Data Analytics & Business Intelligence
Gegevens (data) vormen de kern van elk modern bedrijf. Dit wil echter niet zeggen dat deze data ook altijd optimaal worden benut. Ons doel is om organisaties van elke omvang te helpen om een beter begrip van hun gegevens te krijgen en daarmee beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Daarvoor zijn de juiste processen en tools noodzakelijk. Ons team van ervaren professionals heeft de expertise en kennis om je te helpen om het volledige potentieel uit je gegevens te halen. We bieden een breed scala aan diensten om je te helpen bij het beheren en analyseren van je gegevens, waaronder: datastrategie, data-warehousing en business intelligence.
Advies voor jouw datastrategie
Werken met data vergt een duidelijke datastrategie. Dit is een belangrijk onderdeel van elk succesvol bedrijf om meer datagedreven te gaan werken. De datastrategie schetst een plan hoe een organisatie gegevens zal verzamelen, opslaan, beheren en gebruiken om haar doelen en doelstellingen te ondersteunen. Met een datastrategie kan je er bovendien voor zorgen dat alle informatie binnen jouw bedrijf beschikbaar is.
Hoe ziet een goede datastrategie eruit?
Door de tijd te nemen om een uitgebreide datastrategie te ontwikkelen, kan je bedrijf een concurrentievoordeel behalen. Je kunt data hiermee gebruiken om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen. Dit kan leiden tot meer efficiëntie, verbeterde besluitvorming en uiteindelijk betere bedrijfsresultaten.
De elementen van een goede datastrategie bestaan o.a. uit:
Een constatering welke soorten gegevens belangrijk zijn voor de organisatie en hoe ze zullen worden verzameld;
Een plan voor hoe gegevens worden opgeslagen en beschermd;
Het opzetten van processen voor het analyseren en interpreteren van data;
Het implementeren van systemen en hulpmiddelen om gegevens om te zetten in bruikbare inzichten.
Of je nu een kleine of grote onderneming heeft, onze specialisten kunnen je helpen om op een efficiënte manier tot een datastrategie voor jouw organisatie te komen.
Wij leiden jouw organisatie op tot datageletterde organisatie
Onderdeel van een datastrategie is het begrijpen van en kunnen lezen van de data. Dit wordt ook wel datageletterdheid genoemd. Datageletterd zijn betekent gegevens kunnen gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen en de context en de beperkingen van de gegevens te begrijpen. Het betekent ook dat je de data kritisch kunt evalueren, veelvoorkomende valkuilen en vooroordelen kunt vermijden en datagestuurde inzichten effectief kunt communiceren naar verschillende doelgroepen. Zonder deze vaardigheid blijft data grotendeels onbruikbaar.
Baker Tilly beschikt over een uitgewerkt plan hoe jouw organisatie op te leiden tot een datageletterde organisatie. Als onderdeel van deze opleiding leren je medewerkers o.a. de volgende vaardigheden:
Gegevensconcepten en -terminologie begrijpen;
Gegevens kunnen analyseren met tools en technieken zoals spreadsheets en statistische software;
In staat zijn om gegevens effectief te communiceren door middel van visualisaties, rapporten of presentaties;
Weten hoe gegevens moeten worden verzameld en georganiseerd om de kwaliteit ervan te waarborgen;
Bewustzijn van zorgen over data privacy en veiligheid;
Gegevens kunnen gebruiken om besluitvorming en probleemoplossing te ondersteunen.
Wil je hierover meer informatie? Neem dan contact met ons op.
Data Analytics: van terugkijkende naar voorspellende analyse
Binnen het werkveld van data-analyse bestaat een hiërarchie van relatief eenvoudig tot complexe analyse. Afhankelijk van de kwaliteit van de dataverzameling zijn diepgaandere analyses en voorspellingen mogelijk. Het is belangrijk op te merken dat deze reis een geleidelijk proces kan zijn, waarbij je in de loop van de tijd nieuwe technieken en hulpmiddelen toevoegt. Elke stap moet worden geïmplementeerd met een duidelijk zakelijk doel voor ogen en de resultaten moeten regelmatig worden gecontroleerd en geëvalueerd.
De afgelopen jaren heeft het team van consultants en data-scientists diverse klanten geholpen in deze reis van eenvoudige naar complexe analyse. Hierbij kunnen de volgende stappen worden doorlopen:
-
-
Analyse begint met het identificeren van de soorten gegevens die belangrijk zijn voor jouw bedrijf en het ontwikkelen van een plan voor het verzamelen en voorbereiden van die gegevens. Hierbij kan gedacht worden aan het verzamelen van data uit verschillende bronnen, zoals klantdatabases, social media en sensordata. Gegevens moeten worden opgeschoond, getransformeerd en geformatteerd zodat ze kunnen worden gebruikt voor analyse.
-
-
Zodra de gegevens zijn voorbereid is het mogelijk om beschrijvende analyses te gebruiken, om zo een algemeen begrip van de gegevens te krijgen. Dit kan eenvoudige statistische analyse omvatten, zoals het berekenen van gemiddelden en standaarddeviaties, maar ook visualisatietechnieken zoals diagrammen en grafieken. Dit kan helpen om patronen en trends in de gegevens te identificeren.
-
-
Met de berekeningen en data uit beschrijvende analyses is een volgende stap mogelijk. Met behulp van diagnostische analyse kunnen organisaties de onderliggende oorzaken van de patronen en trends die door beschrijvende analyses zijn geïdentificeerd, beter begrijpen. Dit zijn technieken zoals regressieanalyse en drill-downanalyse. Deze kunnen helpen bij het identificeren van de oorzaak van problemen en het signaleren van kansen.
-
-
Pas met complexere data kunnen ook voorspellingen worden gedaan. Voorspellende analyses worden gebruikt om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen of uitkomsten op basis van historische gegevens. Hiervoor worden technieken zoals machine learning en statistische modellering gebruikt. Dit kan bedrijven helpen bij het nemen van strategische beslissingen en planning voor de toekomst.
-
-
Ten slotte vormen cognitieve analyses de hoogst haalbare inzichten uit data-analyse. Cognitieve analyses worden gebruikt om diepere inzichten in de gegevens te krijgen. Dit kunnen technieken zijn zoals natuurlijke taalverwerking, sentimentanalyse en beeld- en video-analyse. Dit kan bedrijven helpen om betekenis te halen uit ongestructureerde gegevens en het sentiment en gedrag van klanten beter te begrijpen.
.png)
