Business analytics | Uitleg en definitie – BIsystemen.nl

Business Analytics

  • Wat is business analytics?
  • Wat zijn voordelen en eigenschappen ervan?
  • Vind alle informatie via de BI kennisbank en de gratis BI box.

    Business analytics is een aanvulling op business intelligence waarbij vrijwel alleen gewerkt wordt met gestructureerde interne data voor standaard rapportages. Met business analytics tools zijn ad hoc analyses mogelijk waarbij ook ongestructureerde externe data gebruikt kan worden. Dat maakt het mogelijk om ontwikkelingen te verklaren, voorspellingen te doen en de impact van beslissingen door te rekenen. Business analytics wordt ook wel advanced analytics genoemd en behoort tot het vakgebied van data science.

    Welke BI software heeft u nodig?

    Wat is business analytics?

    Organisaties gebruikten hun data voorheen vooral om rapportages te genereren en business dashboards te voeden. Deze vorm van datagebruik is business intelligence en wordt vaak toegepast met hulp van selfservice tools. Bij business analytics wordt niet alleen teruggekeken naar wat er gebeurd is, maar ook waarom het gebeurd is, wat er zal gebeuren en hoe je daar het beste op kunt inspelen. Hiervoor gebruikt een organisatie niet alleen data uit een eigen datawarehouse, maar ook data uit externe bronnen.

    h2>Business analytics, data science en AI

    Door de verklaringen en voorspellingen die business analytics oplevert en de numerieke analyses die hierbij toegepast worden, is de besluitvorming te optimaliseren. Daardoor behoort business analytics niet alleen tot het vakgebied van data science maar ook de managementwetenschap. Vandaar dat een grote betrokkenheid van de directie voorwaardelijk is voor het succes. Naast business analytics als input voor menselijke beslissingen kunnen de tools ook ingezet worden om beslissingen volledig geautomatiseerd aan te sturen. De modellen die hiervoor ontwikkeld worden, maken gebruik van artificial intelligence (AI).

    Toepassingen

    Business analytics wordt toegepast in vrijwel elke sector waar sprake is van een dynamische bedrijfsomgeving en beslist moet worden op basis van veel verschillende factoren. Voorbeelden zijn de financiële sector, waar (geautomatiseerd) beslist moet worden over de aan- en verkoop van aandelen of de gezondheidszorg waar ziektebeelden worden onderzocht op basis van grote hoeveelheden patiëntgegevens. Productiebedrijven kunnen omzetontwikkelingen beter voorspellen en marketingafdelingen kunnen beter in kaart brengen wat de kenmerken van doelgroepen zijn en hoe deze tijdens de customer journey voorzien kunnen worden van de juiste informatie. Verkoopafdelingen kunnen analyses maken om het aanbod optimaal af te stemmen op het bestelgedrag van klanten en de financiële afdeling kan op basis van orderdata en betaalgedrag kredietlimieten voor klanten vaststellen.

    Big data
    Gebruik de kracht van data
    Over hoe data uw processen en prestaties verbetert

    Verschil tussen business analytics en business intelligence

    De termen business intelligence en business analytics worden vaak door elkaar gebruikt, maar er zijn er duidelijke verschillen. Om te beginnen zijn business intelligence tools bedoeld voor het genereren van rapportages op basis van vooraf vastgestelde meetwaarden. Denk hierbij aan de omzetontwikkeling in een bepaalde productgroep of de productiesnelheid. Dit wordt descriptive analytics genoemd. De tools voor business analytics zijn ook geschikt om ad hoc vragen te beantwoorden en nieuwe verbanden tussen data te vinden. Bijvoorbeeld door na te gaan of er een relatie is tussen de omzetontwikkeling en het productietempo.

    Daarnaast zijn met tools voor business analytics de oorzaken van problemen te achterhalen. In dat verband wordt gesproken van diagnostic analysis. Een andere mogelijkheid is het detecteren van trends. Hiervoor worden niet alleen interne gegevens gebruikt, die doorgaans gestructureerd zijn opgeslagen in een datawarehouse. Ook ongestructureerde data kan gebruikt worden, zoals externe onderzoeksrapporten over economische, demografische en sociaal-culturele ontwikkelingen, mailbestanden en social media post. We spreken dan van big data analytics. Op basis hiervan is ook de waarschijnlijkheid van toekomstscenario’s door te rekenen. Dit wordt predictive analytics genoemd. Vervolgens kan worden uitgezocht wat de beste manier is om op een bepaalde ontwikkelingen of situatie in te spelen. De uitkomst hiervan is te vervatten in instructies voor medewerkers of geautomatiseerde afhandeling van processen. Dat heet prescriptive analytics.

    Meer weten? Via de BI kennisbank vindt u alle informatie, hulp en adviezen.