Het afgelopen decennium heeft de zakenwereld een opmerkelijke datagedreven transformatie doorgemaakt. En als er één les duidelijk naar voren is gekomen, dan is het wel dat zelfs de grote spelers niet veilig zijn en dat aanpassen aan verandering de enige manier is om te groeien. Om vooruitgang te boeken zijn datagedreven inzichten noodzakelijk, en daar komt bedrijfsinformatie (BI) om de hoek kijken.
In dit artikel leg ik precies uit wat bedrijfsinformatie is, bespreek ik de verschillende fasen die het omvat en leg ik uit hoe je het proces kunt automatiseren met behulp van kunstmatige intelligentie (AI).
Wat is bedrijfsinformatie (BI)?
Bedrijfsinformatie, of kortweg BI, draait volledig om het analyseren van bedrijfsinformatie. Het doel van BI is om op basis van gegevens historische, actuele en voorspellende inzichten in bedrijfsactiviteiten te bieden.
De technologieën achter sommige van de beste software voor bedrijfsinformatie zijn erop gericht big data op te splitsen en te interpreteren, wat kan helpen bij het ontwikkelen van nieuwe zakelijke kansen. BI biedt leidinggevenden en zakelijke gebruikers binnen verschillende functies en niveaus belangrijke informatie, zodat ze slimmer kunnen werken. Een complete 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 benchmarking en concurrentieanalyse
- Betere voorspellingen van kasstroom-, markt- en vraagtrends
- Een verbeterd besluitvormingsproces
De 5 basisfasen van bedrijfsinformatie
De meeste BI-platforms en BI-systemen volgen deze vijf basisfasen voor het beheren en begrijpen van gegevens.
Gegevens verzamelen
Hierbij verzamel je relevante gegevens 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 deze 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 kijken naar veranderingen in het websiteverkeer en misschien zelfs conversietracking voor je website installeren. Een volgende stap zou zijn om actief contact te zoeken met je klantenbestand 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 manieren te identificeren om die doelstelling te bereiken.
Have an account? Log In
Gegevens voorbereiden
Zodra je de gegevens hebt verzameld, is de volgende stap om ze voor te bereiden op analyse. Hierbij sluit je inconsistenties, duplicaten en fouten uit, zodat de uiteindelijke dataset schoon en nauwkeurig is. Ordenen en transformeren zijn de twee belangrijkste stappen bij het werken met ongestructureerde gegevens voordat je ze analyseert.
Voortbouwend op het vorige voorbeeld van een online bakkerij, kan je eerste gegevensverzameling prestatiegegevens bevatten, samen met een grote voorraad van verschillende producten die je hebt geadverteerd, 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 onbewerkte gegevens haalt. De focus ligt hierbij nauwer en er worden technieken gebruikt zoals datamining, algoritmeontwikkeling, modellering en simulaties 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.
Wat de online bakkerij betreft, kan gegevensanalyse je inzicht geven in de smaken die je klanten prefereren, wat populair is, wat niet populair is, of een specifiek 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 heeft wel iets weg van Sherlock. Je bent bijna als een detective die op zoek gaat naar afwijkingen, trends en patronen om een verhaal te vertellen en inzicht te krijgen in de belevingswereld van je klantenbestand.
Gegevensvisualisatie
Bij gegevensvisualisatie wordt alle informatie omgezet in verschillende visuele vormen, zoals diagrammen, grafieken, kaarten en grafieken, 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 onbewerkte gegevens.
Software voor gegevensvisualisatie is een krachtig hulpmiddel om complexe informatie over te brengen en een verhaal te vertellen. In het bedrijfsleven en bij verkoopinformatie 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 om managers en leidinggevenden bruikbare inzichten te bieden, zodat zij processen kunnen verbeteren en betere beslissingen kunnen nemen. Deze beslissingen kunnen variëren van basishandelingen, zoals het bepalen van de productiehoeveelheid, tot bredere strategische overwegingen, zoals vaststellen welke producten moeten worden verkocht en op welke markten moet worden ingezet.
Bedrijfsinformatie is een cruciaal bedrijfsmiddel voor ondernemingen die deze informatie 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 nuttige inzichten uit grote databases halen in een begrijpelijk formaat. AI helpt je het probleem op te delen 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.
Gegevensverkenning automatiseren
Gegevensverkenning is het proces waarbij onbewerkte gegevens worden omgezet in gestructureerde gegevens voor analyse. Door patronen en verbanden te bestuderen die verborgen zijn in grote gegevensverzamelingen, kun je modellen maken om bedrijfsprognoses en operationele voorspellingen te doen, nieuwe procedures voor te stellen en meer.
Kunstmatige intelligentie vereenvoudigt het proces van gegevensverkenning door repetitief handmatig werk te elimineren. Het identificeert relevante gegevensverzamelingen 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 uitgevoerd.
Luchtvaartmaatschappijen kunnen bijvoorbeeld hun diensten en aanbiedingen verbeteren door op grote schaal toegang te krijgen tot vluchtgegevens uit zoekopdrachten en boekingen via internet, sociale media en interacties met callcenters. Ze kunnen deze inzichten gebruiken om klantgedrag te begrijpen en gepersonaliseerde reiservaringen samen te stellen.
In marketing kan gegevensverkenning worden gebruikt voor marktonderzoek om doelgroepsegmentatie te verbeteren. AI kan gebieden 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, computer vision om afbeeldingen en video's te herkennen en algoritmen voor machine learning 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 machine learning kunnen ook patronen en verbanden 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 analyses verwijzen naar een reeks technieken en methodologieën die worden gebruikt om grote gegevensverzamelingen te analyseren, waaronder statistische, computationele en machinelearningtechnieken. Door patronen bloot te leggen, kansen of knelpunten te identificeren, voorspellingen te doen en inzichten te genereren, kunnen deze technieken helpen betere bedrijfsprocessen aan te sturen.
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 en leidt tot nauwkeurigere inzichten en voorspellingen. Daarnaast worden AI-algoritmen voortdurend getraind om nieuwe gegevens te leren en zich eraan aan te passen, waardoor de nauwkeurigheid in de loop der tijd verbetert.
Het automatiseren van geavanceerde gegevensanalyse met AI biedt bovendien het voordeel van voorspellende modellering, waarmee realtime bruikbare inzichten en voorspellingen over toekomstige resultaten kunnen worden geboden.
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 bepaald gedrag, wat leidt tot krachtigere en nauwkeurigere voorspellingen.
More Articles
Gegevensvisualisatie verbeteren
Volgens een rapport van Aberdeen Group gebruikt 74% van de bedrijven tools voor datavisualisatie om workflows aan te passen aan de behoeften van hun team. Wanneer bedrijven de juiste tools voor datavisualisatie gebruiken, is de kans ook vijf keer zo groot dat ze belangrijke zakelijke beslissingen nemen die hun een concurrentievoordeel opleveren.
Hoewel cirkeldiagrammen, histogrammen en grafieken nuttig zijn, bieden complexere visualisaties, zoals heatmaps en koortsgrafieken, een betere context voor 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 verkoopcijfers per gebied naar geofysische visualisaties. Of wanneer het systeem te maken heeft met tijdreeksgegevens, kan het 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 machinelearning worden gebruikt om toekomstige resultaten en trends te voorspellen. Machinelearningmodellen kunnen leren van historische gegevens om toekomstige trends, verkopen, klantgedrag en meer te voorspellen. Deze voorspellingen kunnen je team helpen bij het aanpakken van mogelijke BI-problemen of het benutten van kansen.
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 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, gegevensmodellen en optimalisatie. Dit kan helpen bij het testen van hypothesen en het verkennen van uitbreidingsmogelijkheden.
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 rekening met deze tips en beste praktijken wanneer je met het proces begint.
- Ontwerp eerst een plan om AI en BI te integreren waarin je je doelen beschrijft en hoe je succes zult meten.
- Controleer bij het kiezen van AI- en BI-tools en -platforms de compatibiliteit, schaalbaarheid en flexibiliteit ervan om datasilo's, duplicatie en inconsistentie te voorkomen.
- Overweeg een specifieke training te volgen om technieken te leren die specifiek zijn voor het systeem dat je hebt geselecteerd. Dit kan een algemene BI-cursus zijn, of iets specialistischers 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 direct in je inbox praktisch advies van leiders uit de sector te ontvangen.
