Van gegevens naar goud: de ultieme gids voor het benutten van data-analyse om jouw bedrijf te transformeren

Vandaag de dag zijn gegevens een van de beste hulpbronnen voor bedrijven. Dit zorgt ervoor dat data-analyse een onmisbaar onderdeel is van ondernemen. Doordat bedrijven enorm veel gegevens verzamelen over hun eigen activiteiten, maar ook over hun klanten en de markten waarin zij actief zijn, kunnen zij deze enorme hoeveelheden aan data niet effectief analyseren en daardoor ook niet meer optimaal benutten. Om goede inzichten te krijgen over je bedrijfsvoering en eventuele kansen makkelijker te kunnen identificeren, zul je dus effectief moeten gaan analyseren. In dit artikel leggen we je er alles over uit.  

Wat is data-analyse? 

Voordat je begint aan data-analyse, is het natuurlijk handig om te weten wat het precies inhoudt. Data-analyse bevat alle tools, processen, technieken en technologieën die nodig zijn om door middel van data de prestaties te verhogen. Dit kan dus gaan over bedrijfsinformatie en het opstellen van rapportages over hoe het bedrijf functioneert, maar ook geavanceerde analyses. Onder geavanceerde analyses vallen onder andere de volgende technieken: datamining, descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics, prescriptive analytics en machine learning.

Datamining houdt in dat er een grote hoeveelheid aan data gebruikt wordt om bepaalde patronen of correlaties te ontdekken. Dit kan voordelig zijn voor het bedrijf, omdat je op die manier op tijd kunt kiezen om een bepaalde factor door te zetten of juist te veranderen, op basis van een positieve of negatieve uitkomst van de correlaties of patronen.

Predictive analytics houdt in dat bedrijven huidige en vroegere datasets gebruiken om een voorspelling te kunnen doen over een eventuele toekomstige situatie. Zo kun je, wanneer je een (grotere) keuze moet maken voor het bedrijf, het risico beperken. Wanneer uit eerdere cijfers bleek dat een soortgelijke keuze averechts werkte, kun je er dus voor kiezen om een andere weg in te slaan.

Als laatste kun je werken met machine learning. Hierin worden algoritmes en wiskundige modellen, zoals AI, geanalyseerd, waardoor computersystemen specifieke taken steeds beter kunnen uitvoeren. Zo kunnen de systemen uiteindelijk bepaalde patronen herkennen, waardoor ze op den duur ook zelfstandig beslissingen kunnen nemen. 

Wat kan data-analyse betekenen voor mijn bedrijf? 

Er hangen verschillende voordelen aan het gebruiken van goede data-analyses voor een bedrijf. Doordat de wereld vandaag de dag enorm datagestuurd is en dit naar verwachting alleen nog maar verder toe zal nemen, is het aan te raden om er tijdig aan te beginnen. De kans is namelijk groot dat jouw concurrenten dat ook al doen.

Door middel van data-analyses kun je jouw bedrijf veel efficiënter laten werken. Daarbij kun je eventuele slecht lopende processen of risicofactoren op tijd herkennen, waardoor je gauw actie kunt ondernemen. Zo zul je uiteindelijk ook meer inkomsten kunnen generen: doordat je je niet langer hoeft te focussen op processen die eigenlijk niet echt winstgevend waren en je je in kunt zetten voor de goed werkende factoren, zal de winst al gauw omhoog gaan.

Daarbij kun je ook veel sneller reageren op trends buiten jouw bedrijf om, bijvoorbeeld binnen de markt waarin je actief bent. Ook kun je je marketingplannen beter uitbreiden, op basis van wat werkt voor jouw (potentiële) klanten en daarbij ook je klantgerichtheid flink verbeteren. De grootste voordelen gaan dus vooral om het genereren van meer winst door bepaalde processen te veranderen en om het beperken van risico’s.  

Zo kun je trends en patronen ontdekken 

Om data efficiënt te analyseren, is het belangrijk om te weten hoe je een trend of patroon kunt ontdekken. In principe zijn trends te herkennen aan trendlijnen. Deze lijnen lopen niet recht, maar bevatten allerlei kronkelingen. Zo kan er over een langere periode een stijgende lijn zijn, maar binnen die stijgende lijn kunnen ook kortdurende dalingen zitten. Je hebt wel altijd punten nodig om een dergelijke lijn te maken. Hoe meer punten je tot je beschikking hebt, hoe accurater de lijn zal zijn.

Een andere simpele manier van het herkennen van een trend is door middel van decompositie. Hierin deel je een tijdreeks op in verschillende componenten: trend, seizoensinvloeden en willekeurige fluctuaties. Door dit te doen kun je makkelijk zien welk onderdeel invloed had en welke niet.

Vervolgens kun je verschillende technieken gebruiken om de componenten te analyseren en interpreteren. Zo vlakken kortere schommelingen in een trend sneller af, waardoor je kunt zien dat het over een tijdelijke onderliggende trend ging. Door gemiddeldes op basis van een aantal datapunten te berekenen, kun je analyseren welke richting de trend op ging. Patronen zijn situaties die zich keer op keer voor blijven doen, zoals veranderingen in verkoop van een seizoensgebonden product. 

Voorbereidend werk voor en data-analyse  

Om een succesvolle data-analyse uit te voeren, zul je eerst voorbereidend werk moeten doen. Te beginnen bij: welke vraag wil je beantwoorden? Door concreet op te stellen wat je wilt onderzoeken, is het vinden van een duidelijk antwoord ook makkelijker.

Daarna kijk je hoe je de bij de onderzoeksvraag passende KPI gaat meten en welke data je daarvoor nodig hebt. Check ook direct of deze data al beschikbaar is, of dat je deze eerst moet laten meten. Daarna kies je een analyse-tool om te gebruiken, waarna het tijd is om de data te verkennen en opschonen: hierin check je of de data correct is en of er geen irrelevante informatie tussen staat. Ook kun je eventuele extreme uitschieters er tussenuit halen, omdat deze niet altijd relevant zijn voor het resultaat. Daarna kun je aan de slag met het analyseren. 

Data-analyse en privacywetgeving: hoe zit dat? 

Tegenwoordig is de privacywetgeving steeds strenger geworden. Wanneer je je bezig wilt houden met het analyseren van data, zul je hier dus rekening mee moeten houden. Je kunt dit doen door alleen de noodzakelijke informatie te verzamelen. Vermijd hierbij gevoelige gegevens die niet echt relevant zijn voor jouw onderzoek. Zorg er daarbij ook dat je de individuen waarvan je gegevens verzamelt ook informeert en de mogelijkheid geeft om wel of geen toestemming te geven. Wanneer je de data hebt mogen verzamelen is het belangrijk om deze goed te beschermen door middel van encryptie en veilige opslag. Als laatste zul je altijd transparant moeten zijn om ethisch om te gaan met data. Laat dus goed weten hoe je de data gaat gebruiken en delen. Door hier rekening mee te houden, zul je een succesvolle data-analyse kunnen uitvoeren.