Inzicht in data-analytics

Definitie van data-analytics

Data-analytics is het proces van het analyseren, interpreteren en visualiseren van grote, complexe datasets om zinvolle inzichten te verkrijgen en weloverwogen beslissingen te nemen. Het omvat een verscheidenheid aan technieken, van statistische analyse tot machine learning, gericht op het analyseren van historische en huidige data om toekomstige trends te voorspellen.

Waarom is data-analytics belangrijk?

In zijn ruwe vorm is data weinig meer dan een lijst van feiten en cijfers. Daarom wordt het vaak vergeleken met olie, een grondstof waarvan de waarde latent is totdat het wordt verwerkt tot iets nuttigs. Data-analytics is belangrijk omdat het helpt om waarde te halen uit de grondstof die we data noemen.

Stel u voor dat u een wereldwijde supply chain runt zonder inzicht in uw data, of bouw een budget op voor uw volgende productrelease op basis van intuïtie en intuïtie. Zonder data-analytics kan het doel om een datagedreven onderneming te worden, met geoptimaliseerde processen en continu verbeterde klantervaringen, nauwelijks worden bereikt. Voor organisaties die concurrentievoordeel willen behalen en behouden, is data-analytics de sleutel tot continu succes.

Hoe werkt data-analytics?

Data-analytics is een veelzijdig proces dat verschillende fasen omvat om zinvolle inzichten uit onbewerkte data te halen. Gespecialiseerde tools en teams voor data-analytics spelen een essentiële rol in deze reeks, waarbij data zorgvuldig wordt verzameld, verwerkt en geanalyseerd om bruikbare intelligentie af te leiden.

De volgende vijf stappen helpen ervoor te zorgen dat data nauwkeurig worden geanalyseerd, wat leidt tot bruikbare inzichten die de strategische besluitvorming stimuleren:

Stap 1: gegevensverzameling

Deze eerste stap omvat het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, zoals databases, sensoren en online transacties. Het verzamelen van diverse datasets is cruciaal voor het verkrijgen van uitgebreide inzichten.

Stap 2: Gegevens opschonen

Als de gegevens zijn verzameld, bevatten ze vaak fouten, duplicaten of ontbrekende waarden. Het opschonen van data omvat het identificeren en corrigeren van deze problemen om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid in latere analyses te garanderen.

Stap 3: Datatransformatie

Het transformeren van data omvat het normaliseren, aggregeren en opmaken in een consistente en bruikbare structuur. Deze stap bereidt de gegevens voor op een efficiënte analyse door ze om te zetten in geschikte formaten en structuren.

Stap 4: Datamodellering

In deze fase worden statistische modellen en algoritmen toegepast op de gegevens om patronen, correlaties en trends te identificeren. Modellering helpt toekomstige resultaten te voorspellen en biedt een basis voor het nemen van weloverwogen beslissingen.

Stap 5: Datavisualisatie

Tot slot worden de geanalyseerde gegevens gepresenteerd via diagrammen, grafieken en dashboards. Visualisatie maakt complexe data begrijpelijk en markeert belangrijke inzichten, waardoor stakeholders snel strategische beslissingen kunnen nemen.

Datavisualisatie van top 100 klanten over tijd voor betalingen

Typen en technieken voor data-analyse

Soorten data-analytics

Naarmate de datavolumes toenemen, vereist het succesvol navigeren in grote oceanen van informatie verschillende navigatiemiddelen, afhankelijk van uw bestemming. Organisaties benaderen data-analytics steeds vaker door hun strategieën af te stemmen op gerichte vragen en specifieke doelen te bereiken. Of het nu gaat om het ontcijferen van wat er in het verleden is gebeurd, het onthullen van de redenen achter die gebeurtenissen, het voorspellen van toekomstige mogelijkheden of het aanbevelen van de beste koers van actie, elk type data-analytics biedt unieke inzichten en oplossingen. Hier volgt een nadere blik op de vier belangrijkste soorten data-analyses: beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief.

Descriptive analytics

Beschrijvende analyses ondervragen historische gegevens om trends en patronen te identificeren. Het beantwoordt de "Wat is er gebeurd?" vraag die gebruikmaakt van technieken zoals data-aggregatie en datamining voor inzichten in eerdere prestaties. Voorbeelden zijn maandelijkse verkoopprestatierapporten, resultaten van klanttevredenheidsonderzoeken en webverkeersanalyses die de betrokkenheid meten.

Diagnostische analyses

Diagnostische analyses gaan dieper in op data om de oorzaken van gebeurtenissen in het verleden te begrijpen. Het adresseert de "Waarom is het gebeurd?" vragen te stellen met behulp van technieken zoals drill-down, dataverkenning, datamining en correlaties. Een detailhandelaar kan bijvoorbeeld diagnostische analyses gebruiken om te begrijpen waarom de verkoop in een bepaalde maand is gedaald door invloedfactoren te onderzoeken.

Predictive analytics

Predictive analytics maakt gebruik van statistische modellen en technieken voor machine learning om toekomstige resultaten te voorspellen op basis van historische data. Het beantwoordt de "Wat kan er gebeuren?" vragen stellen door trends te identificeren en toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Een voorbeeld hiervan is een bank die predictive analytics gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen dat een klant in gebreke blijft bij een lening.

Prescriptive analytics

Prescriptive analytics beveelt acties aan op basis van data-analyses. Het adresseert de "Wat moeten we doen?"-vraag met behulp van technieken zoals optimalisatie- en simulatie-algoritmen. Een logistiek bedrijf kan bijvoorbeeld prescriptive analytics gebruiken om de meest efficiënte route voor bestelwagens te vinden.

De vier soorten data-analytics

Technieken voor data-analyse

Data analytics is een voortdurend veranderende bedrijfsdiscipline. De gebruikte technieken kunnen net zo divers zijn als de datasets die onderzocht worden en de doelen die organisaties nastreven. Om succesvol te zijn met data-analytics, is een vertrouwdheid met de volledige reeks data-analysetechnieken een must. Het gaat hierbij onder meer om:

Datamining

Datamining maakt gebruik van algoritmen en statistische methoden om patronen en kennis uit grote datasets te halen. Deze techniek helpt organisaties verborgen patronen en relaties in data te ontdekken voor gebruik met verschillende voorspellingsmodellen.

Tekstanalyse

Tekstanalyses parsen ongestructureerde tekstgegevens uit e-mails, social media-berichten, klantbeoordelingen en andere soorten content om betekenis, context en inzichten af te leiden. Het is met name nuttig voor sentimentanalyse, entiteitsherkenning, onderwerpmodellering en natuurlijke taalverwerking.

Statistische analyse

Statistische analyses maken gebruik van statistische tests en modellen om relaties en trends binnen gegevens te begrijpen. Deze techniek omvat hypothesetests, regressieanalyses en variantieanalyses om conclusies te trekken over de gegevens.

Machine learning

Machine learning maakt gebruik van algoritmen die leren van en voorspellingen doen over data, waardoor de prestaties in de loop der tijd worden verbeterd met meer data. Gemeenschappelijke methoden zijn onder meer begeleid leren, niet-begeleid leren en versterken van leren, toegepast op gebieden als aanbevelingssystemen en beeldherkenning.

Datavisualisatie

Datavisualisatie is de visuele weergave van data via diagrammen, grafieken en dashboards om complexe gegevens begrijpelijker te maken. Effectieve visualisatie helpt organisaties snel trends, patronen en uitschieters te identificeren, waardoor betere besluitvorming mogelijk wordt.

Big Data analytics

Big Data analytics richt zich op grote hoeveelheden data die traditionele methoden niet effectief kunnen beheren. Het gaat vaak om gedistribueerde computer- en opslagoplossingen om enorme hoeveelheden informatie te verwerken, waardoor organisaties Big Data kunnen gebruiken voor strategische inzichten.

Voorbeelden en applicaties voor data-analytics

Voorbeelden van data-analyse

Organisaties gebruiken data-analytics voor verschillende doeleinden. Sommigen gebruiken het om apparatuurstoringen te voorzien voordat ze plaatsvinden of om marketingstrategieën af te stemmen op individuele voorkeuren. Anderen gebruiken het om leveringsroutes te stroomlijnen voor maximale efficiëntie of om gebruik te maken van de collectieve stemming van social media-gebruikers. Hier volgen enkele van de meest voorkomende voorbeelden van hoe data-analytics helpt om deze mogelijkheden te realiseren:

Voorspellend onderhoud

Data-analyses worden regelmatig gebruikt voor voorspellend onderhoud, waarbij equipment- of voertuigprestatiegegevens worden geanalyseerd om componentstoringen te voorspellen. Dit helpt organisaties om tijdig onderhoud in te plannen en onverwachte uitval te verminderen.

Klantsegmentatie

E-commerceplatforms gebruiken data-analytics voor klantsegmentatie, waarbij browse- en inkoopgedrag worden geanalyseerd om klanten te groeperen op basis van hun voorkeuren. Dit maakt gerichte marketingcampagnes mogelijk.

Optimalisatie van de supply chain

Organisaties die logistieke activiteiten uitvoeren, analyseren verzendgegevens om leveringsroutes te optimaliseren, transportkosten te verlagen en levertijden te verbeteren. Dit helpt om efficiënte processen te garanderen en de klanttevredenheid te vergroten.

Sentimentanalyse

Socialemediaplatforms gebruiken sentimentanalyse om de publieke opinie over verschillende onderwerpen te peilen. Door boekingen en opmerkingen te analyseren, krijgen bedrijven inzicht in het klantsentiment en kunnen ze strategieën daarop aanpassen.

Applicaties voor data-analytics

Data analytics is in verschillende sectoren niet alleen een tool, maar een transformerende kracht die vooruitgang stimuleert en unieke uitdagingen aanpakt. Afhankelijk van de branche kunnen data analytics kritieke inzichten onthullen die leiden tot meer efficiëntie, strategische vooruitgang en zelfs levensveranderende verbeteringen. Hier volgen enkele aantrekkelijke applicaties van data-analyse op verschillende gebieden:

Gezondheidszorg

In de zorgsector wordt data-analytics gebruikt om ziekte-uitbraken te voorspellen, de patiëntenzorg te verbeteren en de ziekenhuisactiviteiten te optimaliseren. Het analyseren van patiëntgegevens helpt bij vroege diagnoses en gepersonaliseerde behandelplannen, waardoor de algehele gezondheidsresultaten worden verbeterd.

Financiën

Financiële instellingen gebruiken data-analytics voor fraudedetectie, risicobeheer en gepersonaliseerde bankdiensten. Door transactiepatronen te analyseren, kunnen banken frauduleuze activiteiten identificeren en kredietrisico's nauwkeuriger beoordelen.

Detailhandel

Retailers gebruiken data-analytics om voorraadbeheer te optimaliseren, de klantervaring te verbeteren en marketingberichten te personaliseren. De analyse van aankoopgegevens van klanten helpt retailers trends te voorspellen en hun aanbod af te stemmen op de vraag van de consument.

Productie

Producenten gebruiken data-analytics om de productie-efficiëntie te verbeteren, onderhoudsbehoeften te voorspellen en het beheer van de supply chain te verbeteren. Door prestatiegegevens van machines te analyseren, kunnen producenten uitvaltijd verminderen en een consistente productkwaliteit behouden.

Telecommunicatie

Telecombedrijven gebruiken data-analytics om netwerkprestaties te verbeteren, het verloop te verminderen en gepersonaliseerde services te bieden. Door gebruikspatronen te analyseren, kunnen ze netwerkresources optimaliseren en de klanttevredenheid verbeteren.

Moderne use cases voor data-analytics

Het landschap van data analytics is voortdurend aan het verschuiven en evolueren, waarbij organisaties deze gebruiken om de curve voor te blijven en innovatie te stimuleren. Tegenwoordig is data analytics een onmisbare praktijk geworden, met oplossingen die ooit onvoorstelbaar waren. Terwijl bedrijven streven naar concurrentievoordeel, verkennen ze een groot aantal moderne use cases die het transformatieve potentieel van het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens aantonen. Deze hedendaagse toepassingen van data analytics omvatten het volgende:

IoT-data-analyse

Het Internet of Things (IoT) genereert enorme hoeveelheden data van verbonden apparaten. Het analyseren van deze gegevens helpt bij het bewaken van de prestaties van apparaten, het voorspellen van storingen en het verbeteren van gebruikerservaringen in slimme huizen en steden.

Integratie van AI en machine learning

Moderne data-analytics integreert in toenemende mate met AI en machine learning om besluitvormingsprocessen te automatiseren. Deze technologieën analyseren uitgebreide datasets om realtime inzichten en aanbevelingen te bieden.

Realtime analytics

Branches zoals finance en retail maken gebruik van realtime analytics om onmiddellijke beslissingen te nemen. Dit omvat het analyseren van streaminggegevens om fraude te detecteren, voorraadniveaus te beheren en klantinteracties direct te personaliseren.

Blockchaindata-analytics

In sectoren als finance en supply chain wordt blockchainanalyse gebruikt om transacties te verifiëren, activa te volgen en transparantie te waarborgen. Het analyseren van blockchaingegevens helpt bij het opsporen van afwijkingen en het waarborgen van de integriteit van transacties.

Vergelijkende inzichten

Data-analytics versus data-science

Hoewel de gebieden data-analytics en data-science elkaar zeker overlappen, zijn de twee afzonderlijke disciplines. Beeld twee ervaren ambachtslieden aan het werk op verschillende gebieden, met behulp van unieke tools en technieken om iets van waarde te creëren uit de grondstoffen waarmee ze werken. Op een soortgelijke manier lopen beoefenaars van data-analytics en data-science uiteen in hun methoden en doelen, zelfs als ze bepaalde fundamentele elementen kunnen delen. Hier benadrukken we de duidelijke verschillen tussen de twee.

Data-analytics:

• Focus: In de eerste plaats bezig met het onderzoeken van datasets om conclusies te trekken en patronen te identificeren. Het richt zich op het analyseren van data om inzicht te krijgen in gedrag in het verleden, toekomstige resultaten te voorspellen en besluitvorming te informeren.
• Tools en technieken: maakt gebruik van tools voor statistische analyse, gegevensvisualisatie en business intelligence. Veelvoorkomende technieken zijn datamining, tekstanalyse en sentimentanalyse.
• Doelstelling: Om bruikbare inzichten te bieden die helpen de bedrijfsprestaties te verbeteren, processen te optimaliseren en besluitvorming te ondersteunen. Het is meer applicatiegestuurd, gericht op specifieke bedrijfsvragen en -problemen.

Datawetenschap:

• Focus: omvat een bredere scope, inclusief data-analytics, maar omvat ook het ontwikkelen van algoritmen, het bouwen van voorspellende modellen en het maken van nieuwe dataproducten. Het integreert aspecten van informatica, statistieken en domeinexpertise.
• Tools en technieken: maakt gebruik van geavanceerde technieken zoals machine learning, kunstmatige intelligentie en technologieën voor big data. Datawetenschappers gebruiken vaak programmeertalen zoals Python en R, samen met frameworks als TensorFlow en PyTorch.
• Doelstelling: nieuwe inzichten ontdekken via verkennende analyses, voorspellende en prescriptieve modellen creëren en innoveren via datagedreven oplossingen. Het is bedoeld om complexe problemen op te lossen en nieuwe vragen te genereren uit gegevensverkenning.

Voordelen en uitdagingen voor data-analytics

Voordelen van data-analytics

Met het oog op de steeds toenemende complexiteit van de markt richten bedrijven zich op data-analytics als leidend licht dat kan helpen de weg naar betere prestaties en succes te verlichten. En naarmate organisaties steeds meer profiteren van de kracht en waarde van data-analytics, kunnen ze profiteren van een reeks voordelen, waaronder:

Verbeterde besluitvorming

Data-analytics biedt organisaties bruikbare inzichten, zodat ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen. Door datatrends en -patronen te analyseren, kunnen bedrijven strategieën optimaliseren en beter anticiperen op veranderingen in de markt.

Verbeterde klantervaring

Inzicht in klantgedrag via data-analytics helpt bedrijven hun services en producten te personaliseren. Dit leidt tot betere klanttevredenheid en loyaliteit, omdat bedrijven hun aanbod aanpassen aan specifieke behoeften en voorkeuren.

Operationele efficiëntie

Data analytics identificeert knelpunten en inefficiënties binnen bedrijfsprocessen. Door deze problemen aan te pakken, kunnen organisaties processen stroomlijnen, kosten verlagen en productiviteit verhogen. Het resultaat is een efficiënter gebruik van middelen en verbeterde winstmarges.

Concurrentievoordeel

Met data-analytics kunnen bedrijven de concurrentie voor blijven door nieuwe marktkansen en trends te identificeren. Dit stelt bedrijven in staat om te innoveren en zich sneller aan te passen aan veranderende marktomstandigheden, zodat ze concurrerend blijven in hun branche.

Uitdagingen in data-analytics

Terwijl organisaties blijven investeren in data-analytics vanwege de duidelijke voordelen ervan, blijven er bepaalde uitdagingen bestaan, met name op het gebied van datamanagement. Voordat u aan uw data-analysetraject begint, is het handig om enkele van deze uitdagingen in gedachten te houden, zodat u bereid bent om ze te overwinnen op de weg naar meer inzicht en succes. Deze uitdagingen zijn onder meer:

Datakwaliteit

Het waarborgen van de nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie van data is een belangrijke uitdaging. Een slechte datakwaliteit kan leiden tot onjuiste inzichten en beslissingen, wat negatieve gevolgen heeft voor de bedrijfsresultaten.

Data-integratie

Het combineren van data uit verschillende bronnen kan complex en tijdrovend zijn. Inconsistente formaten, structuren en standaarden in datasets maken het moeilijk om een uniforme weergave te creëren, wat een effectieve analyse in de weg staat.

Databeveiliging en privacy

Het beschermen van gevoelige data tegen inbreuken en het waarborgen van naleving van regelgeving zoals GDPR is van cruciaal belang. Organisaties moeten robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren en strikte datagovernance handhaven om hun data-assets te beschermen.

Schaalbaarheid

Naarmate datavolumes toenemen, wordt het beheren en analyseren van grote datasets steeds uitdagender. Organisaties hebben schaalbare oplossingen nodig die big data efficiënt kunnen verwerken zonder dat dit ten koste gaat van prestaties of nauwkeurigheid.

Hiaat in vaardigheden

Het tekort aan geschoolde dataprofessionals vormt een aanzienlijke hindernis. Bedrijven hebben vaak moeite om talent te vinden en te behouden met de nodige expertise op het gebied van data-analytics, wat hun analyse-initiatieven kan vertragen en invloed kan hebben op de algehele effectiviteit.

Toekomstige trends in data-analytics

Het landschap van data-analytics evolueert voortdurend, gedreven door technologische ontwikkelingen en de toenemende vraag naar datagedreven inzichten. Naar verwachting zal het veld worden gevormd door ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie, machine learning en Big Data-technologieën.

Ondertussen zullen organisaties blijven investeren in geavanceerde analytische tools en platforms om diepere inzichten uit hun data te halen en beter onderbouwde zakelijke beslissingen te nemen. Organisaties zullen zich steeds meer richten op realtime analytics, waardoor ze sneller kunnen reageren op veranderende marktomstandigheden en klantbehoeften. En naarmate data exponentieel blijft groeien, zal er meer nadruk komen te liggen op datagovernance en privacyregelgeving om ervoor te zorgen dat data veilig en ethisch worden beheerd en gebruikt.

Ten slotte zal de proliferatie van generatieve AI en het Internet of Things (IoT) leiden tot een toename van het volume en de verscheidenheid aan databronnen, waardoor er behoefte is aan meer geavanceerde analysetechnieken om zinvolle inzichten te verkrijgen. De toekomst van data-analytics is klaar om dynamisch en innovatief te zijn en zich voortdurend te ontwikkelen om te voldoen aan de eisen van een datagedreven wereld.

Lees meer