Data Analyse

Het automatiseren van gegevensanalyse is een must 

Het hebben van een up-to-date Enterprise Resource Planning systeem (ERP) zal het probleem van de grote toestroom aan data niet oplossen. De meeste middelgrote bedrijven beginnen met op financiën gerichte ERP’s en eindigen met systemen om andere gegevens op te slaan, zoals klantactiviteit en productiedoorvoer – een stap die meer operationeel dan strategisch is. Juist aan die strategische kant valt veel voordeel te halen waardoor verdere optimalisatie – lees: transformatie – tot groei leidt.

Artificial Intelligence (AI) maakt zo ongeveer alles eenvoudiger, efficiënter en kosteneffectiever

Daarom is het automatiseren van data-analyse naarmate het bedrijf groeit een erg belangrijke stap. Dit levert snel resultaat op, stimuleert meer groei en innovatie en het maakt de weg vrij voor de implementatie van kunstmatige intelligentie – Artificial Intelligence (AI), waardoor zo ongeveer alles eenvoudiger, efficiënter en kosteneffectiever wordt. AI is gecodeerd om te leren om een taak uit te voeren door de eigen algoritmen uit te vinden en te (her)schrijven.

Data en analyse als onderdeel van de transformatie strategie

De gegevens in middelgrote bedrijven zijn vaak rommelig en bestaan uit spreadsheets en platte-tekstbestanden in veel verschillende formaten. Deze onsaamhangende, gedesintegreerde gegevens kunnen zelfs de beste initiatieven saboteren waaronder Artificial Intelligence (AI) die is ontworpen om de waarde en efficiëntie te vergroten. Hierbij gaat het om data en analyse als onderdeel van de transformatie strategie die de hoogste prioriteit zou moeten hebben. Data die nog niet klaar is om maximaal te benutten en effectief in te zetten. Voor de meeste organisaties die voor een uitdaging staan besteedt de analist die eraan werkt doorgaans 75% van de tijd aan het voorbereiden van de gegevens voordat tot analyse, optimalisatie, innovatie en transformatie kan worden overgegaan. Dat is natuurlijk zonde van de tijd en zorgt voor vertraging en maakt dat verdere groei uitblijft. Het verbeteren van de operationele efficiëntie is daarom bijna altijd een topprioriteit voor middelgrote bedrijven.

Beginnen met automatiseren van de Data Analyseprocessen

Middelgrote bedrijven kunnen niet elke kans aan. Hun budgetten en personeelsbestand en de drukte van de dagelijkse operaties laten het niet toe. (Ze zijn tenslotte geen Google.) Middelgrote bedrijven zouden dus moeten beginnen met het automatiseren van hun data-analyseprocessen door zich te concentreren op gebieden waar kritieke operaties ofwel inefficiënt zijn of te afhankelijk zijn van één persoon of een handvol mensen. Het is belangrijk om te beginnen met een solide basis.

Drie dingen waar leiders rekening mee moeten houden

Hier zijn drie dingen waar leiders rekening mee moeten houden wanneer ze beginnen met het automatiseren van data-analyse:

1. Geef prioriteit aan opruimen

Gegevens in een middelgroot bedrijf zijn doorgaans rommelig en moeten veel worden opgeruimd voordat ze nuttig kunnen worden. Een andere fundamentele activiteit is het identificeren welke gegevens belangrijk zijn en deze vervolgens opschonen. Dit kan in het begin traag werk zijn en het is niet goedkoop, dus zoek gebieden waar het bedrijf het eerste jaar terugverdiend kan worden. Dat zal sceptici tot gelovigen maken.

2. Huur de juiste mensen in

Leidinggevenden zijn geen analisten. Ze missen de tijd, het geduld en de vaardigheden om data-analyse uit te voeren als aanvulling op hun dagelijkse taken. Bedrijfsanalisten zijn deels programmeur, deels ondernemer. HdL begon met een stagiaire en nam haar in dienst als fulltime business analist.

3. Bereid de gegevens voor

Pas als je data goed is voorbereid, kun je gaan nadenken over AI. AI creëert zijn eigen logica op basis van een analyse van de patronen die het in de gegevens ontdekt. Hoewel AI en machine learning nuttig en opwindend zijn, hebben beide technologieën grote datasets nodig om op te trainen, met bevestigde positieve en negatieve resultaten. Na voldoende gegevensopschoning en een paar op algoritmen gebaseerde sweeps, zullen de meeste middelgrote bedrijven een voldoende grote en bruikbare dataset hebben om een ​​AI-model op te trainen.

Zie ook de 8 valkuilen bij transformatieprocessen

Het benutten van de waarde in grote datasets

Leiders van middelgrote bedrijven zijn terecht enthousiast over de mogelijkheden om de waarde in grote datasets te benutten. Dit is het moment om aan deze meerjarige reis te beginnen en je te committeren aan het aannemen van het juiste talent en het nemen van incrementele stappen om waarde te genereren uit gegevensautomatisering en andere soorten geavanceerde analyses.

Liever een Incompany Training?

Idealiter nemen wij bij voorkeur een begeleidende, coachende rol in bij het ontwikkelen en uitwerken van de Value Proposition als onderdeel van het Bakker Business Transformation en de executie ervan in de praktijk zodat het organisatie breed wordt uitgedragen en jouw klanten zich keer op keer ondersteund voelen bij het proces waarin ze zich bevinden en de taken waar zijn voor staan. Het ontwikkelen van een succesvolle Value Proposition is een proces op zichzelf. Het geven van Incompany Trainingen is dan ook vooral voorbehouden aan organisaties die dat proces reeds hebben doorlopen waarna alle medewerkers er binnen het eigen segment mee leren werken. Ook dan richten wij ons op de combinatie theorie en praktijk zodat het ook direct toepasbaar wordt. Wanneer er toch behoefte is aan een training vooraf dan kan dit in de vorm van een interactieve lezing waarin deelnemers kennis maken met het Bakker Business Transformation en de rol van een geoptimaliseerde Value Proposition daarbinnen. Dit heeft als grote voordeel dat er meer mensen betrokken worden bij de ontwikkeling ervan en het bottom up kan worden uitgerold in plaats van top down.