Business analytics | Uitleg en definitie – BIsystemen.nl

Business Analytics

  • Wat is business analytics?
  • Wat zijn voordelen en eigenschappen ervan?
  • Voor alle informatie over BI software en analytics: gratis BI/DATA box.

    Business analytics is al sinds 2009 sterk in opkomst. Het is een aanvulling op faciliteiten voor business intelligence waarbij vrijwel alleen gewerkt wordt met gestructureerde interne data voor standaard rapportages. Met BA tools zijn ad hoc analyses mogelijk waarbij ook ongestructureerde externe data gebruikt kunnen 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?

    Vroeger gebruikten organisaties hun gegevens vooral om rapportages te genereren en business dashboards te voeden. Deze vorm van datagebruik wordt doorgaans business intelligence genoemd en zal voorlopig blijven bestaan, onder meer in de vorm van bedrijfsbreed beschikbare 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 de organisatie niet alleen eigen gegevens (die vaak zijn opgeslagen in een datawarehouse) maar ook data uit externe bronnen. In dat geval wordt gesproken van big data analytics.

    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, behoren tot het domein van artificial intelligence (AI). Kortom, business analytics vormt een waardevolle toevoeging op business intelligence tools voor online analytical processing, waarmee alleen waarschuwingen worden gegenereerd. Aan deze alerts worden immers ook (geautomatiseerde) acties gekoppeld.

    Toepassingen

    Business analytics wordt tegenwoordig toegepast in vrijwel elke sector waar sprake is van een dynamische bedrijfsomgeving en beslist moet worden op basis van veel verschillende factoren. Denk aan de financiële sector, waar (geautomatiseerd) beslist moet worden over de aan- en verkoop van aandelen. Neem de gezondheidszorg waar ziektebeelden worden onderzocht op basis van grote hoeveelheden patiëntgegevens. Of kijk naar productiebedrijven die de omzetontwikkelingen beter willen kunnen voorspellen. Binnen een bedrijf zijn ook allerlei taakgerichte toepassingen. Zo kan marketing beter in kaart brengen wat de kenmerken van doelgroepen zijn en hoe je ze op elk punt in de customer journey kunt voorzien van de juiste informatie. De verkoopafdeling kan bijvoorbeeld 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.

    Het afgelopen decennium is een grote hoeveelheid self-service tools op de markt gekomen voor data analyse die vaak ook via de cloud beschikbaar zijn. Met die tools kunnen ook mensen zonder achtergrond in data science trends detecteren, problemen lokaliseren, oorzaken destilleren en de juiste acties bepalen.

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

    Voordelen business analytics

    Business analytics maakt het mogelijk om gegevens over alle variabelen te incorporeren bij het nemen van beslissingen. Ze worden dus onderbouwd door diepgaande analyses op basis van harde feiten, in plaats van op aannames en ‘buikgevoel’. Deze zogeheten ‘data driven decision making’ is niet alleen bruikbaar voor operationele beslissingen maar ook voor tactische en strategische vraagstukken. BA biedt meer voordelen:

      Hogere bedrijfsperformance

      De vertaling van data naar beslisinformatie verhoogt zowel de interne als externe performance. Datagedreven ondernemen verdiept het inzicht in de efficiency van operationele processen. Dat leidt tot kostenverlaging en een hogere klanttevredenheid. Bovendien kan een bedrijf wendbaar inspelen op ontwikkelingen in de markt omdat de prognoses beter onderbouwd zijn. Dat vergroot de concurrentiekracht.

      Meer klantenkennis

      Business analytics legt ook de basis om de klantervaring te optimaliseren. De analyses maken duidelijk wat de kenmerken van klanten(groepen) zijn en welke behoeften ze hebben. Die inzichten zijn om te zetten in gerichte aanbiedingen, maatwerkdiensten en ze leveren input voor het ontwikkelen van nieuwe producten. Met als gevolg dat bestaande klanten behouden blijven en meer nieuwe klanten worden binnengehaald.

      Minder bedrijfsrisico’s

      Met tools voor business analytics zijn allerlei risico’s te reduceren. Denk aan het tegengaan van fraude door ongebruikelijke transacties vroegtijdig te identificeren of te voorspellen wanneer onderdelen van machines vervangen moeten worden op basis van historische data. Een andere mogelijkheid is het opstellen van what-if-scenario’s en het doorrekenen wat de beste beslissing is in welk scenario. Met al die mogelijkheden is veel geld te besparen en de return on investment in data-analyse is hoog.

    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.

    Tools voor business analytics

    Verder 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.

    Business analytics
    Ontdek de waarde van data
    Over hoe u een datagedreven organisatie wordt

    Meer mogelijkheden

    Tools voor business analytics bieden meer mogelijkheden dan die voor business intelligence. Het benutten van die mogelijkheden is steeds belangrijker om succesvol te ondernemen. Daarom hebben toonaangevende BI leveranciers hun toolsets de laatste jaren sterk uitgebreid. In lijn daarmee hebben ze ook de namen van hun softwarepakketen veranderd. Zo heet IBM Cognos BI nu Cognos Analytics en is SAP Business Objects omgedoopt tot SAP Business Objects Analytics.