De opkomst van business intelligence: big data, maar dan lokaal

1. AI en BI 

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft invloed op elk gebied binnen organisaties en business intelligence is daar geen uitzondering op. Het grote potentieel van deze technologie belooft menselijke intelligentie te vergroten door een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we omgaan met bedrijfsgegevens en analyses. 

Hebben we het beste van AI in BI al gezien? Absoluut niet. Het is duidelijk dat AI enorme hoeveelheden gegevens sneller kan verwerken dan mensen. Bovendien biedt de technologie een nieuw perspectief in business intelligence en wordt het verkrijgen van voorheen onopgemerkte inzichten makkelijker. 

Met de opkomst van explainable AI (vaak afgekort als XAI), oftewel het verklaren hoe kunstmatige intelligentie tot een bepaalde uitkomst komt, zal het niet lang duren voordat AIbeslissingen op een begrijpelijke manier gerechtvaardigd kunnen worden. En de verwachting is dat in het komende jaar meer kritieke ontwikkelingen zullen plaatsvinden. AI in BI is een blijvende ontwikkeling en de impact ervan zal ver na 2020 voelbaar zijn.

2. Focus op datakwaliteit 

Data is de levensader van elk bedrijf. Er is echter één essentieel voorbehoud: als data niet nauwkeurig, actueel, consistent en volledig is, kan dit niet alleen tot verkeerde beslissingen leiden, maar zelfs de winstgevendheid aantasten. IBM berekende dat bedrijven in de VS elk jaar 3,1 biljoen dollar verliezen vanwege slechte datakwaliteit. Slechte datakwaliteit is een probleem waar bedrijven van alle groottes al lang last van hebben. Naarmate databronnen steeds meer met elkaar verweven raken, wordt het probleem alleen maar erger. 

De opkomst van Data Quality Management zorgt voor verandering. Beheer van datakwaliteit is een integraal proces dat technologie, aanpak, de juiste mensen en organisatiecultuur combineert om data te leveren die niet alleen nauwkeurig, maar ook nuttig is. In 2019 was Data Quality Management een van de populairste focusgebieden in business. Elk bedrijf wil processen voor het optimaliseren van datakwaliteit implementeren om business intelligence beter toe te kunnen passen. In 2020 zal deze focus nog groter worden. 

3. Overal actionable analytics 

Traditioneel bestaat er een letterlijke afstand tussen waar business intelligence-data wordt verzameld en waar business intelligence-inzichten ontstaan. Om echter grip te houden op zakelijke workflows en processen, kunnen bedrijven niet langer data analyseren in de ene silo en actie ondernemen in de andere. 

Gelukkig zijn moderne BI-tools zo geëvolueerd dat bedrijfsdata beschikbaar gemaakt kan worden op de locatie waar gebruikers actie willen ondernemen. Deze tools worden samengevoegd met kritieke bedrijfsprocessen en workflows, bijvoorbeeld door dashboard-uitbreidingen en API’s. Als gevolg hiervan is het nu eenvoudig om actionable analytics te implementeren om het besluitvormingsproces te versnellen. 

Zakelijke gebruikers kunnen nu data inzien, er bruikbare inzichten uit afleiden en deze implementeren. Allemaal op één plek. De meeste BI-tools bieden bovendien mobile analytics, om overal en altijd inzichten te leveren. Hoewel actionable analytics een van de opkomende trends in business intelligence is, is de populariteit ervan al groot, en zal dit volgend jaar alleen maar toenemen. 

4. Data storytelling wordt de norm 

Data analyseren is één ding. Data interpreteren en er lering uit trekken - andere tak van sport. Juist de interpretatie en inzichten rondom data vormen de leidraad voor besluitvorming in het business intelligence-proces. Bedrijven hebben zich gerealiseerd dat dashboardcijfers op zichzelf geen zin hebben. Dashboard-cijfers zijn pas te interpreteren wanneer deze nauwkeurig zijn gecontextualiseerd. 

In de data-gedreven wereld wordt data storytelling daarom steeds belangrijker. Storytelling voegt context toe aan statistieken en biedt het verhaal dat nodig is om inzichten om te zetten in daden. In 2020 zorgt data storytelling voor een verdieping voor de manier waarop bedrijven data gebruiken om nieuwe inzichten te ontdekken.

5.Data discovery, verrijkt met datavisualisatie 

Data discovery is een proces waarbij data uit meerdere silo’s en databases wordt verzameld en samengevoegd in één bron, met een vereenvoudigde analyse als resultaat. Dit helpt bedrijven ook om betere afstemming en samenwerking te realiseren tussen mensen die de data prepareren voor analyse en de mensen die de analyse uitvoeren en interpreteren. Systemen voor data discovery maken het steeds gemakkelijker voor iedere werknemer om toegang te krijgen tot data en er de informatie uit te halen die relevant en waardevol is. Ook datavisualisatie ontwikkelt zich en is onder meer uitgebreid met heatmaps en geografische functionaliteit. 

Doordat data discovery en datavisualisatie de eindgebruiker steeds meer bieden, verwachten we dat organisaties in 2020 de data die zij tot hun beschikking hebben nog beter weten te benutten en daarmee onverwachte inzichten kunnen blootleggen.