Aan de slag met business intelligence

Business intelligence wordt tegenwoordig als een steeds belangrijker middel gezien voor bedrijven om te kunnen groeien. Mensen leggen namelijk steeds meer gegevens vast via het internet. Voorbeelden hiervan zijn de reacties die binnen komen via social media of het aantal schades dat een verzekeraar moet uitbetalen in een bepaalde maand. Maar ook offline worden steeds meer gegevens opgeslagen. Denk bijvoorbeeld aan de gemiddelde tijd die een bezoeker besteedt in een museum. Door deze gegevens te analyseren en te monitoren kunnen bedrijven beter het gedrag van hun klanten voorspellen en zelfs beïnvloeden. Kortom, door slim gebruik te maken van business intelligence kun je een stuk slimmer te werk gaan en je winst verhogen. Binnen Beonder ondersteunen we mensen en organisaties met onze cloud services om waardevolle informatie te ontsluiten uit hun data. Op basis van onze ervaringen delen we in dit artikel hoe je zelf aan de slag kunt gaan met data-analyses. 

Definitie van business intelligence

Business intelligence is het verzamelen van gegevens binnen de eigen handelsactiviteit. Door gebruik te maken van slimme systemen kunnen gegevens omgezet worden in informatie, die leiden tot nieuwe kennis en acties.

Doel bepalen

Voordat je aan de slag gaat met jouw data, is het belangrijk dat je eerst een aantal doelen voor ogen hebt. Deze doelen kunnen zowel gebaseerd zijn op korte termijn doelstellingen als lange termijn doelstellingen. Een simpel voorbeeld: je wil graag jouw klanttevredenheid verhogen. Om dit te bereiken kun je verschillende bronnen raadplegen die je meer inzicht geven in jouw doelgroep. Kijk bijvoorbeeld eens naar de reacties die binnenkomen op social media of het aantal mensen uit je doelgroep die ook daadwerkelijk gebruik maken van jouw diensten en producten.

Verschil tussen business intelligence en big data

Business intelligence wordt vaak verward met big data. Echter zijn er wel een aantal duidelijke verschillen op te merken. Business intelligence wordt veel gebruikt om management rapportages samen te stellen op basis van de beschikbare data binnen een onderneming. Alle data is hierbij op een centraal systeem opgeslagen. Big data analyse gaat een stap verder dan dat. Hierbij worden complexe en extreem grote datasets gebruikt, die afkomstig zijn uit verschillende verkeersbronnen. Big data analyse tools zoals hadoop kunnen zowel met gestructureerde- en ongestructureerde data werken.

Succesvolle voorbeelden van data-analyses

Campagne van Barack Obama

In verkiezingstijd gaan in de VS vrijwilligers van zowel de democratische als republikeinse partij langs de deuren om zoveel mogelijk kiezers te kunnen werven. Vooral het overhalen van zwevende kiezers kan veel impact hebben op de uiteindelijke verkiezingsuitslag. De data-analytici van Barack Obama maakten daarom tijdens de verkiezingscampagne in 2008 gebruik van big data om vast te stellen welke huishoudens tot deze zwevende kiezers behoorden. Hierdoor wisten de vrijwilligers vooraf welke huishoudens ze konden overslaan en welke juist niet. Een reden om niet aan te bellen was bijvoorbeeld omdat een huishouden verstokt republikeins was of juist altijd al democratisch had gestemd. Met deze kennis wist het campagneteam de beschikbare tijd zo effectief mogelijk in te zetten en veel nieuwe kiezers te werven.

Pakketbezorgers

Pakketbezorgers kunnen tegenwoordig vele malen efficiënter werken dankzij verschillende data-analyses die zij uitvoeren. Zo worden de vrachtwagens beter gevuld doordat er patronen in het formaat van pakketjes te vinden zijn. Hierdoor heeft elke vrachtwagen gemiddeld tien procent meer laadcapaciteit. Daarnaast kunnen pakketbezorgers beter inschatten wanneer iemand thuis is, waardoor zij hun tijd nog efficiënter kunnen indelen.

Verzekeraars

Verzekeraars maken gebruik van business intelligence om risico’s beter in te schatten en trends inzichtelijk te maken. Het kan bijvoorbeeld voorkomen dat in een bepaalde periode meer brandschades gemeld zijn door extreme droogte of door de toename van ondeugdelijk geïnstalleerde zonnepanelen. Ook maken ze benchmarkanalyses door de veiligheid van bedrijfspanden uit verschillende branches met elkaar te vergelijken.

Big data en privacy

Doordat we steeds meer data opslaan kunnen we meer patronen ontdekken die vaak terug te herleiden zijn naar mensen. Zo zou je bijvoorbeeld op basis van het koopgedrag van je klanten profielen kunnen schetsen. Maar hoe zit het dan met privacy? De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) bepaalt bijvoorbeeld dat organisaties niet meer persoonsgegevens mogen verzamelen dan strikt noodzakelijk is. Daarnaast mogen deze gegevens slechts een enkel doel dienen. Wanneer je gegevens gaat verzamelen voor meerdere doeleinden wordt het lastig om alle betrokkenen hierover te informeren en inzage te geven in deze data. Ondanks de nieuwe regelgeving omtrent de bescherming van persoonsgegevens is het niet onmogelijk om aan de slag te gaan met big data. Het is dan wel belangrijk om goed voor ogen te hebben aan welke wetgeving je als organisatie moet voldoen.

Zelf aan de slag met data-analyses

Als onderneming sla je zelf waarschijnlijk al heel veel data op. Denk hierbij aan je voorraadcijfers, een overzicht met klanten die ingedeeld zijn op branche of de reacties die je ontvangt via het contactformulier. Deze data kun je op een slimme manier gebruiken om trends te ontdekken en meer te leren over jouw doelgroep. Omdat datasets erg groot kunnen zijn, kan het lastig zijn voor bedrijven om deze met reguliere systemen zoals excel te analyseren. Ons team heeft daarom Beonder Monitor ontwikkeld, hiermee kun je periodiek bestanden en datasets inlezen, berekeningen laten uitvoeren en dashboards inrichten. 

Meer inspiratie

Wil je graag meer artikelen van ons lezen? Bekijk dan op onze blog voor meer inspiratie.