionals in het bedrijfsleven in staat stelt om onafhankelijk data analyses uitvoeren. Een goed geconsolideerde BI-omgeving stelt organisaties niet alleen in staat om historische data te begrijpen, maar ook om te voorspellen trends en consumptiepatronen, essentiële mogelijkheden in onze moderne en hyperverbonden wereld. Data visualisatie is een fundamentele pijler en biedt realtime interactieve interfaces die het begrijpen van complexe informatie vereenvoudigen en de communicatie binnen organisaties verbeteren.

Organisaties in verschillende stadia van data volwassenheid vereisen verschillende benaderingen voor BI-implementatie. Van benaderingen die zich richten op het creëren van Data Lakes en Data Warehouses tot benaderingen die de data-democratisering in het hele bedrijf verbeteren en data-analyses en inzichten voor leidinggevenden automatiseren.

Als een organisatie een minimaal functioneel en robuust BI-gebied, zijn enkele belangrijke punten noodzakelijk:

Wij hebben een duidelijk inzicht in de solide fundamenten van een robuust BI-gebied in een organisatie. Wat zijn de belangrijkste soorten Business Intelligence verbeteringsprojecten die in een bedrijf kunnen worden ontwikkeld? We kunnen ze onderverdelen in 3 hoofdgroepen:

Laten we het begrijpen dit soort projecten in meer detail.

Het implementeren van een BI Factory houdt in dat er een gecentraliseerd en multidisciplinair team wordt opgericht dat zich richt op het verenigen en optimaliseren van BI-inspanningen binnen de organisatie. Het doel is om BI-praktijken te consolideren en de efficiëntie en kwaliteit van analyses te verbeteren, waarbij alle afdelingen van het bedrijf rond een samenhangende data-strategie worden gebracht.

Dit gecentraliseerde team heeft als taak om BI-initiatieven binnen het bedrijf te coördineren, KPI's en processen te standaardiseren, het gebruik van tools te optimaliseren en de samenwerking tussen verschillende teams te bevorderen. Het belangrijkste voordeel is dat het een efficiënter gebruik van middelen mogelijk maakt en ervoor zorgt dat de gegenereerde informatie consistent is, een grote impact heeft en strategische beslissingen ondersteunt. Deze aanpak bevordert het delen van gecureerde en gestandaardiseerde informatie, doorbreekt de informatiesilo's en zorgt ervoor dat alle KPI's gebaseerd zijn op een goed ontworpen en robuust data-model. Informatie wordt beschikbaar in het hele bedrijf en de discussie richt zich op zakelijke beslissingen in plaats van op de nauwkeurigheid van cijfers.

Het implementeren van een BI Factory gaat echter gepaard met verschillende uitdagingen, zoals het verkrijgen van steun van de leiding, het afstemmen van de verwachtingen van belanghebbenden en het omgaan met budget- en resourcebeperkingen. Om het succes van dit proces te garanderen, is het van essentieel belang om de implementatiefasen zorgvuldig te plannen, inclusief het duidelijk definiëren van rollen en verantwoordelijkheden, het selecteren van geschikte tools en het instellen van robuuste governance.

Op de lange termijn vergemakkelijkt een effectieve BI Factory de continue levering van inzichten aan verschillende afdelingen van het bedrijf (waardoor het niveau van data-driven-beslissingen wordt verhoogd), terwijl de kwaliteitscontrole en wendbaarheid die nodig zijn om te reageren op voortdurend veranderende bedrijfsbehoeften behouden blijven.

Belangrijkste kenmerken van een BI Factory:

Wanneer een BI Factory overwegen?

Uw bedrijf heeft al een functionele BI-afdeling die dashboards van hoge kwaliteit produceert voor verschillende afdelingen. Ze zijn zo succesvol dat er steeds verzoeken binnenkomen voor aanpassingen (“kunt u filter A en metriek B toevoegen? Dat is erg belangrijk”), vragen (“waarom komt dit getal niet overeen met rapport X?”) en nieuwe projecten. U moet de impact van de data-driven-cultuur die uw BI-afdeling al heeft helpen implementeren, uitbreiden. Hoe kan dit gedaan worden? Dat is waar het idee van een Self-Service BI (SSBI) om de hoek komt kijken.

Self-service bedrijfsinformatie wordt gedefinieerd door Gartner als “eindgebruikers die hun eigen reports ontwerpen en implementeren en analyses uitvoeren binnen een goedgekeurd en ondersteund portfolio van tools en architectuur.” Gartner definieert ook de vergelijkbare term Self-Service Analytics als “...een vorm van business intelligence (BI) waarbij zakelijke professionals in staat worden gesteld en aangemoedigd om zelf query's uit te voeren en reports te genereren, met minimale IT-ondersteuning.” De definitie wordt aangevuld met “...het wordt typisch gekenmerkt door eenvoudig te gebruiken BI-tools met elementaire analytische mogelijkheden en een data model dat vereenvoudigd of verkleind is om het begrip en de directe data toegang te vergemakkelijken.”

Terwijl de aanpak van BI Factory zich richt op het leveren van kant-en-klare reports aan zakelijke gebruikers, is de De self-service BI-aanpak is erop gericht om bedrijfsanalisten in staat te stellen om de data op hun eigen manier te verkennen., en om de reports op een volledig onafhankelijke manier te creëren, waarbij de consistentie van de data en de homogeniteit tussen business units gewaarborgd blijft. Dit is de ultieme data silobreker, aangezien alle business units toegang zullen hebben tot alle data en KPI's die niet beperkt worden door privacy- of veiligheidsredenen.

Het doel van SSBI is dan om een robuuste data semantische laag te creëren en eindgebruikers aan te moedigen om hun eigen dashboards en analyses te bouwen. Het mogelijk maken van deze vrijheid voor de gebruiker brengt echter uitdagingen met zich mee die te maken hebben met hoe gebruikers de aangeboden data zullen interpreteren, of ze alleen toegang zullen krijgen tot informatie waartoe ze toestemming hebben, en of ze effectief de informatie zullen vinden die ze nodig hebben voor hun dagelijkse werk.

Door de eindgebruiker zoveel vrijheid te geven, kunnen ze onverenigbare concepten door elkaar gebruiken, ongecorreleerde data in dezelfde analyse combineren, een ongeschikte grafiek kiezen om het verhaal te vertellen waarnaar ze op zoek zijn, reports maken die bijna identiek zijn aan bestaande reports, of de tool gewoon opgeven omdat het zo ingewikkeld is om hem correct te gebruiken. Bovendien bestaat de mogelijkheid dat onvoorbereide gebruikers zeer grote queries genereren in de database, waardoor de verwerking bevriest voor iedereen die dezelfde server deelt.

Het lijken veel uitdagingen, maar met slechts drie goed toegepaste basisprincipes kunnen ze allemaal worden opgelost: Een duidelijke en robuuste semantische laag, Data Geletterdheid van analisten en Data Governance:

De implementatie van een Self-Service BI is een uitstekende aanvulling op een BI Factory, waarbij afdelingen de vrijheid krijgen om data te verkennen op de manier die zij nodig achten om het bedrijf beter te sturen, terwijl het centrale team zich richt op de infrastructuur en de robuustere en complexere reports.

Belangrijkste kenmerken van Self-Service BI:

Wanneer Self-Service BI overwegen?

Toegevoegde BI tilt business intelligence naar een hoger niveau door AI toe te voegen aan uw data analyse. Terwijl traditionele BI u reports geeft en Self-Service BI teams hun eigen dashboards laat maken, helpt Augmented BI trends te voorspellen en vragen te beantwoorden in gewone taal. Het is net als upgraden van een kaart naar een GPS met verkeersvoorspellingen.

Deze geavanceerde aanpak is geen startpunt - hij werkt het beste als hij bovenop gevestigde BI-systemen wordt gebouwd. Bedrijven moeten eerst de basisrapportage en zelfbedieningsanalyses onder de knie krijgen voordat ze deze AI-mogelijkheden toevoegen.

Omdat Augmented BI zulke baanbrekende voordelen biedt voor bedrijven die deze stap willen zetten, we zullen dit volledig onderzoeken in ons volgende artikel. We zullen het hebben over wat er al beschikbaar is, en ook over de trends van morgen.

Begin klein! Hoewel de echte waarde van BI ligt in de integratie van data uit meerdere gebieden, is het essentieel om te beginnen met een beperkte, maar gestructureerde data-set om te kunnen schalen. Het snel genereren van tastbare resultaten helpt om vertrouwen en betrokkenheid op te bouwen.

Integreer de benaderingen. BI Factory, Self-Service BI en Augmented BI hoeven elkaar niet uit te sluiten. Samen vormen ze een robuust ecosysteem: gecentraliseerde governance, autonomie voor de gebruiker en geautomatiseerde geavanceerde inzichten. De integratie van deze strategieën maximaliseert de impact van BI.

Investeer in cultuur en training. Technologie genereert alleen waarde als deze gepaard gaat met een data-driven cultuur en mondige gebruikers. Training en data geletterdheid zijn essentieel om informatie om te zetten in strategische acties.

Onthoud tot slot dat BI een voortdurende reis is. Met planning, integratie en voortdurend leren zal uw organisatie voorbereid zijn om data om te zetten in resultaten.

-Self-Service Business Intelligence (Gartner). https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-business-intelligence
-Definitie van Self-service Analytics (Gartner), https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-analytics
-Overzicht https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/copilot-introduction