De uitdagingen van Data
Kom je net uit een vergadering waar de focus lag op het bespreken van welk getal juist was, in plaats van het bespreken van de beste paden naar zakelijk succes? Als u "nee" hebt geantwoord, beschouw uzelf dan als bevoorrecht. De realiteit voor veel organisaties, of ze nu klein of groot zijn, is dat ze kostbare tijd verspillen aan het uitzoeken welke informatie juist is om strategische beslissingen te ondersteunen. En wanneer de behoefte ontstaat om een 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 worden uitgesteld.
In deze context is het onmogelijk om de impact van generatieve Artificial Intelligence te negeren, zoals Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder en Manus AI. Je volgt ongetwijfeld het marktnieuws en beseft hoe deze technologieën de manier veranderen waarop we werken met technologie, Data en business intelligence (BI). In het data beloven oplossingen als 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 we Augmented BI noemen, dat belooft "de transformatieve kracht van generatieve AI te gebruiken om het meeste uit je datate halen". De belofte is duidelijk: elimineer het dichte (en soms vervelende) werk van het begrijpen van data, modellering, gebruikersonderzoek, rapportontwerp, 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 je organisatie een solide, gestructureerd BI-gebied heeft dat in staat is om nauwkeurig en consistent waarde te leveren, maar worstelt om aan de groeiende vraag van belanghebbenden te voldoen, dan ben je op het ideale moment om geavanceerde AI te implementeren. Aan de andere kant, als je organisatie nog steeds te maken heeft met silo's tussen gebieden, inconsistente en uiteenlopende KPI's en zwakke (of onbestaande) modellering, is het misschien nodig om een stap terug te doen. Voordat je Augmented BI-oplossingen gaat gebruiken, is het cruciaal om te begrijpen hoe robuuste BI-gebieden en -projecten werken en hoe je organisatie zich kan voorbereiden op deze transformatie.
Laten we enkele definities begrijpen.
Wat is bedrijfsintelligentie?
Business Intelligence (BI) is een verzameling strategieën, technologieën en praktijken waarmee bedrijven data kunnen verzamelen, analyseren en omzetten in nuttige informatie voor de besluitvorming. Het BI-concept omvat verschillende tools en technieken, zoals data , data , 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, waardoor professionals in het bedrijfsleven zelfstandig data kunnen uitvoeren. Een goed geconsolideerde BI-omgeving stelt organisaties niet alleen in staat om historische data te begrijpen, maar ook om trends en consumptiepatronen te voorspellen, essentiële mogelijkheden in onze moderne en hyperverbonden wereld. Data is een fundamentele pijler en biedt realtime interactieve interfaces die het begrijpen van complexe informatie vereenvoudigen en de communicatie binnen organisaties verbeteren.
Organisaties die zich in verschillende stadia van data bevinden , hebben verschillende benaderingen nodig voor de implementatie van BI. Van benaderingen die zich richten op het creëren van Data Lakes en Data Warehouses tot benaderingen die de data binnen de organisatie verbeteren en data en inzichten voor leidinggevenden automatiseren organisatie
Als een organisatie een minimaal functioneel en robuust BI-gebied wil hebben, zijn enkele belangrijke punten noodzakelijk:
We hebben een duidelijk inzicht in de solide fundamenten van een robuust BI-gebied in een organisatie. Wat zijn de belangrijkste soorten Business Intelligence verbeterprojecten die in een organisatie kunnen worden ontwikkeld? We kunnen ze onderverdelen in 3 hoofdgroepen:
Laten we dit soort projecten in meer detail bekijken.
BI-fabriek: Een gecentraliseerd team samenstellen om Business Intelligence te optimaliseren
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 door alle onderdelen van de organisatie op één lijn te brengen rond een samenhangende data .
De missie van dit gecentraliseerde team is om BI-initiatieven binnen de organisatie 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 . Informatie wordt beschikbaar in alle organisatie 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 essentieel 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 faciliteert een effectieve BI Factory de continue levering van inzichten aan verschillende gebieden van de organisatie (waardoor het niveau van data beslissingen wordt verhoogd), terwijl de kwaliteitscontrole en flexibiliteit die nodig zijn om te reageren op voortdurend veranderende zakelijke eisen behouden blijven.
Belangrijkste kenmerken van een BI Factory:
Wanneer een BI Factory overwegen?
Self-Service BI: autonomie voor bedrijfsanalyse met flexibele Data en exploratie zonder code
Uw organisatie heeft al een functionele BI-afdeling die dashboards van hoge kwaliteit produceert voor verschillende afdelingen. Ze zijn zo succesvol dat er steeds meer 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. Je moet de impact van de data cultuur die je BI-afdeling al heeft helpen implementeren, uitbreiden. Hoe kan dit worden gedaan? Dat is waar het idee van een Self-Service BI (SSBI) om de hoek komt kijken.
Self-Service Business Intelligence wordt door Gartner gedefinieerd als "eindgebruikers die hun eigen reports en analyses ontwerpen en inzetten binnen een goedgekeurd en ondersteund portfolio van tools en architectuur." Gartner definieert de vergelijkbare term Self-Service Analytics ook als "...een vorm van business intelligence (BI) waarbij business professionals in staat worden gesteld en aangemoedigd om zelf queries 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 dat vereenvoudigd of verkleind is om het begrip en data directe toegang data te vergemakkelijken."
Terwijl de BI-fabrieksbenadering zich richt op het leveren van kant-en-klare reports aan zakelijke gebruikers, richt de self-service BI-benadering zich op het in staat stellen van bedrijfsanalisten 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 de bedrijfseenheden gewaarborgd blijft. Dit is de ultieme doorbreker van data 's, omdat alle bedrijfsonderdelen toegang hebben tot alle data en KPI's die niet beperkt worden door privacy- of beveiligingsredenen.
Het doel van SSBI is dan om een robuuste data 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 geleverde data zullen interpreteren, of ze alleen toegang zullen krijgen tot informatie waartoe ze toestemming hebben en of ze effectief de informatie zullen vinden die nodig is voor hun dagelijkse werk.
Door de eindgebruiker zoveel vrijheid te geven, kunnen ze onverenigbare concepten door elkaar gebruiken, niet-gecorreleerde data in dezelfde analyse combineren, een ongeschikte grafiek kiezen om het verhaal te vertellen dat ze zoeken, 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 in de database genereren, waardoor de verwerking bevriest voor iedereen die dezelfde server deelt.
Het lijken veel uitdagingen, maar met slechts drie goed toegepaste fundamenten kunnen ze allemaal worden opgelost: Duidelijke en robuuste semantische laag, Data Literacy 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 robuustere en complexere reports.
Belangrijkste kenmerken van Self-Service BI:
Wanneer Self-Service BI overwegen?
Augmented BI: het volgende niveau van business intelligence
Augmented BI tilt business intelligence naar een hoger niveau door AI toe te voegen aan uw data . Terwijl traditionele BI je 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 wordt gebouwd bovenop gevestigde BI-systemen. Bedrijven moeten eerst de basisrapportage en zelfbedieningsanalyses onder de knie krijgen voordat ze deze AI toevoegen.
Omdat Augmented BI zulke baanbrekende voordelen services voor bedrijven die deze stap willen zetten, zullen we er in ons volgende artikel dieper op ingaan. We zullen het hebben over wat er al beschikbaar is en wat de trends voor de toekomst zijn.
Wat zijn dan mijn volgende stappen?
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 dataset om te kunnen schalen. Het snel genereren van tastbare resultaten helpt bij het opbouwen van vertrouwen en betrokkenheid.
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, gebruikersautonomie 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 cultuur en mondige gebruikers. Training en data 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.
Referenties
Selfservice Bedrijfsinformatie (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 -reports
