Gegevens zijn van cruciaal belang om bedrijven in staat te stellen beslissingen te nemen die zich vertalen in betere resultaten. Echter, een recente NewVantage-enquête ontdekte dat slechts 24% van de beroepsbevolking vertrouwen heeft in hun vermogen om gegevens lezen, ermee werken en analyseren. Als gevolg hiervan zijn veel organisaties afhankelijk van data-experts om relevante inzichten te verkrijgen die de besluitvorming informeren, wat de silo's versterkt die de data-experts scheiden van de consumenten van informatie en analytische knelpunten en kostbare vertragingen bij zakelijke beslissingen creëert.

De waarheid is dat analytics een teamsport is. Analytics-consumenten (zoals bedrijfsteams) moeten nauw samenwerken met de data science en analyseteams om inzichten te genereren om meer datagedreven te worden. Met de dramatische toename van het volume en de complexiteit van gegevens in de afgelopen jaren, kunnen organisaties niet vertrouwen op het model om analytische vragen over het hek te gooien en slechts een paar uur of een paar dagen op een antwoord te wachten. Er moet meer zijn moderne benadering van analyse – een die tijdige analyse in de handen van consumenten legt en een betere samenwerking tussen bedrijfsteams en data-experts bevordert.

Dit zijn de belangrijkste manieren waarop een moderne aanpak deze belangrijke doelgroepen bij elkaar kan brengen om het proces voor het nemen van betere, op gegevens gebaseerde zakelijke beslissingen te stroomlijnen.

Realtime datagesprekken aansturen met intelligente automatisering

Stel je voor dat je in een directievergadering zit en kwartaalcijfers doorneemt. Meestal zijn de gedeelde gegevens in de vorm van rapporten of dashboards met standaardstatistieken. Soms, als je geluk hebt, werd er vooraf een analyse uitgevoerd om een ​​dieper inzicht te krijgen in de onderliggende informatie in de data. Doorgaans zullen collega's vragen stellen over kleine stukjes gegevens die nog nooit eerder zijn opgekomen. Misschien gaat het over verkopen in een nieuw interessegebied, hoe een productlijn presteert in een bepaald kanaal of waarom conversies van een bepaalde leeftijdsgroep dalen. Omdat dit nieuwe vragen zijn, zal het datateam de antwoorden na de vergadering moeten onderzoeken, uren of zelfs dagen duren om te reageren. De mogelijkheid voor snelle, geïnformeerde besluitvorming is voorbij.

Analytics-tools die op intelligente wijze gegevensanalyse automatiseert, kan dit drierichtingsgesprek tussen bedrijf, analist en gegevens mogelijk maken, waarbij snel wordt gewerkt om vragen te beantwoorden zodra ze zich in realtime voordoen. Door de belangrijkste inzichten te vinden en automatisch elke combinatie van gegevenspunten over miljarden records te evalueren, kunnen organisaties zekerder zijn van antwoorden dan wanneer ze gedwongen worden om handmatig naar inzichten te zoeken, slechts een handvol hypothesen te testen en een subset van gegevens te analyseren . Met intelligente automatisering is het gemakkelijker om erachter te komen waarom statistieken op zeer gedetailleerde manieren veranderen. In de verkoop betekent dit bijvoorbeeld het vinden van de dwarsdoorsnede van producten, regio's of klantgroepen die ondermaats presteren. Of in marketing, het leren van de campagnes of kanalen voor specifieke klantsegmenten die aandacht nodig hebben.

Empowerment van medewerkers met selfservice-inzichten

Organisaties hebben ook oplossingen nodig met natuurlijke taalinterfaces die zakenmensen in staat stellen meer toegang te krijgen tot en beter in staat te zijn om gegevens te analyseren en te visualiseren. Met zoekmogelijkheden in natuurlijke taal waarmee gebruikers zakelijke vragen kunnen stellen, zoals: "Waarom zijn er minder productverkopen in het tweede kwartaal in New York?" data-analyse wordt voor iedereen vereenvoudigd. Resultaten en analyses moeten ook in natuurlijke taal worden teruggestuurd, zodat ze gemakkelijker te begrijpen zijn en bevindingen niet verkeerd worden geïnterpreteerd - wat kan gebeuren wanneer resultaten alleen worden gevisualiseerd.

Dit niveau van selfservice kan ook worden gekoppeld aan geautomatiseerde analyse, zodat meer mensen diepere inzichten uit gegevens kunnen halen. Met deze mogelijkheid worden zakelijke professionals - ongeacht hun vaardigheidsniveau - in staat gesteld en aangemoedigd om zelf query's uit te voeren en rapporten te genereren, met minimale ondersteuning van IT of datawetenschappers. Dit helpt bedrijven met beperkte middelen ook om de impact van het tekort aan datatalent te minimaliseren. Met meer selfservice kunnen bedrijfsteams hun datageletterdheid vergroten om sneller en effectiever op de inzichten te reageren en samen te werken met collega's van data-experts.

Samenwerken met Unified Data Environments

De meeste organisaties hebben veel tools in hun datastack – van BI-dashboards, spreadsheets, SQL-querytools en machine learning-software – die individuen met verschillende rollen gescheiden houden en voorkomen dat ze een gemeenschappelijke taal spreken. Sterker nog, 33% van de bedrijven geeft aan dat het identificeren van een samenhangende datastrategie een van hun grootste problemen is, volgens een Aberdeen. Uit het onderzoek bleek ook dat 26% van de bedrijven moeite heeft om toegang te krijgen tot gegevens uit verschillende delen van het bedrijf. Deze problemen houden niet alleen consumenten en analisten gescheiden, maar onsamenhangende tools betekenen ook dat organisaties meerdere kopieën van gegevens moeten onderhouden en een multitool-workflow moeten hanteren die iteratie en schaalbaarheid bemoeilijkt.

Moderne organisaties hebben een uniforme benadering van de levenscyclus van analyses nodig, waaronder gegevensconnectiviteit, query's, machine learning en visualisatie. Deze aanpak biedt analisten de kracht en flexibiliteit om met gegevens te werken met hun voorkeursmethode (zoals SQL of Python), terwijl zakelijke gebruikers ook de mogelijkheid krijgen om gegevens te visualiseren en statistieken te bewaken. Uniforme gegevensomgevingen zorgen voor een soepelere end-to-end-workflow, zodat mensen in verschillende rollen gemakkelijker kunnen samenwerken. Dit zou bedrijven bijvoorbeeld in staat stellen een model te bouwen dat klanten segmenteert op basis van hun waarschijnlijkheid om hun abonnement te verlengen of te upgraden. Deze voorspellingen en aanbevelingen kunnen toegankelijk worden gemaakt voor zakelijke gebruikers via zoekacties of interactieve visualisatie om bevindingen te valideren, feedback te geven en vervolgens snel de zakelijke expertise op te nemen en het model te verfijnen.

Om meer mensen binnen een organisatie vertrouwen te geven in hun vermogen om gegevens te lezen, ermee te werken en te analyseren, hebben organisaties tools nodig die het verzamelen en benutten van kritieke inzichten voor het hele personeelsbestand vereenvoudigen. Door analytische processen te democratiseren, werken dataconsumenten en data-experts natuurlijk synchroon met elkaar, aangezien data-experts meer tijd hebben om ervoor te zorgen dat data wordt voorbereid en bruikbaar voor het bedrijf, en dataconsumenten onafhankelijk de inzichten kunnen krijgen die ze nodig hebben om snelle zakelijke beslissingen te nemen . Door intelligente automatisering te gebruiken om een ​​collaboratieve dataomgeving te creëren, zullen organisaties meer uniforme, datagestuurde besluitvorming zien die een onmiddellijk positief effect heeft op hun bedrijf.