Analytics gebruikt data en wiskunde om zakelijke vraagstukken te beantwoorden, relaties te ontdekken, uitkomsten te voorspellen en keuzes te automatiseren. Dankzij computerwetenschap kunnen we patronen herkennen in data en nieuwe kennis ontdekken gebaseerd op toegepaste wiskunde, statistieken, voorspellende modellen en machine learning.
In de digitale wereld waarin we momenteel leven, zijn analytics lang niet meer alleen besteed aan statistici en datawetenschappers. Dankzij duidelijke overzichten en gemakkelijk te begrijpen inzichten, worden analytics voor steeds meer medewerkers toegankelijk. We zien steeds meer inzichten verwerkt in front-line applicaties en een groeiend aantal geautomatiseerde beslissingen.
Door gebruik te maken van data analytics hoeven marketingcampagnes, het ontwikkelen van producten en andere zakelijke beslissingen niet langer op schattingen gebaseerd te worden. Goede analyses geven een duidelijk inzicht in klanten, bedrijfsprocessen en nog veel meer. Op basis van deze data kunnen organisaties beter geïnformeerde beslissingen maken en hebben ze een grotere kans van slagen. Door constant nieuwe data te blijven verzamelen, wordt het mogelijk trends te zien en blijf je op de hoogte van veranderende condities.
Analytics is lang niet meer alleen besteed aan statistici en datawetenschappers.
Dankzij analytics krijgen organisaties belangrijke inzichten die ze kunnen helpen betere beslissingen te maken. Organisaties die vooroplopen met analytics hebben hierdoor een sterkere concurrentiepositie, hogere rendementen en een grotere kans op voortbestaan.
De geschiedenis van analytics
In het verleden werd de mogelijkheid om data te analyseren beperkt door limieten voor data-opslag en een trage verwerkingssnelheid. Nu deze beperkingen niet meer aan de orde zijn, kunnen complexe machine learning en deep learning algoritmes grote hoeveelheden data behandelen.
Dankzij deze nieuwe technologieën, zijn de standaard beschrijvende, normatieve en voorspellende mogelijkheden van analytics aangevuld met leren en automatisering. Van vragen wat er gebeurde en wat er zou moeten gebeuren, zijn we overgegaan naar machines die leren van hun eigen data. De machines kunnen ons zelfs vertellen welke vragen we zouden moeten stellen. Vandaag de dag gebruiken de meeste bedrijven analytics als een strategisch middel. Analytics heeft een centrale rol gekregen in veel rollen en vaardigheden in het bedrijfsleven.
Nu computers steeds sneller en krachtiger worden, ontstaan er meer kansen voor het gebruik van analytics.
Een opkomend gebied van analytics dat mogelijk wordt gemaakt door machine learning is natural language processing. Computers gebruiken NLP om spraak en tekst te interpreteren. Chatbots gebruiken NLP om customer service vragen te beantwoorden of zelfs investeringsadvies te bieden via online chat vensters. Daarnaast kunnen chatbots gescripte suggesties geven aan callcenter-medewerkers tijdens gesprekken.
Nu computers steeds sneller en krachtiger worden, ontstaan er meer kansen voor het gebruik van analytics en artificiële intelligentie. Het vaststellen van een kredietrisico, ontwikkelen van nieuwe medicijnen, het vinden van efficiëntere manieren om producten en diensten te leveren, fraude voorkomen, het ontdekken van cyberdreigingen of het vasthouden van onze meest kostbare klanten: stuk voor stuk zijn het oplossingen die mogelijk zijn dankzij analytics. Met analytics kan je achterhalen wat zorgt voor het succes van een organisatie en welke rol het speelt in de wereld eromheen.
Hoe werkt analytics?
Tegenwoordig krijgt elk bedrijf te maken met analytics. Elk proces is een analyticsproces en toe aan verbetering. Elke medewerker krijgt in zekere mate te maken met analytics. Elk analyseproces bestaat uit drie stappen: data, ontdekking en toepassing.
Wanneer je aan de slag wilt gaan met een analyticsproject, heb je eerst data nodig. Zodra je de data hebt verzameld, moet je deze analyseren. Vervolgens kan je de resultaten toepassen als basis voor het nemen van besluiten. Hoe sneller een bedrijf de analyticscyclus doorloopt, des te sneller kan de organisatie concrete resultaten halen uit hun investeringen erin.
Data
Vandaag de dag is data snel, groot en complex. Analyticsoplossingen moeten diverse soorten data kunnen analyseren, van traditionele gestructureerde data tot aan nieuwe formaten zoals streaming sensor data, afbeeldingen en video.
Lees ook: AI, machine learning en deep learning: wat is het verschil?
Voor goede analyses is het belangrijk dat organisaties een strategie hebben voor het verzamelen, opschonen en opslaan van hun data. Bij veel organisaties neemt het voorbereiden van data 80 procent van de tijd in een analyseproces in beslag. Door een intelligent analyticsplatform te gebruiken, kan dat een stuk sneller. Zo houden organisaties meer tijd over voor de andere stappen van het proces.
Ontdekking
Deze fase draait om het verkennen van de data en het bouwen van visualisaties en modellen. Het vinden van het juiste algoritme is vaak een doorlopend proces van testen en verbeteren. Een goed algoritme is onder andere afhankelijk van de hoeveelheid data, de behoeften van het bedrijf, de tijd die er is om het te trainen en welke parameters er zijn.
Het komt vaak voor dat organisaties in de ontdekkingsfase verschillende modellen geschreven in verschillende programmeertalen en met verschillende data-functies gebruiken. Deze stap is nodig om te achterhalen wat het beste werkt. Op basis van deze methode kunnen bedrijven hun anaytics proces vervolgens verder inrichten.
Toepassing
Je hebt pas echt iets aan de moeite die je in analytics steekt, als je de bevindingen ook in de praktijk brengt. Machine learning en andere modellen zijn niet bedoeld om op de plank te blijven staan. Je moet ze gebruiken om er daadwerkelijk waarde uit te halen. Toch blijkt het in de praktijk dat organisaties vaak worstelen met de implementatie fase.
Het doel van analytics moet zijn om modellen te bouwen totdat ze goed werken en ze vervolgens overal toe te passen. Zo is het mogelijk de modellen toe te passen in executive dashboards, operationele systemen of in andere applicaties via API’s.
Analytics in elk aspect van ons leven
Het mag duidelijk zijn: analytics is onmisbaar geworden voor organisaties. Dankzij steeds snellere computers, mogelijkheden voor steeds meer dataopslag en constante ontwikkeling van nieuwe technologieën heeft analytics de afgelopen jaren een enorme opmars gemaakt.
Er zijn inmiddels honderden bedrijven in het analytics ecosysteem die technologie en diensten leveren om bedrijven te helpen bij het opslaan, analyseren en presenteren van data. Met een goed analytics ecosysteem versnel je het analyseproces en ga je van alleen data naar tastbare resultaten. Het toepassen van inzichten afkomstig uit data analytics helpt organisaties om de juiste beslissingen te maken en te zorgen voor meer zakelijk succes.
Vandaag de dag maakt analytics onderdeel uit van elk aspect van ons leven. Welke vraag je ook stelt, of het nu gaat om prestaties van medewerkers, financiën, wat klanten leuk vinden en hoe dat hun gedrag beïnvloedt, het antwoord is te vinden in analytics. Door goed gebruik te maken van analytics kunnen organisaties weloverwogen beslissingen nemen en zich positioneren voor meer zakelijk succes.