Voor een nieuw Harvard Business Review Analytic Services-rapport in samenwerking met ThoughtSpot, is onderzoek gedaan naar self-service analytics tools die eerstelijns beslissers ondersteunen. Het nieuwe rapport benadrukt dat mogelijkheden zoals search en natural language processing (NLP) van cruciaal belang zijn om te profiteren van de voordelen van een datagedreven organisatie en de waarde van de moderne datastack.
In een eerder rapport van HBR gaf 86 procent van de zakelijke leidinggevenden aan dat medewerkers in hun organisatie betere technologie nodig hebben om datagedreven beslissingen te nemen. Ze noemden self-service analytics een belangrijke technologie die ze tegen 2022 zouden gebruiken om dit mogelijk te maken. Moderne self-service tools verhogen de snelheid, efficiëntie, nauwkeurigheid en het vertrouwen in de inzichten die eerstelijnsmedewerkers uit data halen.
De kracht van analyse gedreven door search
Het nieuwe rapport laat duidelijk zien dat medewerkers datavragen op dezelfde manier moeten kunnen beantwoorden zoals ze in het dagelijks leven naar informatie zoeken. Dit is echter niet mogelijk met verouderde analytics tools. De meest vooruitstrevende bedrijven passen analytics toe op basis van search. Hierdoor kunnen gebruikers hun eigen datavragen in natuurlijke taal formuleren en onmiddellijk inzichten krijgen waarop ze actie kunnen ondernemen. Zo hoeven ze niet langer te wachten tot het datateam reageert. Deze teams hebben daarmee bovendien meer tijd voor strategische initiatieven.
Medtronic, een wereldwijd health tech bedrijf, zet self-service analytics in om te zorgen dat het datateam minder tijd kwijt is aan het beantwoorden van analysevragen van gebruikers. Hiervoor gebruikt het bedrijf een intuïtieve en vertrouwde manier voor het opvragen van de data, via een op search gebaseerde interface. Manish Motiramani, director of advanced analytics programs voor Medtronic: "Gebruikers kunnen veel meer doen afhankelijk van het datateam en zonder meerdere keren heen en weer te hoeven gaan voordat ze precies krijgen wat ze willen. De eerste drempel is dat gebruikers begrijpen dat self-service analytics hen helpt efficiënter en productiever te zijn met de informatie die ze nodig hebben.”
Waar het datateam van Medtronic eerst nog 100 procent van de analysevragen van inkoopmedewerkers beantwoordde, is dat nu nog slechts 20 procent dankzij het feit dat hun collega’s zelf hun data-analyse uitvoeren. Het datateam heeft nu meer tijd om te reageren op vragen die een diepere analyse vereisen. Ook hebben inzichten uit de historische kennis van zakelijke gebruikers geholpen bij de financiële planning, waardoor het bedrijf een aanzienlijke besparing heeft gerealiseerd.
Een datagedreven cultuur implementeren
Het creëren van een echt datagedreven cultuur vereist dat bedrijven verder denken dan alleen het uitrusten van werknemers met self-service tools. Zij moeten ook de training en het mandaat krijgen om actie te ondernemen op basis van de verkregen inzichten. Dit vereist een toegewijde benadering van change management en implementatie van nieuwe processen. Dit was volgens het onderzoek van HBR in 2020 de grootste hindernis en komt ook in het huidige onderzoek terug.
“Het is van cruciaal belang om nieuwe besluitvormers uit te rusten met de juiste oplossingen om hun eigen datagedreven inzichten te vinden, en nog belangrijker, hen in staat te stellen om op basis van deze inzichten te handelen. De sleutel om dit mogelijk te maken is self-service analytics. Geen self-service voor dataprofessionals, maar voor werknemers, partners en zelfs klanten om direct met data te werken, vragen te beantwoorden en het bedrijf vooruit te helpen”, zegt Sudheesh Nair, CEO van ThoughtSpot. “Maar we weten dat technologie slechts de eerste stap is om het volledige potentieel van data te realiseren. Mensen, processen en cultuur blijven onmisbare elementen bij elk succesvol analytics-initiatief. Dit nieuwe rapport gaat dieper in op de technologische trends en paradigma's die belangrijk zijn om nieuwe besluitvormers op een goede manier te ondersteunen.”
7 november (online seminar op 1 middag)Praktische tutorial met Alec Sharp Alec Sharp illustreert de vele manieren waarop conceptmodellen (conceptuele datamodellen) procesverandering en business analyse ondersteunen. En hij behandelt wat elke data-pr...
11 t/m 13 november 2024Praktische driedaagse workshop met internationaal gerenommeerde trainer Lawrence Corr over het modelleren Datawarehouse / BI systemen op basis van dimensioneel modelleren. De workshop wordt ondersteund met vele oefeningen en pr...
18 t/m 20 november 2024Praktische workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over het modelleren met Entity-Relationship vanuit business perspectief. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikbare ...
26 en 27 november 2024 Organisaties hebben behoefte aan data science, selfservice BI, embedded BI, edge analytics en klantgedreven BI. Vaak is het dan ook tijd voor een nieuwe, toekomstbestendige data-architectuur. Dit tweedaagse seminar geeft antwoo...
De DAMA DMBoK2 beschrijft 11 disciplines van Data Management, waarbij Data Governance centraal staat. De Certified Data Management Professional (CDMP) certificatie biedt een traject voor het inleidende niveau (Associate) tot en met hogere niveaus van...
3 april 2025 (halve dag)Praktische workshop met Alec Sharp [Halve dag] Deze workshop door Alec Sharp introduceert conceptmodellering vanuit een non-technisch perspectief. Alec geeft tips en richtlijnen voor de analist, en verkent datamodellering op c...
10, 11 en 14 april 2025Praktische driedaagse workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over herkennen, beschrijven en ontwerpen van business processen. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikba...
15 april 2025 Praktische workshop Datavisualisatie - Dashboards en Data Storytelling. Hoe gaat u van data naar inzicht? En hoe gaat u om met grote hoeveelheden data, de noodzaak van storytelling en data science? Lex Pierik behandelt de stromingen in ...
Deel dit bericht