Vier redenen waarom statische dashboards je bedrijf geld kosten

Tekst: Martijn Geerlings, ThoughtSpot

Datateams verspillen buitensporig veel tijd aan het onderhouden van de datapijplijnen die ze hebben gecreëerd, waardoor ze slechts 50 procent van hun tijd overhouden voor het daadwerkelijk analyseren van data. Laat dat even bezinken. Als talent de grootste kostenpost en investering van elke organisatie is, dan wordt de helft ervan verspild door dashboards. Met zo veel operationele overhead hebben datateams weinig tijd en energie over voor echte innovatie. Sterker nog, maar liefst 68 procent van de datateams zegt onvoldoende tijd te hebben om winstgevende ideeën te implementeren. De boosdoener? Tijd die wordt verspild aan operationele taken die buiten hun primaire rol vallen.

1. Gefragmenteerde tools leiden tot gefragmenteerde inzichten

Denk eens aan het laatste dashboard dat je voorbij hebt zien komen. Gaf het je op de meest optimale manier waardevolle inzichten? Of bestond het uit een lappendeken van losstaande, inconsistente technologieën? In de afgelopen 20 jaar van BI, was het doorgaans het laatste. Dashboards hebben datateams laten denken dat dit een acceptabele manier is om inzichten te krijgen. In plaats daarvan hebben dashboards gefaald in het maken van enige zinvolle impact op de resultaten van het bedrijf en hebben ze dure datateams veranderd in systeembeheerders en operationele specialisten. Dat klinkt inefficiënt, en dat is het ook. Toch zitten veel datateams nog steeds gevangen in deze manier van denken.

En dan gaat het nog maar over één voorbeeld van de operationele kosten die gepaard gaan met het onderhouden van één dashboard tool voor één afdeling. Zodra dit uitgerold wordt naar een nieuwe afdeling, moet een hele nieuwe reeks pijplijnen opgezet worden. Hiervoor zullen weer meer servers nodig zijn en meer hermodellering van data buiten het datawarehouse. Bovendien hebben de meeste organisaties ten minste drie verschillende dashboarding tools gebaseerd op de voorkeur van individuele medewerkers. Deze tools zorgen voor een zware infrastructuur, inconsistente antwoorden en problemen met beveiliging en governance. Daarnaast zorgt dit ervoor dat zakelijke gebruikers van tool naar tool moeten springen om zelf inzichten te verkrijgen.

Deze gefragmenteerde benadering van tools en data hebben een negatieve impact op het zakelijke succes. Data en analyses worden gezien als de sleutel tot concurrentievoordeel voor organisaties, maar met gefragmenteerde inzichten bereiken zij precies het tegenovergestelde. Niets illustreert dit duidelijker dan het feit dat 80 procent van de organisaties die standaardiseren op een enkele, gemeenschappelijke set van tools en methoden voor het verkrijgen van inzichten, aangeven dat ze hun bedrijfsdoelstellingen overtreffen.

2. De spanning tussen dynamische data en statische dashboards

Gegevens zijn niet statisch. Het is een levend geheel, dat voortdurend verandert, een stijgende of dalende trend vertoont, naar links of rechts neigt en op zichzelf voortbouwt naarmate er meer van wordt verzameld. Dashboards daarentegen zijn statisch en plat. Ze leggen een bepaald moment in de tijd vast en blijven dan op de spreekwoordelijke plank liggen, om nooit meer te worden gebruikt. Ondertussen krimpt de levensduur van de data en zijn ze in sommige gevallen al binnen enkele uren verouderd.

Analisten melden dat 86 procent van de data die ze gebruiken om inzichten te creëren verouderd zijn. Iets minder dan de helft van die data is twee maanden of ouder. Dat betekent dat zakelijke gebruikers beslissingen voor miljoenen euro's vaak baseren op verouderde data die niet representatief zijn voor de huidige situatie.

Maar het zijn niet alleen de datapunten zelf die altijd veranderen, het is ook het onderliggende schema van de data, waar dashboards simpelweg niet mee overweg kunnen zonder publicatie-pijplijnen te doorbreken.

In de moderne wereld veranderen dataschema's regelmatig om het enorme volume aan nieuwe databronnen bij te kunnen houden. Sommige onderzoeken schatten dat gemiddeld 60 procent van de dataschema's ten minste maandelijks verandert. Elke keer dat dit gebeurt, kunnen zelfs eenvoudige wijzigingen in de naam van een kolom het dashboard downstream verstoren. Dit dwingt datateams om urenlang storingslogboeken door te nemen om te achterhalen waar het probleem zich voordeed.

3. Dashboards houden je data in het duister

Hoewel moderne datateams hun best hebben gedaan om betere inzichten te geven met dashboards, slagen deze verouderde oplossingen er niet in. Ze zijn absoluut niet opgewassen tegen de hedendaagse datavolumes. Bewijs nodig? Bedenk dan dat de meeste bedrijven dagelijks met miljarden rijen onderbenutte of volledig ongebruikte data te maken hebben.

Onderzoek heeft keer op keer aangetoond dat dit waar is. De laatste schattingen geven zelfs aan dat meer dan 50 procent van alle bedrijfsdata ongebruikt blijven. Daar komt nog bij dat 66 procent van de dataleiders aangeeft dat minstens de helft van de data in hun organisatie "dark" is (d.w.z. onbenut of onbekend). Daarnaast geeft 57 procent aan dat de hoeveelheid data sneller groeit dan hun organisatie kan bijbenen. Als gevolg hiervan erkent 47 procent dat hun organisaties achterop zullen raken wanneer ze worden geconfronteerd met een snelle groei van het datavolume. Tot slot noemen vier op de vijf dataleiders datavolume de belangrijkste uitdaging bij het aanboren van dark data.

Deze cijfers zijn alarmerend. Succesvolle organisaties moeten al hun data kunnen gebruiken om hun bedrijfsresultaten te verbeteren. Organisaties die dark data operationaliseren zien namelijk een gemiddelde groei van ruim 5 procent van hun jaarlijkse omzet en besparen gemiddeld 4,85 procent op hun jaarlijkse operationele kosten.

4. Dashboards kunnen de manier waarop datateams werken niet bijhouden

Legacy dashboards kunnen geen consistente en betrouwbare inzichten leveren met de snelheid en op de wereldwijde schaal die teams nodig hebben. Ze missen:

● Mogelijkheden tot samenwerking: De ontwikkeling van desktop dashboards gebeurt in silo's, wat de samenwerking tussen analisten belemmert.

● Vindbaarheid en herbruikbaarheid: Meerdere, losse publicatie-servers, elk afzonderlijk beheerd en met verschillende toegangs- en machtigingscontroles creëren een enorme hoeveelheid analytische verspilling en operationele overhead. Informatie gaat verloren in een zee van verschillende dashboards en servers, en analisten besteden kostbare tijd aan taken die niets opleveren.

● Veilige toegang tot data en inzichten op afstand: Complexe pijplijnen en desktop-ontwikkeling maken het beheer van toegangscontroles een nachtmerrie voor data governance- en beveiligingsteams.

● Snelle ontwikkeling van use cases met direct inzichten: Het ontwikkelen van nieuwe use cases vereist maanden van het verzamelen van eisen vanuit de business, datamodellering en ontwikkeling. Dit alles komt bovenop governance en beveiligingsvalidatie. Dit levert lastige situaties op voor compliance, datavernieuwing en publicatie.

Alles bij elkaar maken deze beperkingen het onmogelijk om de ingrijpende datagedreven transformaties door te voeren die je zou willen. In plaats daarvan zijn de veranderingen incrementeel en is de bedrijfswaarde bijna niet waarneembaar.

Haal meer waarde uit je data

Om succesvol te kunnen zijn in het nieuwe digitale landschap, heb je realtime inzichten nodig om realtime acties te kunnen ondernemen, gebaseerd op oplossingen die al je data benutten. Wanneer dashboards niet tegen deze taak zijn opgewassen, dan is het duidelijk dat je niet de juiste oplossing in huis hebt