Succes in het data-decennium is gebouwd op openheid

Auteur: Damien Brophy van ThoughtSpot

De voorbeelden zijn indrukwekkend: T-Mobile Nederland verhoogt zijn analistenproductiviteit en verlaagt de IT-kosten met self-service analytics. Snowflake gebruikt de moderne analytics cloud om 99 procent van de IT commit doelen te halen. Northmill, een Scandinavische neobank met meer dan 400.000 eindgebruikers, verhoogt de klantconversie met 30 procent dankzij betere inzichten op basis van self-service analytics. De gemene deler in deze successen is de openheid van het dataplatform. Hoe kunnen bedrijven hiervan profiteren?

Toegang tot op data gebaseerde intelligentie wordt makkelijker, en bedrijven die data centraal zetten, nemen het voortouw in de huidige economie. Organisaties die momenteel nog niet voorop lopen met geavanceerde analytische programma's, moeten nu beginnen om in ieder geval de basis daarvoor te leggen. Dit fundament moet qua modellering open zijn: gebruikers moeten niet vastzitten aan bepaalde werkwijzen die niet effectief zijn voor hun use case. Oplossingen moeten open zijn en integreren met andere technologieën zoals dbt, LookML, SQL, TML, enz. Openheid is niet gemakkelijk, maar gegevens in handen houden zonder ze te verrijken leidt niet tot betere bedrijfsactiviteiten zoals nieuwe inkomstenstromen dankzij producten en toepassingen op basis van embedded analytics.

Hiervoor moeten de data- en analyseteams echter flink opschalen. Nieuwe data-initiatieven vereisen toegang tot, het delen van en het opnemen van de juiste gegevens met de juiste snelheid. Dat betekent real-time Live Analytics; een hele verandering ten opzichte van een wereld van statische dashboards en regelmatig geplande rapporten. Zes stappen om daar te komen.

Ten eerste: goed genoeg leidt niet tot perfectie. Wees niet bang om rond te shoppen voor de beste oplossingen voor bedrijfsbehoeften. Kostenbeheersing door alles bij één leverancier te kopen is een strategie, maar tenzij die leverancier voor elke oplossing de beste technologie biedt, leidt het vaak tot gemiddelde prestaties over de hele linie. In een cloud-first wereld is dit immers niet de trage, riskante, dure ervaring die de CTO en CIO vroeger met angst vervulde; de moderne datastack maakt het juist mogelijk om snel en makkelijk te schakelen.

Ten tweede is iedereen in staat waarde toe te voegen door middel van inzichten die betere besluitvorming stimuleren, dus geef ze de tools die dit gemakkelijk maken - real-time, gemakkelijk en self-service. Inzichten zijn gebonden aan visies en expertise. Tools kiezen die alleen een technische en dus kleine groep kan gebruiken, is niet de manier waarop organisaties bredere expertise en creativiteit aanboren om de knop echt om te zetten. Self-service analytics, voor zowel de zakelijke gebruiker als de eindgebruiker door middel van embedded analytics in applicaties, stelt meer mensen in staat om vragen te stellen en antwoorden te krijgen die met data zijn onderbouwd. In de nabije toekomst moet je antwoorden kunnen krijgen op basis van beschikbare data zonder te hoeven wachten op een ander teamlid dat elk aspect interpreteert voor degene met domeinkennis. Analisten hebben een belangrijke positie, maar deze ervaren experts zouden geen queries voor anderen moeten uitvoeren.

Ten derde, zorg ervoor dat die inzichten leiden tot actie. Dit is een impopulaire uitspraak in de wereld van data. Gegevens analyseren is op zich zinloos, ongeacht wie het doet. Alleen als die inzichten tot actie leiden, wordt waarde gecreëerd. Zorg ervoor dat er een doorgaande lijn is van inzicht naar actie voor degenen aan de voorkant.

Ten vierde is flexibiliteit een sterke basis voor groei. Er zijn zoveel gegevensbronnen en steeds meer manieren om ze te gebruiken dat het kortzichtig zou zijn om een inflexibel beleid op te leggen. Alles verandert: Gebruikers, hun behoeften, de technologie en de soorten gegevens. Wees voorbereid op een meer organische, meer vloeiende werkwijze. Houd vast aan goede regels die noch de datateams noch de zakelijke gebruikers gevangen houden in een statisch proces. Focus op governance en verstandige structuren die in staat zijn mee te evolueren met uw bedrijf. Gebruik automatisering om frictie weg te nemen, zodat talent de vrijheid krijgt te ontplooien en niet met hun hoofd tegen verouderde dashboards aanloopt.

Ten vijfde, bekijk de eigen bedrijfsgegevens eens vanuit een outside-in view. Elke nuttige dienst, zoals bijvoorbeeld een online maaltijdbezorgdienst of een real-time route- en verkeerskaart, is alleen nuttig omdat er meerdere gegevensbronnen zijn. Er zijn interne gegevens, en er zijn gegevens van partners of gebruikers die de dienst verrijken en de echte waarde toevoegen. Dat zijn de restaurantmenu's, de beschikbaarheid van fietsers, weerpatronen en door gebruikers gegenereerde verkeersupdates in deze voorbeelden. Het is de combinatie tussen gegevens van de verschillende partijen. Cloud-integraties maken de toegang tot kwaliteitsgegevens eenvoudig, van de Snowflake Data Marketplace tot Delta Sharing van Databricks, het is er allemaal, klaar voor gebruik.

En tot slot, degradeer dit niet tot een interne oefening. Overweeg hoe dit beschikbaar kan komen voor gebruikers in hun dagelijkse praktijk, of voor klanten die gegevens in hun producten willen. Beschouw data als een onderdeel van de gebruikerservaring. Veel systemen hoeven niet alleen een plaats te zijn waar gegevens worden bewaard. Ze kunnen een systeem zijn dat continu inzichten biedt om gebruikers te helpen. Dit geldt zowel voor een HR-systeem als voor een CRM. En idealiter hebben we het over een open, intelligent, flexibel systeem dat boven deze puntoplossingen staat en gebruikers in staat stelt om gegevens uit al deze en nog veel meer plaatsen te halen. Gebruikerservaring is belangrijk. In het geval van de toekomst van onze business intelligence is het noodzakelijk. We kunnen de toekomst niet maken als we de tools niet intuïtief en gemakkelijk kunnen gebruiken.