De 4 trends

- Data als activa 

Meer en meer data worden gegenereerd en ontsloten. Denk aan data uit sensoren, uit producten, uit teksten, uit foto en video, …. Misschien beschikt je bedrijf over databronnen die je nu verwaarloost. Het kan dan nuttig zijn je BI te connecteren en op zoek te gaan naar een nieuw concurrentieel voordeel. Of actief te speuren naar extra data die een waarde kunnen betekenen voor je bedrijf. 
Data zoeken, beheren, verwerken kost geld, maar er kunnen ook opbrengsten tegenover staan. Meer en meer zijn data echte activa aan het worden. Als je er niet in investeert, zou het kunnen dat je de boot mist in jou vakgebied. Er is dan ook een tendens om het als actiefcomponent te gaan beschouwen, en de “waarde” van die component doorheen de tijd strikt op te volgen. Zoals je met andere activa zou doen. Al blijft het aloude gezegde natuurlijk overeind, data zijn maar nuttig als je er uiteindelijk ook inzichten uit haalt (of doorverkopen – maar dat is een heel ander verhaal). 

 

- Meer aandacht voor Datacultuur 

De tijd is voorbij dat een BI project enkel voor het Directie Comité werd gemaakt, omdat niemand anders de data mocht zien. Data worden meer en meer vrijgegeven binnen een bedrijf, omdat gebleken is dat quasi iedereen uit de voor hem/haar relevante data inzichten kan verwerven die het bedrijf ten goede zullen komen. Een datagedreven cultuur is essentieel aan het worden voor het toekomstige succes van een bedrijf. 
Maar het is niet omdat men plots data te zien krijgt, dat men er ook mee overweg kan. Zijn je medewerkers wel voldoende datageletterd en datagedreven? Weet men waarom men bepaalde gegevens moet creëren, en wat men met het resultaat kan doen. Kan men  grafieken wel interpreteren. En geef je wel het goede voorbeeld als zaakvoerder, manager, … Of is het nog steeds HIPPO cultuur (Highest paid person’s opinion)? Ga voor een datacultuur, en leer de onzekerheid van ondernemen beheersen door de juiste combinatie van buikgevoel en objectieve inzicht uit data. 

 

- End User BI

Vroeger was er de ‘Technische BI’. Je had dan iemand van de IT afdeling nodig voor elke vraag rond data. En je moest vermoedelijk enkele dagen wachten vooraleer de gevraagde gegevens ter beschikking kwamen. 
Momenteel spreekt men vooral over ‘Self-Service BI’, waarbij analisten zelfstandig de nodige inzichten kunnen creëren, en veel eindgebruikers daarvan gebruik kunnen maken of op voortbouwen. 
In de (nabije) toekomst spreekt men vooral van ‘End User BI’, waarbij ‘iedereen’ de nodige inzichten zelf kan verwerven, vb door natural language processing (vb. men stelt/typt een vraag en krijgt automatisch een dashboard als oplossing). Technisch bestaan die oplossingen al, maar we staan nog maar aan het begin van de groeicurve van echte End User BI. 

 

- Advanced Analytics en Machine Learning.

Meer en meer zullen Business Intelligence en Business Analytics (waarbij vb. modellen van Machine Learning gebruikt worden) gaan samenvloeien. Waar klassieke dashboards vooral keken naar het verleden, zal het door de integratie met ML technieken ook mogelijk worden vooruit te kijken, te voorspellen wat er zal gebeuren, onverwachte verbanden te leggen of zelfs te zeggen welke acties je moet nemen. Met de integratie van vb Python of R zie je heel wat interessante mogelijkheden ontstaan. 

 

Besluit

De wereld van data en BI is in volle beweging. Maar dat is geen excuus om af te wachten. Je hebt beter al een beetje inzicht in je data dan helemaal geen. Blind varen is voor weinig bedrijven ooit de beste oplossing gebleken. Als je zelf niet ziet hoe je er aan kan beginnen, kan je Palpa contacteren, we helpen je met plezier verder. Want op jezelf starten is altijd moeilijk. Wil je graag meer weten, kan je ook al eens gaan kijken op volgende blog