Business Analytics congres: Alles draait om datavisualisatie

Onlangs vond voor de derde keer op rij het Business Analytics congres plaats in Hart van Holland te Nijkerk. Het centrale thema van de dag was ‘Big Data, de hype voorbij’. Een logisch thema, want nadat er in 2012 en 2013 ontzettend veel aandacht was voor Big Data, is het nu tijd voor de eerste stappen richting volwassenheid.

Er zijn al veel succesverhalen bekend van organisaties die profiteren van de voordelen van Big Data door middel van Business Intelligence, maar nu is het tijd voor de volgende stap: Business Analytics. Alles draait hierbij om vooruitkijken en voorspellen. Op het congres werden diverse vraagstukken en praktijkcases van onder andere Eneco, Randstad en Schiphol Groep behandeld, alsmede inspirerende keynote sessies die dieper ingingen op de nieuwste trends rondom Business Analytics en datavisualisatie. De hoofdboodschappen van het congres waren toch wel dat de meerwaarde van Big Data uiteindelijk te halen valt bij de eindgebruiker, en niet bij de achterliggende technieken, en dat visualisatie een trend is om rekening mee te houden.

John Sands – Not just a pretty face
Een andere opvallende keynote speaker was John Sands. Deze datavisualisatie goeroe en Business Analytics evangelist werkzaam bij Qlik, kwam speciaal over uit Engeland en ging verder in op de transitie van Business Intelligence naar Business Analytics en hoe organisaties hier nu echt meerwaarde mee kunnen creëren. Om te beginnen onderscheidt John drie fasen in volwassenheid richting data discovery. Deze reis van descriptive analytics, naar diagnostic analytics en predictive analytics gaat geleidelijk en vereist toenemende competenties wat analytics betreft.

1. Descriptive Analytics – In deze fase wordt teruggeblikt op het verleden en worden vragen zoals ‘Wat gebeurde er? Waar? En wanneer?’ beantwoordt. Dit resulteert doorgaans in typische rapporten die de data afzetten tegen de gestelde KPI’s. Descriptive Analytics is echt bedoeld om louter de situatie te volgen en de analytische waarde is beperkt. Standaard visualisatietools zijn afdoende om dit inzicht te creëren.
2. Diagnostic Analytics – De tweede fase in volwassenheid is de adoptie van Diagnostic Analytics, dat in tegenstelling tot de eerste fase daadwerkelijk zorgt voor meer inzicht. Zakelijke beslissers kunnen hierdoor ontdekkingen doen in data door middel van iteratieve exploratie. Medewerkers zijn hierdoor in staat om vragen te stellen zoals ‘Waarom?’ en ‘Hoe?’. Typische vragen zou kunnen zijn 'waarom vertoont de omzet een daling ten opzichte van vorig kwartaal?' en 'Waarom reageren de klanten niet op promotionele aanbiedingen?'.
3. Predictive Analytics – De laatste fase omvat alles rondom het inbouwen van voorspellende functionaliteiten en geeft organisaties inzicht in wat er waarschijnlijk gaat gebeuren. Typische vragen zouden kunnen zijn: Als ik de prijs van dit product verander, wat heeft dat dan voor invloed op de omzet? Deze voorspellingen zijn gebaseerd op goed geteste wiskundige modellen. Het geven van een vooruitziende blik stelt beslissers in staat om te anticiperen op wat er kan gebeuren, waardoor de toegevoegde waarde zeer groot is.

Om deze drie fases te illustreren laat John zien hoe de brandweer van de regio Amsterdam-Amstelland QlikView heeft omarmd om een risicoprofiel te maken waarop eenvoudig gestuurd kan worden. John besluit zijn presentatie met de conclusie dat de adoptiegraad van Business Analytics gemiddeld slechts nog 25 procent is. “Dit percentage moet en kan omhoog,” aldus John. Hoe? De gebruiker moet ten eerste in staat zijn om op natuurlijke wijze te interacteren met de data en vervolgens de resultaten zo te visualiseren dat ze daar snel inzichten uit kunnen halen. Daar ontbreekt het nu nog vaak aan. Daarnaast moet de gebruiker direct zelf aan de slag kunnen met de data, en niet eerst langs de IT-afdeling hoven. Alleen dan heeft Business Analytics een goede kans van slagen.