Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: In het voortdurend veranderende bedrijfslandschap komt begeleide analytics naar voren als een baken van helderheid. Ontdek hoe deze aanpak data-analyse revolutioneert en gebruikers stapsgewijs begeleidt bij het ontdekken van waardevolle inzichten. Begrijp de belangrijkste verschillen tussen begeleide analytics en self-service business intelligence en ontdek hoe organisaties deze aanpak kunnen inzetten voor datagestuurde besluitvorming.
Te midden van de onduidelijkheid binnen het bedrijfsleven boden gerichte analyses uitkomst in de donkerste dagen en hielpen bedrijven door dit kronkelige doolhof te navigeren.
Begeleide analyses is een data-analysemethode die gebruikers stapsgewijze begeleiding biedt bij complexe data-analysetaken. Gebruikers krijgen een reeks vooraf gedefinieerde stappen of workflows voorgeschoteld die hen door het analyseproces leiden, waardoor het voor hen gemakkelijker wordt om trends, patronen en afwijkingen in de data te identificeren. Deze aanpak is met name nuttig voor organisaties die data willen democratiseren en niet-technische gebruikers in staat willen stellen om datagestuurde beslissingen te nemen. Het doel is om gebruikers in staat te stellen geavanceerde analyses uit te voeren zonder dat ze over specialistische technische vaardigheden of kennis hoeven te beschikken.
Nu we nog maar net de mogelijkheden van begeleide analyses verkennen, rijst de belangrijkste vraag: wat is er nodig voor een groep datawetenschappers om hun kennis te bundelen en een samenwerkingsapplicatie te creëren die interactief en wellicht zelfs adaptief is? Applicaties die zakelijke gebruikers precies de juiste hoeveelheid begeleiding en interactiviteit bieden?
Over het algemeen vereist dergelijke technologie een zeer evenwichtige en gestructureerde omgeving. Een gestructureerde omgeving vereist een aantal eigenschappen, dus laten we beginnen met een omgeving voor begeleide analyses.
“Het creëren van een omgeving voor begeleide analyses vereist zorgvuldige planning en overweging van de verschillende benodigde componenten. Door zich te richten op de volgende belangrijke componenten kunnen organisaties een krachtige analyseomgeving creëren waarmee gebruikers waardevolle inzichten uit hun data kunnen halen.”
Communicatie en samenwerking: De inzichten die voortkomen uit het begeleide analyseproces moeten effectief worden gecommuniceerd naar de belanghebbenden. Dit vereist een duidelijke en visueel aantrekkelijke presentatie van de inzichten met behulp van datavisualisatietools.
Prestatiebewaking: Om te garanderen dat de analyseomgeving optimaal presteert, is het belangrijk om belangrijke prestatie-indicatoren te bewaken, zoals de responstijd van query's, het resourcegebruik en de systeem beschikbaarheid.
Kwaliteitsbeheer van gegevens: Om ervoor te zorgen dat de inzichten die uit de gegevens worden gegenereerd nauwkeurig en betrouwbaar zijn, is het belangrijk om een proces voor kwaliteitsbeheer van gegevens te hebben. Dit kan activiteiten omvatten zoals gegevensvalidatie, gegevensprofilering en gegevensopschoning. Over het algemeen is de omgeving rondom geleide analyses dynamisch en complex en vereist een scala aan vaardigheden en expertise om effectief inzichten uit gegevens te halen.
Gegevensbronnen: De kwaliteit en betrouwbaarheid van de gebruikte gegevensbronnen zijn cruciaal voor de nauwkeurigheid en effectiviteit van het proces. Gegevensbronnen omvatten datawarehouses, datalakes en externe gegevensbronnen zoals sociale mediafeeds, externe gegevensleveranciers en openbare gegevensbronnen.
Schaalbaarheid: Naarmate de hoeveelheid te analyseren data toeneemt, is het belangrijk ervoor te zorgen dat de analyseomgeving kan meegroeien met de toenemende vraag. Het upgraden van hardware, het vergroten van de opslagcapaciteit of het gebruikmaken van cloudoplossingen zijn de belangrijkste elementen voor schaalbaarheid.
Een omgeving creëren voor gestuurde analyses is één ding, maar erin blijven is een heel andere opgave. Hier volgen een paar implementatieprincipes die organisaties kunnen helpen om in die omgeving te blijven. Deze principes helpen organisaties ook om datagestuurde besluitvorming te stimuleren en de operationele efficiëntie te verhogen.
Flexibiliteit: Het moet flexibiliteit in het analyseproces mogelijk maken. Gebruikers moeten de analyse kunnen aanpassen aan hun specifieke behoeften en doelstellingen.
Transparantie: Het analyseproces moet transparant zijn, met duidelijke uitleg van de methoden en aannames die in de analyse zijn gebruikt.
Interactiviteit: Het moet interactief zijn, zodat gebruikers de gegevens in realtime kunnen verkennen en analyseren.
Automatisering: Het analyseproces moet zoveel mogelijk geautomatiseerd worden, waardoor de behoefte aan handmatige tussenkomst wordt verminderd en de kans op fouten wordt geminimaliseerd.
Schaalbaarheid: Het systeem moet schaalbaar zijn om grote en complexe datasets te kunnen verwerken, terwijl het tegelijkertijd snelle en responsieve analyses mogelijk maakt.
Voordat we leren hoe we begeleide analyses kunnen implementeren, laten we eerst eens kijken naar de voor- en nadelen ervan. Het verbetert de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van inzichten doordat zakelijke gebruikers kunnen werken met hoogwaardige data en analysemodellen. Het heeft verschillende voordelen die het een aantrekkelijke benadering van data-analyse maken, waaronder:
Vermindert complexiteit: Door een uniforme interface te bieden die integreert met andere bedrijfsapplicaties en -processen, kan begeleide analyse workflows stroomlijnen, waardoor het niet langer nodig is om tussen verschillende tools en systemen te schakelen. Het kan ook de complexiteit verminderen door data-analyse te vereenvoudigen, workflows te stroomlijnen, data-voorbereiding te automatiseren, aanpasbare gebruikerservaringen te bieden en de besluitvorming te verbeteren.
Verhoogt de productiviteit: Voordelen zoals vereenvoudigde gegevenstoegang en snellere besluitvorming door automatisering van tijdrovende taken verhogen de productiviteit. Gebruikers kunnen zich meer richten op strategische taken, zoals het interpreteren en communiceren van inzichten met behulp van een gebruiksvriendelijke interface, aanpassingsmogelijkheden en het bevorderen van een cultuur van samenwerking en innovatie.
Ondersteunt databeheer: Een van de belangrijkste voordelen is de standaardisatie van gegevens, wat zorgt voor consistentie binnen de organisatie en een eenduidige bron van waarheid biedt, waardoor fouten en inconsistenties worden verminderd. Het waarborgen van gegevensbeveiliging, het automatiseren van gegevensvalidatie en het mogelijk maken van audits en compliance bieden bescherming aan gegevens en verbeteren de algehele kwaliteit ervan.
Kostenbesparing: Dankzij begeleide analyses is er minder behoefte aan specialistische expertise. Repetitieve en tijdrovende taken bij data-analyse kunnen worden geautomatiseerd, waardoor er minder behoefte is aan data-analisten of IT-medewerkers. Organisaties kunnen hiermee ook geld besparen door snellere analyses en besluitvorming, betere kostenbeheersing, een efficiëntere toewijzing van middelen en het voorkomen van kostbare fouten.
Maakt voorspellende analyses mogelijk: geautomatiseerde gegevensvoorbereiding, interactieve visualisatie en voorspellende modellen helpen tijd en moeite te besparen en verkorten de leercurve voor gebruikers die nieuw zijn in voorspellende analyses. De tools bieden toegang tot machine learning-algoritmen die gebruikt kunnen worden om voorspellende modellen te bouwen en maken het eenvoudiger om deze modellen in productieomgevingen te implementeren, wat de time-to-value van projecten voor voorspellende analyses versnelt.
Is Qlik Sense een geschikte oplossing voor ons bedrijf?
Met componenten zoals Active Intelligence, Data Sources, Embedded Analytics en Qdi, ondersteund door een Associative Engine, kunnen gebruikers hun data naadloos en in realtime omzetten in inzichten.
Hoewel begeleide analyses talrijke voordelen bieden, kleven er ook twee kanten aan. Er zijn namelijk ook enkele potentiële nadelen waarmee rekening moet worden gehouden:
Vooroordelen en vooringenomenheid: De tools zijn gebaseerd op data om inzichten en aanbevelingen te genereren. Als deze data echter bevooroordeeld zijn of vooroordelen of stereotypen weerspiegelen, kunnen de inzichten en aanbevelingen die door de tool worden gegenereerd, eveneens bevooroordeeld of vooringenomen zijn. Dit kan leiden tot onjuiste of misleidende inzichten en aanbevelingen die een negatieve invloed kunnen hebben op de besluitvorming en de resultaten van de organisatie.
Gebrek aan expertise: Het creëert een vals gevoel van veiligheid voor gebruikers die geen expertise hebben in data-analyse, omdat zij te veel vertrouwen op de begeleide aspecten van de tool en de onderliggende data, analysemethoden of statistische technieken niet begrijpen. Bovendien begrijpen gebruikers zonder expertise mogelijk niet volledig de beperkingen van de tool en kunnen ze de nauwkeurigheid van de resultaten verkeerd interpreteren of overschatten.
Moeilijkheden bij de integratie: Het kan lastig zijn om begeleide analyses te integreren met bestaande datasystemen en workflows. Veel organisaties hebben complexe data-architecturen en -processen, en het integreren van tools voor begeleide analyses met deze systemen kan een uitdagend en tijdrovend proces zijn. Dit kan leiden tot vertragingen, hogere kosten en frustratie bij gebruikers die mogelijk geen toegang hebben tot de gegevens die ze nodig hebben wanneer ze die nodig hebben.
Beperkte reikwijdte: Hoewel tools voor begeleide analyses effectief kunnen zijn bij het analyseren van gestructureerde data en het leveren van inzichten op basis van vooraf gedefinieerde analysemethoden, kunnen ze moeite hebben met het verwerken van complexere en ongestructureerde data, of met het beantwoorden van nieuwe analysevragen die geavanceerdere analysetechnieken vereisen.
Beperkingen van de aanpassingsmogelijkheden: De tools kunnen mogelijk niet aan alle unieke behoeften en vereisten van individuele gebruikers of afdelingen binnen een organisatie voldoen. Dit kan hun bruikbaarheid in bepaalde contexten beperken, wat met name problematisch kan zijn voor organisaties die sterk afhankelijk zijn van data voor hun besluitvorming. Het kan namelijk leiden tot gemiste kansen of onjuiste conclusies.
Problemen met de datakwaliteit: Problemen met de datakwaliteit, zoals onvolledige of onnauwkeurige gegevens, kunnen de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van inzichten uit gerichte analyses in gevaar brengen en leiden tot verkeerde of misleidende conclusies. De tools zijn mogelijk niet altijd in staat om problemen met de datakwaliteit te detecteren of te corrigeren, wat het probleem verder kan verergeren en kan leiden tot slechte besluitvorming of gemiste kansen.
Samenvattend biedt begeleide analyses veel voordelen, zoals een lagere complexiteit en ondersteuning van databeheer. Organisaties moeten zich echter ook bewust zijn van de mogelijke nadelen, waaronder beperkte flexibiliteit, vooringenomenheid en vooroordelen, overmatige afhankelijkheid van tools en problemen met integratie, enzovoort.
Maar hoe kunnen we deze nadelen beperken terwijl we ermee werken? Bestaat er een aanpak die deze nadelen vermindert en toch dezelfde resultaten oplevert?
Ja, die is er. Self-service BI is een methode om data-analyse en inzichten te leveren aan zakelijke gebruikers die geen experts zijn in datawetenschap of IT. Het stelt gebruikers in staat om rapporten en dashboards te creëren en aangepaste oplossingen te bouwen. Self-service BI-tools hebben vaak gebruiksvriendelijke interfaces en drag-and-drop-functionaliteit, waardoor het voor niet-technische gebruikers eenvoudig is om zinvolle en interactieve rapporten te maken. Deze aanpak bespaart tijd en geld voor de organisatie, verhoogt de betrokkenheid van gebruikers en bevordert datagedreven besluitvorming binnen de hele organisatie. Laten we nu eens kijken naar de verschillen tussen self-service en begeleide analyses aan de hand van Qlik Sense en Qlik View van Qlik.
Begeleide en zelfservice BI zijn twee benaderingen van business intelligence die verschillen in de manier waarop gebruikers met data en analysetools omgaan. Begeleide analyses verwijzen naar een meer gestructureerde aanpak van data-analyse, waarbij gebruikers een vooraf gedefinieerde set visualisaties, rapporten en dashboards krijgen aangeboden om hun analyse te begeleiden. Zelfservice BI daarentegen verwijst naar een flexibelere aanpak waarbij gebruikers zelf data kunnen verkennen en analyseren, zonder afhankelijk te zijn van vooraf gedefinieerde structuren of begeleide workflows.
Laten we eens kijken naar enkele belangrijke verschillen tussen Guided Analytics (QlikView) en (Qlik Sense):
Gebruikersinterface: QlikView heeft een meer traditionele gebruikersinterface, met een vaste lay-out en vooraf gedefinieerde objecten zoals grafieken en tabellen. Qlik Sense daarentegen heeft een modernere en flexibelere gebruikersinterface, waarmee gebruikers hun eigen visualisaties en dashboards kunnen creëren.
Datamodellering: QlikView heeft een complexer datamodelleringsproces, waarbij gebruikers vooraf datarelaties moeten definiëren. Qlik Sense daarentegen gebruikt een flexibelere, dynamische benadering voor datakoppeling, waardoor gebruikers databronnen direct kunnen verbinden.
Visualisatie: Qlik Sense heeft een modernere en intuïtievere interface, met drag-and-drop-functionaliteit en een aantrekkelijker ontwerp. QlikView daarentegen heeft een meer traditionele interface die mogelijk meer technische kennis vereist om te gebruiken.
Samenwerking: Qlik Sense maakt betere samenwerking tussen teamleden mogelijk, met functies zoals gedeelde bladwijzers, commentaar en realtime gezamenlijk bewerken. QlikView daarentegen heeft beperkte samenwerkingsfuncties, waardoor het voor teams wellicht lastiger is om samen aan projecten te werken.
Geleide analyses zijn een reis, een reis waarbij verschillende problemen op een unieke manier worden onderzocht om tot een oplossing te komen met behulp van een aantal weloverwogen stappen. Deze stappen omvatten:
Het probleem identificeren en de scope bepalen: De allereerste stap bij het oplossen van een probleem is het identificeren van de kernproblemen, het begrijpen van de doelstellingen van de analyse en de belangrijkste vragen die beantwoord moeten worden. Dit omvat het verzamelen van eisen van belanghebbenden, het uitvoeren van onderzoek en het identificeren van eventuele beperkingen. De scope kan inhouden dat de relevante gegevensbronnen, zoals databases, API's of spreadsheets, worden geïdentificeerd en dat de gegevensstructuur en -indeling worden begrepen.
Succescriteria vaststellen: Het vaststellen van succescriteria houdt in dat de meetwaarden worden gedefinieerd die zullen worden gebruikt om de effectiviteit van de analyse te meten. Enkele parameters die hieronder vallen zijn nauwkeurigheid, volledigheid, tijdigheid en relevantie. Het is belangrijk ervoor te zorgen dat de succescriteria aansluiten bij de doelstellingen van de analyse en dat ze meetbaar zijn. Als het doel bijvoorbeeld is om de nauwkeurigheid van de verkoopprognoses te verbeteren, kunnen de succescriteria het meten van de gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE) of de wortel van de gemiddelde kwadratische fout (RMSE) van de prognoses omvatten.
Visualisatie gebruiken en context bieden voor uw analyse: Visualisaties zijn een krachtig hulpmiddel voor het verkennen en begrijpen van data. Ze kunnen u helpen patronen te identificeren die anderen inzicht geven in de betekenis van uw bevindingen, iets wat in een tabel of spreadsheet wellicht lastiger te zien is. Een voorbeeld van een visualisatietool zijn analysedashboards. Deze worden vaak gebruikt in begeleide analyses om gebruikers een realtime overzicht van hun data te bieden, waardoor ze trends, patronen en afwijkingen kunnen identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven. Het dashboard visualiseert data door middel van verschillende grafieken, diagrammen en tabellen, waardoor gebruikers data in één oogopslag kunnen interpreteren en verbeterpunten kunnen identificeren.
Iteratieve analyse toepassen en samenwerken met anderen: Data-analyse is zelden een eenmalig proces en vereist voortdurende samenwerking met anderen. Dit kan helpen om nieuwe inzichten en benaderingen te ontdekken die u anders misschien niet had overwogen. Het vereist vaak kwaliteitscontroles van de data, het vaststellen van data-eigendom en -beheer, en het handhaven van privacy- en beveiligingsbeleid om ervoor te zorgen dat uw analyse nauwkeurig en betrouwbaar is.
Zorg voor passende training en toegankelijke ondersteuning: Elk hulpmiddel en elke bron is alleen nuttig als gebruikers weten hoe ze deze effectief moeten gebruiken. Om maximale productiviteit te garanderen, is het belangrijk om adequate training en ondersteuning te bieden. Online tutorials, gebruikershandleidingen, trainingen en helpdeskondersteuning kunnen gebruikers helpen de tools en bronnen effectief te leren gebruiken en er het maximale uit te halen. Dit draagt bij aan de betrokkenheid en tevredenheid van gebruikers met de tools en bronnen.
Gerichte analyses worden in diverse sectoren veelvuldig gebruikt om de besluitvorming te verbeteren , inzichten te verkrijgen en bedrijfsprocessen te optimaliseren. Hieronder volgen enkele gedetailleerde voorbeelden van hoe het in verschillende sectoren wordt toegepast:
Gezondheidszorg
- Klinische onderzoeken: Worden gebruikt om ervoor te zorgen dat de onderzoeken efficiënt en effectief worden uitgevoerd en om richtlijnen te verkrijgen voor het ontwerp van het onderzoek, de te meten variabelen en de analyse van de resultaten.
- Patiëntmonitoring: Geleide analyses kunnen worden gebruikt om de gezondheid en voortgang van patiënten tijdens de behandeling te volgen en aangeven wanneer actie nodig is.
- Supply chain management: Dit beheert de toeleveringsketen voor farmaceutische producten, zorgt ervoor dat de juiste producten op het juiste moment en in de juiste hoeveelheden beschikbaar zijn en beperkt risico's.
Productie
- Kwaliteitscontrole: Fabrikanten kunnen gerichte analyses gebruiken om defecten te volgen per product, tijdsperiode of locatie, waardoor ze patronen kunnen identificeren die kunnen wijzen op problemen met productieprocessen of materialen.
- Supply Chain Management: Dit kan helpen bij het optimaliseren van de toeleveringsketen door realtime gegevens te verstrekken over voorraadniveaus, levertijden en leveranciersprestaties, wat de efficiëntie zal verbeteren en de kosten zal verlagen.
- Energiebeheer: Door het energieverbruik te monitoren en mogelijkheden voor optimalisatie te identificeren, kunnen fabrikanten met behulp van gerichte analyses het energieverbruik per productiecyclus volgen.
Detailhandel
- Voorraadbeheer: Voor het nemen van datagestuurde beslissingen over welke producten op voorraad moeten worden gehouden, hoeveel ervan op voorraad moet worden gehouden en waar ze moeten worden opgeslagen.
- Gepersonaliseerde productaanbevelingen: Het biedt gepersonaliseerde productaanbevelingen op basis van de aankoopgeschiedenis en het surfgedrag van de klant, wat de klanttevredenheid kan verhogen en de verkoop kan stimuleren.
- Winkelindelingoptimalisatie: Om retailers te helpen hun winkelindeling te optimaliseren voor een betere klantstroom en hogere omzet.
De toekomst van gestuurde analyses is net als de sterrenhemel: oneindig! Naarmate de hoeveelheid en complexiteit van data blijft toenemen en organisaties steeds meer op data vertrouwen om hun beslissingen te onderbouwen, zal dit naar verwachting alleen maar belangrijker worden.
Begeleide analysetools zullen naar verwachting steeds meer geautomatiseerd worden, waarbij machine learning-algoritmen en kunstmatige intelligentie steeds vaker worden gebruikt om gegevens te analyseren en inzichten te genereren. Dit zal het voor niet-technische gebruikers gemakkelijker maken om toegang te krijgen tot gegevens en deze te analyseren, wat kan leiden tot nauwkeurigere en actuelere inzichten.
Het is waarschijnlijk dat self-service BI zich verder zal ontwikkelen en evolueren. Dankzij technologische vooruitgang en veranderende gebruikersbehoeften zal het platform naar verwachting steeds geavanceerder, gebruiksvriendelijker en toegankelijker worden. Met de toenemende beschikbaarheid van data en de groeiende behoefte van organisaties om datagedreven te werken, zullen self-service BI-tools de komende jaren steeds vaker worden gebruikt, met een steeds groter wordende gebruikersgroep.