Vandaag de dag wordt er veel gesproken over data. Termen als big data, business intelligence, self service BI, kunstmatige intelligentie (AI) en data science kom je veel tegen. Hier moeten we iets mee! Maar misschien komt het overweldigend over, waardoor je denkt: laat maar even zitten. In de wereld van data gaan de ontwikkelingen echter snel en het is moeilijk om jouw groeiambities te realiseren zonder de juiste informatie. Daarom is het van belang om wel aan te haken. Voordat je het weet, heb je de boot gemist en loop je aanzienlijk achter ten opzichte van de concurrentie. In deze blog nemen wij je daarom mee in verschillende kansen en bedreigingen, en hoe pluk jij daar de vruchten van?
Wanneer we praten over Business Intelligence (BI), dan hebben we het over dagelijks bezig zijn met data én met bedrijfsprocessen. Het doel van BI is om data om te zetten tot actuele informatie, waardoor er betere beslissingen genomen worden. Zo ontstaat er een geïntegreerd proces om op basis van data de organisatie continu te verbeteren. Dit gaat echter niet van de één op de andere dag. Stap voor stap klim je elke keer een stapje hoger op de zogenaamde BI Maturity Ladder, oftewel de mate van volwassenheid van jouw BI-oplossing.
Bron data
Ook jouw organisatie verzamelt waarschijnlijk al een heleboel data. Dat kan offline maar veel vaker gebeurt dit tegenwoordig online. Organisaties die geen gebruik maken van IT-systemen, komen bijna niet meer voor. Alleen al om orders en klanten bij te houden, wordt er meestal gebruik gemaakt van een voorraadsysteem. De registratie van gegevens in deze systemen is eigenlijk al de eerste stap als jij met BI aan de slag wilt. Super, jij hebt de eerste stap al genomen!
Het klassieke lijstje in Excel
Vaak komen we bij organisaties die onze hulp inschakelen al vormen van rapportage & analyse tegen. Bijna iedereen heeft wel eens data in een Excel-bestand bijeengebracht. Vaak ontstaat deze behoefte vanuit een tekortkoming aan standaard rapportagemogelijkheden in systemen. Rapportages in Excel zijn een laagdrempelige manier om data te analyseren. Echter, na een tijdje loopt men vaak tegen de beperkingen aan: het onderhouden van de Excel bestanden neemt steeds meer tijd in beslag, gegevens zijn niet up-to-date, de bestanden worden groter en daardoor trager in gebruik, er kunnen niet meerdere personen tegelijk in bestanden werken en autorisatie is lastig. Voordat je het weet zijn er tientallen Excel bestanden in de organisatie actief en is het moeilijk overzicht te bewaren.
Interactieve rapportages in Power BI
Een ander nadeel binnen Excel is de beperkte mate van interactiviteit. Je kunt vaak wel een afwijking constateren maar de oorzaak is vaak moeilijk te achterhalen. Zou het niet fijn zijn als je op een waarde kunt klikken en kunt inzoomen op een probleem? Of dat de bijbehorende gegevens direct gefilterd worden aan de hand van geselecteerde waarden? Zou het niet een geruststellende gedachte zijn als afwijkingen proactief gemeld worden?
Met Power BI behoort dit tot de mogelijkheden en maak je eenvoudig de volgende stap op de BI-ladder. Plus, als je al bekend bent met Excel, dan is de stap naar Power BI vrij klein omdat deze tools onderling veel gelijkenissen kennen. Met Power BI kun je standaard koppelen aan een veelvoud aan databronnen en direct beginnen met het maken van interactieve dashboards. Deze deel je vervolgens eenvoudig in de Cloud met de betrokken medewerkers, die deze op hun mobiel of tablet kunnen bekijken. Autorisatie kan eenvoudig worden ingesteld en wordt gekoppeld aan de ingelogde gebruiker. Niet voor niets wordt Microsoft door Gartner met Power BI al jaren achtereen erkend als leider op het gebied van Analytics en Business Intelligence Platforms.
Geïntegreerd datamodel in het Data Warehouse
Iedere organisatie die actief aan de slag gaat met BI komt op een gegeven moment tot de constatering dat data vanuit één systeem niet meer voldoende antwoord geeft op de informatievragen. Data vanuit meerdere systemen moet bij elkaar samen worden gebracht. Dit vergroot de omvang van de data maar ook moet je verschillende data met elkaar gaan vergelijken. Hoe zorg je dan dat data leesbaar wordt? Tegelijkertijd gaan er vaak kwaliteitsvraagstukken spelen: klopt de data die we gebruiken wel? Ook kan het gebeuren dat het toenemende gebruik van rapportages een te grote belasting op de operationele systemen legt.
Vanuit deze problematiek is het Data Warehouse (DWH) ontstaan, één centrale plek waar alle data bij elkaar wordt gebracht: een data pakhuis. Hier kan centraal de kwaliteit van data worden verbeterd en de belasting van BI op de operationele systemen worden afgestemd. De technische moeilijkheden van datamodelleren, met alle koppelingen tussen tabellen en systemen, wordt verplaatst van de rapporten naar het Data Warehouse. Hierdoor wordt het uiteindelijke rapporteren voor gebruikers makkelijker, omdat zij geen kennis van de bronsystemen meer nodig hebben.
De volgende stap met voorspellende BI
De laatste BI-trend is dat er niet meer uitsluitend gerapporteerd wordt op het verleden en het heden, maar op basis van data die verzameld is, een voorspelling te kunnen doen naar de toekomst. Eventueel zelfs met een voorgestelde actie daaraan gekoppeld. Zou het niet magisch zijn als jij van tevoren al precies weet wanneer en hoeveel je moet gaan inkopen om aan een verwachte toenemende vraag te kunnen voldoen? Met een Data Warehouse ben je op dit soort voorspellende vraagstukken voorbereid, omdat je al jouw data centraal bijeen hebt gebracht.
Vliegende start
Als je op dit moment aan het begin van de ladder staat, lijkt een Data Warehouse misschien wel een utopie. Gelukkig is er de mogelijkheid om een vliegende start te maken en de eerste treden op te sprinten. Hierdoor heb jij snel de voordelen van zowel Power BI als een Data Warehouse binnen jouw organisatie beschikbaar. Dit Data Warehouse is toekomstbestendig door het gebruik van Microsoft technologie en de mogelijkheid om extra bronnen te koppelen. Wil je liever rustig de trap betreden en eerst enkel kennismaken met Power BI? Dat kan natuurlijk ook, neem gerust contact met ons op.
