Overzicht van business intelligence

De meeste bedrijven verzamelen dagelijks een enorme hoeveelheid bedrijfsdata, die voortvloeit uit hun ERP-software (Enterprise Resource Planning), e-commerceplatform, supply chain en vele andere interne en externe bronnen. Om deze data om te zetten in bruikbare inzichten, hebben ze een modern BI-systeem (Business Intelligence) nodig dat naadloos kan worden geïntegreerd met verschillende gegevensbronnen, waardoor realtime gegevenstoegang en -analyse mogelijk is.

Business intelligence is zowel een gedisciplineerd proces als een reeks tools die ruwe data omzet in duidelijke, bruikbare begeleiding voor datagedreven besluitvorming. Moderne business intelligence levert deze inzichten sneller en met veel meer flexibiliteit die gebruikers met self-service analytics in staat stelt om gegevens te verkennen en vragen te beantwoorden zonder te wachten op IT.

Definitie van business intelligence

Business intelligence verwijst naar processen en tools die organisaties gebruiken om hun bedrijfsgegevens te analyseren, om te zetten in bruikbare inzichten en om iedereen te helpen beter onderbouwde beslissingen te nemen en KPI's te behalen. Business intelligence werkt door gegevens te verzamelen, schoon te maken, te integreren, op te slaan en te analyseren en vervolgens inzichten te presenteren met behulp van dashboards, rapporten en visualisaties die in het hele bedrijf kunnen worden gedeeld. Teams gebruiken deze inzichten om prestaties te bewaken en trends te identificeren. Organisaties gebruiken deze om beslissingen te nemen, processen te optimaliseren en bedrijfsresultaten te verbeteren.

Business Intelligence, ook wel beslissingsondersteuningssysteem (DSS) genoemd, wordt soms “beschrijvende analyses” genoemd, omdat het beschrijft hoe een bedrijf vandaag presteert en hoe het in het verleden heeft gepresteerd. Het beantwoordt vragen als “Wat is er gebeurd?” en "Wat moet er veranderen?"—maar het komt er niet in waarom er iets is gebeurd of wat er daarna zou kunnen gebeuren.

Business intelligence vs. business analytics

Business intelligence en business analytics worden vaak door elkaar gebruikt omdat ze veel van dezelfde doelen en tools delen. In plaats van er harde lijnen tussen te trekken, denk er eens aan:

• Business intelligence richt zich op wat er in het verleden is gebeurd en wat er nu gebeurt (beschrijvende analyses).
• Business analytics gaat dieper in op waarom dingen zijn gebeurd en wat er mogelijk komt (predictive analytics).

Business intelligence biedt het basisbeeld van het bedrijf en helpt teams inzicht te krijgen in de huidige en historische prestaties. Business analytics bouwt op die basis door onderliggende factoren te verkennen, patronen te identificeren en voorspellende technieken toe te passen om te anticiperen op toekomstige resultaten en acties aan te bevelen. In de praktijk werken de twee samen als een continuüm, variërend van beschrijvende inzichten tot diagnostische, voorspellende en prescriptieve analyses.

Belangrijker dan het toegepaste label is ervoor te zorgen dat organisaties over de juiste tools beschikken om hun zakelijke vragen te beantwoorden, het probleem op te lossen en hun doelen te bereiken. Daarom combineren veel grote softwareleveranciers nu de mogelijkheden van business intelligence en business analytics op één dataplatform. Deze aanpak geeft teams alles wat ze nodig hebben op één plek en maakt het onderscheid tussen de termen minder relevant.

Hoe business intelligence werkt (stap voor stap)

Het business intelligence-proces omvat zes primaire stappen om bedrijfsgegevens te verzamelen, analyseren en verwerken en vervolgens bruikbare inzichten te leveren.

1. Verzamelen: verzamel data uit operationele systemen, applicaties en externe bronnen om de ruwe informatie vast te leggen die nodig is voor analyse.
2. Schoon en integreer: bereid de data voor door fouten te corrigeren, formaten te standaardiseren en meerdere bronnen te combineren in een uniforme, betrouwbare dataset.
3. Opslag: organiseer en onderhoud de voorbereide gegevens in een centrale repository, zoals een datawarehouse of cloudplatform, zodat ze betrouwbaar en gemakkelijk toegankelijk zijn.
4. Analyseren: pas analytische methoden toe om patronen, trends en inzichten te ontdekken die de besluitvorming ondersteunen.
5. Visualiseer en deel: presenteer inzichten via dashboards, rapporten en visualisaties die de bevindingen duidelijk en gemakkelijk te begrijpen maken voor belanghebbenden.
6. Actie ondernemen: gebruik de inzichten om beslissingen te sturen, processen te optimaliseren en meetbare bedrijfsresultaten te behalen.

Belangrijkste voordelen van business intelligence

Een succesvol business intelligence-programma geeft inzicht in manieren om de winst en prestaties te verhogen, problemen te ontdekken, activiteiten te optimaliseren en meer. Dit zijn slechts enkele van de vele voordelen van business intelligence:

Besluitvorming

• Ondersteuning voor besluitvorming op basis van feiten. Met tools voor business intelligence kunnen leidinggevenden, managers en werknemers inzichten ontdekken die relevant zijn voor hun rollen en verantwoordelijkheidsgebieden, en deze gebruiken om beslissingen te nemen op basis van feiten, niet op basis van giswerk.
• Concurrentievoordeel behalen en behouden. Met tijdige business intelligence kunnen organisaties snel nieuwe trends en kansen identificeren en erop reageren. Ze kunnen ook hun eigen capaciteiten, sterke en zwakke punten in vergelijking met concurrenten beoordelen en die informatie in hun voordeel gebruiken.

KPI-bewaking

• Meet en volg prestaties. Dashboards maken het eenvoudig om KPI's van business intelligence te bewaken, de voortgang ten opzichte van doelen bij te houden en waarschuwingen in te stellen om te weten waar en wanneer verbeteringsinitiatieven moeten worden gericht.
• Identificeer en stel benchmarks in. Met business intelligence-oplossingen kunnen organisaties hun processen en prestatiemetrieken vergelijken met branchenormen, bepalen waar verbeteringen nodig zijn, zinvolle benchmarks instellen en de voortgang in de richting van doelen bewaken.

Efficiëntie

• Spot problemen zodat ze kunnen worden opgelost. Met business intelligence kunnen gebruikers potentiële bedrijfsproblemen detecteren, zoals productie- of distributieknelpunten, opwaartse trends in klantverloop, stijgende arbeidskosten en meer, voordat ze financiële schade veroorzaken.
• Werk efficiënter. Met business intelligence-systemen kan iedereen minder tijd besteden aan het opsporen van informatie, het analyseren van gegevens en het genereren van rapporten. Ze kunnen ook gebieden van overlapping, duplicatie of inefficiënties tussen afdelingen of dochterondernemingen identificeren om activiteiten te stroomlijnen.
• Maak data en rapportage toegankelijk voor iedereen. Business intelligence-software biedt intuïtieve interfaces, slepen-en-neerzetten-rapporten en rolgebaseerde dashboards die teamleden zelf kunnen gebruiken, zonder codering of andere technische vaardigheden.

Klantinzichten

• Verbeter klantervaringen en werknemerservaringen. Business intelligence-gebruikers kunnen data opsporen om patronen in klant- en werknemersgedrag te ontdekken, feedback te analyseren en inzichten te gebruiken om ervaringen aan te passen en te verbeteren.

Winstgevendheid

• Verhoog de omzet en de winstgevendheid. Uiteindelijk leiden business intelligence-gegevens tot een beter inzicht in waar risico's en kansen bestaan, zodat teams winstgevende aanpassingen kunnen doorvoeren.

Belangrijkste componenten van een BI-systeem

Een business intelligence-systeem brengt verschillende onderling verbonden componenten samen die data voorbereiden, structureren en centraliseren om ze te transformeren in zinvolle, bruikbare inzichten, die AI-systemen kunnen helpen beter te presteren. Er zijn veel verschillende componenten in een Business Intelligence-systeem. Hier zijn enkele van de meest voorkomende:

BI-rapportage

Business intelligence-rapportage – het presenteren van gegevens en inzichten aan eindgebruikers op een manier die gemakkelijk te begrijpen is en waarop actie kan worden ondernomen – is van fundamenteel belang voor elk bedrijf. Rapporten gebruiken samenvattingen en visuele elementen, zoals diagrammen en grafieken, om gebruikerstrends in de loop van de tijd, relaties tussen variabelen en meer weer te geven. Ze zijn ook interactief, zodat gebruikers tabellen kunnen segmenteren en indelen of indien nodig dieper in gegevens kunnen analyseren. Rapporten kunnen worden geautomatiseerd en verzonden volgens een regelmatig, vooraf bepaald schema, of ad hoc en direct worden gegenereerd.

Vragen

Met querytools kunnen gebruikers zakelijke vragen stellen en antwoorden krijgen via intuïtieve interfaces. Met moderne querytools kan het indienen van een vraag net zo eenvoudig zijn als het stellen van een vraag aan Google (of zelfs Siri), zoals “Waar zijn vertragingen in de verzending?”, “Hebben kwartaalverkopen hun doelen gehaald?”, en "Hoeveel widgets zijn er gisteren verkocht?"

BI-dashboards

Dashboards zijn een van de populairste tools voor business intelligence. Ze gebruiken voortdurend bijgewerkte diagrammen, grafieken, tabellen en andere datavisualisaties om vooraf gedefinieerde KPI's en andere bedrijfsmeetwaarden bij te houden. Business intelligence-dashboards bieden ook een overzicht in één oogopslag van prestaties in bijna realtime. Managers en werknemers kunnen interactieve functies gebruiken om aan te passen welke informatie ze willen bekijken, gegevens in te zoomen voor verdere analyse en resultaten te delen met andere belanghebbenden.

Visualisatie van data

De mogelijkheid om data te visualiseren en in context te zien is een gebied waar business intelligence echt uitblinkt. Diagrammen, grafieken, kaarten en andere visuele formats brengen data tot leven op een manier die snel en gemakkelijk te begrijpen is. Trends en uitschieters zijn duidelijker. Kleuren en patronen schetsen een beeld van het verhaal achter data op een manier die kolommen en rijen in een spreadsheet nooit konden. Gegevensvisualisatie wordt gebruikt in een business intelligence-systeem, in rapporten, als antwoorden op query's en in dashboards.

OLAP

Online Analytical Processing (OLAP) is een technologie die de gegevensverkenning in veel Business Intelligence-systemen mogelijk maakt. OLAP maakt snelle, multidimensionale analyse mogelijk van enorme hoeveelheden informatie die zijn opgeslagen in een datawarehouse of in een andere centrale gegevensopslag.

Datavoorbereiding

Gegevensvoorbereiding houdt in dat meerdere gegevensbronnen worden samengesteld en over het algemeen worden voorbereid voor gegevensanalyse. Met behulp van een proces met de naam ETL (extraheren, transformeren en laden) worden onbewerkte gegevens opgeschoond, gecategoriseerd en vervolgens in een datawarehouse geladen. Succesvolle business intelligence-systemen automatiseren veel van deze processen en maken het mogelijk om dimensies en meetwaarden in te stellen.

Datawarehouse

Een datawarehouse bevat geaggregeerde gegevens uit meerdere bronnen die zijn opgeschoond en opgemaakt, zodat business intelligence en andere analysetools er toegang toe hebben.

Deze business intelligence-componenten werken als een geïntegreerd ecosysteem en stroomlijnen niet alleen de analyse, maar verbeteren ook de AI-extractie door consistente, goed georganiseerde gegevens te leveren die AI-modellen nauwkeuriger en efficiënter kunnen interpreteren.

Voorbeelden van business intelligence in actie

De huidige tools voor business intelligence maken het voor iedereen in een organisatie eenvoudiger om toegang te krijgen tot actuele en historische gegevens, deze te analyseren en erop te reageren. Hier volgen enkele voorbeelden van business intelligence in verschillende bedrijfsgebieden:

• Business intelligence voor marketing: marketeers kunnen business intelligence gebruiken om campagneresultaten bij te houden, zoals open e-mailpercentages, doorklikpercentages en landingspaginaconversies, en vervolgens toekomstige promoties aanpassen om ze effectiever te maken.
• Business intelligence voor finance: financiële afdelingen kunnen financiële gegevens consolideren en cashflow, marges, uitgaven, inkomstenstromen en meer in realtime bewaken. Ze kunnen de winstgevendheid scherp in de gaten houden en beslissingen nemen die de winst verbeteren.
• Business intelligence voor HR: HR-teams kunnen business intelligence gebruiken om meetwaarden zoals tijd en aanwezigheid, productiviteit, personeelsverloop en betrokkenheid te bewaken. Ze kunnen business intelligence gebruiken om betere beslissingen te nemen over indienstname, opleidingsbehoeften te identificeren, personeelsplanning te optimaliseren en meer.
• Business intelligence voor operationele activiteiten: operationele teams kunnen productie-output, equipmentprestaties, cyclustijden en knelpunten volgen om de doorvoer te verbeteren en consistente kwaliteit te behouden.
• Business intelligence voor de supply chain: supplychainteams kunnen voorraadniveaus, leveranciersprestaties, doorlooptijden en vertragingen bij verzending bewaken om verstoringen te verminderen en de algehele veerkracht te vergroten.
• Business intelligence voor productgebruik: productteams kunnen gebruikspatronen, functieacceptatie en klantgedrag analyseren om productontwerp te verfijnen, verbeteringen te prioriteren en klanttevredenheid te verbeteren.

Traditionele versus moderne BI

Business intelligence bestaat al meer dan 30 jaar. Traditionele business intelligence werd aangestuurd door IT waar gebruikers vragen indienden bij het IT-team dat antwoorden gaf in de vorm van een statisch rapport. Als er vervolgvragen waren, werden deze opnieuw verzonden naar IT en meestal achterin de wachtrij geplaatst.

Dit tijdrovende proces is vervangen door moderne business intelligence, die veel interactiever is. "Modern" betekent business intelligence die in de cloud draait, data in realtime bijwerkt, selfservice mogelijk maakt, analytics rechtstreeks integreert in applicaties en workflows en AI gebruikt om te helpen bij snellere, slimmere inzichten.

Met moderne selfservice business intelligence-tools kunnen zakelijke gebruikers zelf gegevens opvragen, dashboards instellen, rapporten genereren en hun bevindingen delen vanuit elke webbrowser of mobiel apparaat, allemaal met minimale IT-betrokkenheid. Onlangs hebben technologieën voor AI en machine learning dit proces nog eenvoudiger en sneller gemaakt door veel business intelligence-processen te automatiseren, waaronder het ontdekken van data en het maken van rapporten en visualisaties.

Bedrijven kiezen steeds vaker voor cloudgebaseerde business intelligence-tools die verbinding maken met meer gegevensbronnen en 24/7 beschikbaar zijn vanaf elke locatie. En ze kiezen voor oplossingen die geïntegreerde business intelligence bieden: business intelligence die rechtstreeks is geïntegreerd in workflows en processen, zodat gebruikers betere beslissingen kunnen nemen op het moment en in de context.

De modernste business intelligence-platforms combineren business intelligence, geavanceerde en predictive analytics en planningstools in één cloudoplossing voor analytics. Ze worden uitgebreid met technologieën voor AI en machine learning, ze kunnen in elk proces worden geïntegreerd en ze democratiseren business intelligence en analytics door ze gebruiksvriendelijk te maken voor iedereen, niet alleen voor IT-afdelingen of professionele analisten.

BI versus data analytics vs. data science

Hoewel business intelligence, data-analytics en data science vaak door elkaar worden gehaald, dient elke functie een ander doel:

• Business intelligence beantwoordt "wat er is gebeurd" en "wat er nu gebeurt", waardoor teams een duidelijk, realtime beeld krijgen van de prestaties, zodat ze snel kunnen handelen.
• Data analytics gaat dieper en onderzoekt patronen, oorzaken en relaties, zodat organisaties begrijpen waarom dingen gebeuren en wat er daarna kan gebeuren.
• Data science gaat nog verder door geavanceerde statistische modellen, machine learning en intelligente automatisering te gebruiken om toekomstige resultaten te voorspellen, scenario's te simuleren en systemen te bouwen die met minimale menselijke tussenkomst kunnen handelen.

Denk er zo over na: als je organisatie een auto op reis was, is business intelligence het dashboard dat je vertelt over je huidige snelheid, brandstofniveau en waarschuwingslichten; data analytics is de monteur die onder de motorkap kijkt om uit te zoeken waarom er iets gebeurt en hoe je de prestaties kunt verbeteren; en data science is de ingenieur die geavanceerde systemen ontwerpt die voorspellen wat er zal breken voordat het doet en delen van het rijden zelf automatiseren.

Business intelligence, data analytics en data science vormen samen een continuüm: business intelligence biedt het essentiële beeld van "wat en wat nu", analytics onthult "waarom en wat de toekomst is", en data science biedt de voorspellende kracht van "wat te doen".

Veelvoorkomende BI-uitdagingen (en hoe deze te vermijden)

Zelfs de beste business intelligence-tools kunnen tekortschieten als een paar fundamentele problemen niet worden aangepakt. Hier zijn enkele van de meest voorkomende uitdagingen en hoe ze te vermijden.

Slechte datakwaliteit

Slechte data leidt tot wantrouwen, fouten en onbetrouwbare inzichten. Voorkom dit door sterke gegevensvalidatie, opschoningsroutines en eigendomsprocessen in te voeren, zodat teams kunnen vertrouwen op de informatie die ze gebruiken.

Inconsistente KPI-definities

Als teams gegevens anders definiëren, vertellen dashboards en rapporten conflicterende scenario's. Stel een gedeelde KPI-glossary op en zorg ervoor dat iedereen dezelfde regels, formules en gegevensbronnen gebruikt.

Gegevens in silo's

Wanneer gegevens in afzonderlijke systemen zitten, kunnen business intelligence-tools geen compleet beeld geven. Verbind kerngegevensbronnen, integreer ze in een uniforme omgeving en zorg voor regelmatige synchronisatie.

Lage gebruikersadoptie

Business intelligence werkt alleen als mensen er daadwerkelijk gebruik van maken. Bied onboarding, rolgebaseerde training en eenvoudige interfaces aan die werknemers aanmoedigen om voor dagelijkse beslissingen te vertrouwen op business intelligence.

Hiaten in governance

Zonder duidelijke governance kunnen gegevenstoegang, -gebruik en -kwaliteit snel afglijden. Definieer wie eigenaar is van welke gegevens, stel beleid in voor toegang en beveiliging, en evalueer beheerpraktijken regelmatig om de Business Intelligence-omgeving gezond te houden.

Veelgestelde vragen