5 fasen van bedrijfsinformatie die je met AI kunt automatiseren

De technologieën achter enkele van de beste software voor bedrijfsinformatie zijn erop gericht grote datasets te ontleden en te interpreteren, wat kan helpen bij het ontwikkelen van nieuwe zakelijke kansen. BI biedt belangrijke informatie aan leidinggevenden en zakelijke gebruikers binnen verschillende functies en op verschillende niveaus, zodat zij slimmer kunnen werken. Een uitgebreide strategie voor bedrijfsinformatie levert verschillende voordelen op, zoals:

• Een nauwkeuriger inzicht in bedrijfsprestaties
• Betere communicatie tussen besluitvormers
• Vroegtijdige waarschuwingen voor zakelijke, financiële en operationele problemen
• Nauwkeurige vergelijkingen en concurrentieanalyse
• Betere voorspellingen van kasstromen, markt- en vraagtrends
• Verbeterd besluitvormingsproces

De 5 basisstadia van bedrijfsinformatie

De meeste BI-platforms en BI-systemen volgen deze vijf basisstadia voor het beheren en begrijpen van gegevens.

Gegevensverzameling

Dit houdt in dat relevante gegevens worden verzameld uit verschillende interne en externe bronnen, zoals spreadsheets, bestanden, datawarehouses of zelfs cloudopslagplatforms. 

Laten we het voorbeeld van een online bakkerij bekijken en ervan uitgaan dat je een e-mailmarketingcampagne voor die bakkerij uitvoert.

Om het succes van je campagne te evalueren en toekomstige campagnes te verbeteren, heb je prestatiegegevens uit de e-mailmarketingtool nodig, moet je veranderingen in het websiteverkeer bekijken en misschien zelfs conversietracking voor je website installeren. Een volgende stap zou zijn om actief met je klantenbestand in contact te komen via enquêtes en feedbackformulieren, zodat je meer te weten komt over hun voorkeuren en koopgedrag.

Al deze verzamelde gegevens geven je de informatie die nodig is om een bedrijfsdoelstelling te formuleren, zoals het opbouwen van merkloyaliteit of het stimuleren van omzetgroei, en om manieren te identificeren om die doelstelling te bereiken. 

Gegevensvoorbereiding

Als je de gegevens eenmaal hebt verzameld, is de volgende stap om ze voor te bereiden op analyse. Dit houdt in dat inconsistenties, duplicaten en fouten worden uitgesloten om ervoor te zorgen dat de uiteindelijke dataset schoon en nauwkeurig is. Organiseren en transformeren zijn de twee belangrijkste stappen bij het werken met ongestructureerde gegevens voordat je ze analyseert. 

Voortbouwend op het eerdere voorbeeld van een online bakkerij kan je eerste gegevensverzameling prestatie-indicatoren bevatten, samen met een grote inventaris van verschillende producten waarvoor je reclame hebt gemaakt, zoals taarten, cupcakes, gebak, scones enzovoort, die voor analyse correct moeten worden gecategoriseerd. Dit is belangrijk om ervoor te zorgen dat je inzichten nauwkeurig zijn. 

Gegevensanalyse

Gegevensanalyse is het technische proces waarmee je bruikbare inzichten uit ruwe gegevens verkrijgt. Hierbij ligt de focus nauwer en worden technieken zoals datamining, algoritmeontwikkeling, modellering en simulaties gebruikt om specifieke zakelijke problemen op te lossen, belangrijke prestatie-indicatoren te analyseren, toekomstige trends te voorspellen en patronen en inzichten aan het licht te brengen.

Met betrekking tot de online bakkerij kan gegevensanalyse je inzicht geven in de smaken die je klanten prefereren, wat populair is, wat niet populair is, of een bepaald seizoen of een bepaalde maand invloed heeft op je verkoop en nog veel meer. Deze inzichten helpen je om je marketingstrategie te verfijnen en zo de klantervaring en je bedrijfsresultaat te verbeteren.

Het hele proces doet een beetje denken aan Sherlock. Je bent bijna een detective die op zoek is naar afwijkingen, trends en patronen om een verhaal te vormen en inzicht te krijgen in de psyche van je klantenbestand.

Gegevensvisualisatie

Bij gegevensvisualisatie wordt alle informatie omgezet in verschillende visuele vormen, zoals diagrammen, grafieken, kaarten en grafische weergaven, om de gegevens te begrijpen en belangrijke inzichten te identificeren. Hierdoor kunnen leidinggevenden patronen en relaties begrijpen en verbanden herkennen die je mogelijk over het hoofd ziet in rijen en kolommen met ruwe gegevens. 

Datavisualisatiesoftware is een krachtig hulpmiddel om complexe informatie over te brengen en een verhaal te vertellen. In het bedrijfsleven en bij verkoopintelligentie kan het de KPI's van een bedrijf voor belangrijke indicatoren volgen en deze vergelijken met die van concurrenten. Het kan ook de effectiviteit van een marketingcampagne beoordelen op basis van relevante statistieken en bepalen of deze op schema ligt om het doel te bereiken.

Besluitvorming

Het doel van BI is managers en leidinggevenden bruikbare inzichten te bieden, zodat zij processen kunnen verbeteren en betere beslissingen kunnen nemen. Deze beslissingen kunnen variëren van basale activiteiten, zoals het bepalen van de productieomvang, tot bredere strategische overwegingen, zoals het vaststellen welke producten moeten worden verkocht en op welke markten moet worden ingezet.

Bedrijfsinformatie is een cruciaal bedrijfsmiddel voor bedrijven die het gebruiken om waarde uit al hun gegevens te halen en datagestuurde beslissingen te nemen over de toewijzing van hun middelen.

5 manieren om BI te automatiseren met kunstmatige intelligentie

Door AI in BI te gebruiken, kan je bedrijf binnen enkele minuten bruikbare inzichten uit grote databases halen in een begrijpelijk formaat. AI helpt je het probleem op te splitsen en manieren voor te stellen om de gegevens te onderzoeken voor meer inzichten. Het kan een probleem opsplitsen en oplossen door inzichten om te zetten in bruikbare resultaten. 

Hier zijn vijf manieren waarop je BI kunt automatiseren met kunstmatige intelligentie.

Datamining automatiseren

Datamining is een proces waarbij onbewerkte gegevens worden omgezet in gestructureerde gegevens voor analyse. Door patronen en relaties te bestuderen die verborgen zijn in grote datasets, kun je modellen maken om bedrijfsprognoses en operationele voorspellingen op te stellen, nieuwe procedures voor te stellen en meer.

Kunstmatige intelligentie vereenvoudigt het dataminingproces door repetitief handmatig werk te elimineren. Het identificeert relevante datasets die waardevolle informatie kunnen bevatten en haalt informatie eruit en analyseert deze om patronen of trends zichtbaar te maken. Deze analyse is moeilijk handmatig uit te voeren, maar kan met AI binnen enkele minuten worden gedaan.

Zo kunnen luchtvaartmaatschappijen hun diensten en aanbiedingen verbeteren door op grote schaal toegang te krijgen tot vluchtgegevens uit zoekopdrachten en boekingen, via interacties op internet, sociale media en met callcenters. Ze kunnen deze inzichten gebruiken om het gedrag van klanten te begrijpen en gepersonaliseerde reiservaringen samen te stellen.

In marketing kan datamining worden gebruikt voor marktonderzoek om de segmentatie van doelgroepen te verbeteren. AI kan aspecten zoals de demografische kenmerken en voorkeuren van klanten analyseren, evenals de manier waarop deze met elkaar samenhangen, om gedrag te voorspellen en resultaten te maximaliseren door campagnes te personaliseren.

Gegevensverwerking automatiseren

Gegevensverwerking is het omzetten van onbewerkte gegevens in bruikbare informatie voor verschillende doeleinden. Dit proces omvat het verzamelen, organiseren, analyseren en presenteren van gegevens met behulp van verschillende methoden en hulpmiddelen.

AI kan de gegevensverwerking verbeteren door complexe en repetitieve taken te automatiseren, inzichten uit grote gegevensbronnen te halen via integratieplatformdiensten en nieuwe gegevens of voorspellingen te produceren op basis van bestaande gegevens.

Daarnaast kan AI natuurlijke taalverwerking (NLP) gebruiken om tekstgegevens te analyseren, computervisie om afbeeldingen en video's te herkennen en algoritmen voor machinaal leren om patronen en trends te vinden. Door handmatige, tijdrovende taken zoals gegevensopschoning, normalisatie, kenmerkextractie en transformatie te automatiseren, kan AI de efficiëntie van gegevensverwerking aanzienlijk verbeteren. 

Algoritmen voor machinaal leren kunnen ook patronen en relaties in gegevens leren om deze vooraf te verwerken. Zo kunnen ze afwijkingen of inconsistenties in gegevens detecteren, ontbrekende waarden voorspellen, uitschieters herkennen en categoriseren en gegevens normaliseren en transformeren, waardoor er minder handmatige tussenkomst nodig is.

Geavanceerde gegevensanalyse

Geavanceerde analyse verwijst naar een reeks technieken en methodologieën die worden gebruikt om grote gegevensverzamelingen te analyseren, waaronder statistische, computationele en technieken voor machinaal leren. Door patronen bloot te leggen, kansen of knelpunten te identificeren, voorspellingen te doen en inzichten te genereren, kunnen deze technieken bijdragen aan betere bedrijfsprocessen.

AI helpt correlaties of complexe patronen in gegevens te identificeren die menselijke analisten mogelijk over het hoofd zien. Dit vermindert het risico op menselijke fouten bij het analyseren van gegevens, wat leidt tot nauwkeurigere inzichten en voorspellingen. Bovendien worden AI-algoritmen voortdurend getraind om van nieuwe gegevens te leren en zich daaraan aan te passen, waardoor de nauwkeurigheid na verloop van tijd verbetert.

Het automatiseren van geavanceerde gegevensanalyse met AI biedt als bijkomend voordeel voorspellende modellering, waarmee realtime bruikbare inzichten en voorspellingen over toekomstige resultaten kunnen worden verkregen.

Met behulp van deze inzichten kun je potentiële risico's identificeren en vooraf beperken, waardoor mogelijke verliezen tot een minimum worden beperkt. Voorspellende modellering kan ook gepersonaliseerde aanbevelingen bieden voor een specifieke groep of een specifiek gedrag, wat leidt tot sterkere en nauwkeurigere voorspellingen.

Datavisualisatie verbeteren

Volgens een rapport van Aberdeen Group gebruikt 74% van de bedrijven tools voor datavisualisatie om werkstromen aan te passen aan de behoeften van hun team. Wanneer bedrijven de juiste tools voor datavisualisatie gebruiken, is de kans ook vijf keer groter dat ze belangrijke zakelijke beslissingen nemen die hen een concurrentievoordeel opleveren.

Hoewel cirkeldiagrammen, histogrammen en grafieken nuttig zijn, bieden meer complexe visualisaties zoals warmtekaarten en koortsgrafieken meer context over bedrijfsgegevens. AI- en ML-tools spelen een cruciale rol bij het mogelijk maken van gedetailleerde datavisualisatie.

AI kan bijvoorbeeld algoritmen gebruiken om gegevens van het ene formaat naar het andere om te zetten, zoals het converteren van regionale verkoopcijfers naar geofysische visualisaties. Of wanneer er met tijdreeksgegevens wordt gewerkt, kan het systeem lijndiagrammen voorstellen. AI kan ook BI-dashboards personaliseren voor individuele gebruikers op basis van hun rollen, eerdere interacties en voorkeuren.

Voorspellende analyses gebruiken

Voorspellende analyses zijn het proces waarbij gegevens, statistische methoden en machinaal leren worden gebruikt om toekomstige resultaten en trends te voorspellen. Modellen voor machinaal leren kunnen leren van historische gegevens om toekomstige trends, verkopen, klantgedrag en meer te voorspellen. Deze voorspellingen kunnen je team helpen om mogelijke BI-problemen aan te pakken of kansen te benutten.

AI kan bijvoorbeeld klantgedrag voorspellen, zoals klantverloop, klantbehoud, levenslange klantwaarde en tevredenheid, op basis van hun interacties, voorkeuren en feedback. Deze bedrijfsanalyse kan helpen om marketing-, verkoop- en servicestrategieën te verbeteren.

In een ander voorbeeld kan AI vraag, aanbod en prijzen voorspellen op basis van historische gegevens, markttrends en externe factoren. Dit kan de voorraad, productie en distributie optimaliseren en tegelijkertijd de winstgevendheid en efficiëntie verhogen. Daarnaast kan AI risico's, fraude en anomalieën voorspellen op basis van patronen, regels en signalen. Dit kan verliezen voorkomen, activa beschermen en naleving van regelgeving waarborgen.

AI kan resultaten, scenario's en acties voorspellen op basis van simulaties, datamodellen en optimalisatie. Dit kan helpen om hypothesen te testen en opties voor uitbreiding te verkennen. 

Tips en beste praktijken voor het automatiseren van BI

Door AI te integreren met business-intelligencesystemen kun je de juiste gegevens verkrijgen om je bedrijfsgroei te bepalen. Houd bij het starten van dit proces rekening met deze tips en beste praktijken. 

• Ontwerp eerst een plan voor de integratie van AI en BI waarin je doelen en de manier waarop je succes meet worden beschreven.
• Controleer bij het kiezen van AI- en BI-tools en -platforms hun compatibiliteit, schaalbaarheid en flexibiliteit om datasilo's, duplicatie en inconsistenties te voorkomen.
• Overweeg een specifieke training te volgen om technieken te leren voor het geselecteerde systeem. Dit kan een algemene BI-cursus zijn, of iets gespecialiseerder zoals een Power BI-cursus of een Tableau-cursus.
• Zorg voor een succesvolle integratie van AI en BI voor voldoende training en ondersteuning. Leer je team de voordelen, functies, mogelijkheden en het ethische gebruik van de oplossingen.
• Maak je bedrijf intelligent door de doelgroep van je rapport te identificeren. Weet wat je belanghebbenden willen weten en selecteer typen datavisualisatie, dashboardtypen en rapportindelingen die antwoord geven op die vragen.
• Zorg voor draagvlak binnen de hele organisatie om de kans op succes te maximaliseren.

Als je dit artikel interessant vond, vergeet dan niet je te abonneren op de nieuwsbrief van The CRO Club om praktisch advies van leiders uit de sector rechtstreeks in je inbox te ontvangen.